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1、“湖仓一体”成IT运维大方向，监控易以分布式运维
导语:
产业数字化升级,数据由幕后走到台前,“数据湖”与“数据仓”逐渐形成目前“湖仓一体”的数据体系进化趋势。这股风潮不仅仅席卷数据圈,更影响了一系列下游产业,对数据的场景落地构成最为直接的影响,尤其是IT运维。
“湖仓一体”是目前大数据绕不开的一个坎儿
当数据真正成为一种生产资料,我们才切实进入大数据时代。笔者以为,当数据被主动沉淀下来并进行复用的行为出现,才意味着一个企业确实将数据变为一种生产资料。
这种沉淀,必然涉及数据的存储。随着数据存储技术和应用场景快速丰富的同时,关于数据湖、数据仓的争论也日趋白热化。数据湖和数据仓用于描述数据存储结构,但它们的优势却各有不同。
简单理解,数据仓就像一个大型图书馆,数据根据类别等统一的规范分类放好,虽然存取手续较为复杂,但确保能方便找到,且找到即可直接使用。数据仓一般面向主题设计,提升了数据的结构程度,可存储大量的结构化数据。在数据量和数据类型尚且不丰富的时代,数据仓并没有遇到太大的瓶颈。2011年之前,数据仓还占据着主流市场,当数据上云等趋势出现后,数据仓得以依靠云端降低成本,满足日益扩大的数据量。
数据湖则面向更广泛的数据源,并大大提升了信息密度,可以容纳结构化、半结构化甚至是非结构化的数据;数据可以是各种格式,比如文本、音频、视频。
如一汪湖泊就是一个生态。数据湖的优势在于其对数据的范式没有太严苛的要求,可以保留大量的原始数据,对于真正“跑”在数据上的企业来说做到了“高保真”。同时,数据湖存储、处理、分析数据的基础设施是可以不断拓展的,这也极大降低了存储成本。数据湖对数据不加严格规范,也造成了数据质量、可用性等问题较为突出,这一点又将人们的目光转向了数据仓。
在21世纪的第二个十年,数据湖和数据仓的争议一直未停止。短期看来,数据湖的可扩展性,适合目前业务端突飞猛进的数据环境;长期看来,数据仓的规范性利于后端数据运维,实现企业价值的沉淀。数据湖和数据仓的争议,可大致视为数据扩展性和可用性之争。
近年来,产业数字化进程带来了数据场景大爆发,使得湖仓之争最终走向统一:既然数据湖和数据仓都有各自的优点,那么取长补短就是了。可以设计一种范式,拥有数据湖的低成本存储和可扩展优点,又有数据仓的规范性,就像在湖边建水产仓库,需要的时候从湖里提取、就地分类加工。湖仓一体,正是客观环境催生的产物。
IT分布式运维是大数据“湖仓一体”最直接的着陆点
湖仓一体的数据存储结构思路,引发了数据存储革命的浪潮,IT运维首当其冲。
IT运维的数字化升级,标志着对数据划时代的运用,让数据“从幕后走到台前”。在运维过程中,数据源变得多样化、巨量化。企业需要迈入大数据门槛,优先要考虑的,就是数据对IT运维的划时代影响。对于企业来说,数据的可扩展性、可用性要求双双提升,数据将成为直接的生产资料,而非评估生产的辅助标准。
数据源的丰富,带来数据量和数据场景的双重爆发。数据产生于基础设施,伴生而来的IT运维面临两个显著问题:
1、数据直接反映系统的健康状况,成为决策者的直接参考,其类型和范式都面临巨大增长;
2、数据采集由离散变为连续,由被动采集变成了主动采集、留存、分析,数据量产生了指数级飞跃。
对于企业来说,下一个时代的IT运维,是在深入与数据打交道。数据成为了名副其实的生产资料,运维标准、运维思路足以决定企业在数字化的路上是原地踏步,还是大踏步前进。
相较于之前流于数据湖、数据仓的争议,IT运维遇到的数据问题则现实得多:IOT时代企业的IT环境,要求既要拥有数据湖的兼容和可扩展性,又要具备数据仓的可用性。湖仓一体的架构思路,自然成为了企业构建IT运维大数据栈的必选项。
目前市面提供的IT运维基础设施方案,普遍落后于生产力需求,难以促成真正的数据化布局。市面上对IT运维解决方案的升级,仅仅限于部署单机、局域网式、小规模的监控运维产品,尽管多有推陈出新,却同样是“数据仓”思维的延续,毕竟过去面向主营业务这一主题设计数据仓,数据类型和数据数量都在可控范围。
如今,随着数据来源复杂化,企业若想沿袭数据仓的形式,数据仓就只能设计得更加臃肿,数据孤岛更加严重,企业将不得不以扩大运维投入的手法来收获增长。
另一方面,产业升级的趋势、产能扩大的客观需求,让企业的IT基础设施高度离散;在生产效率、多端业务协同、一体化管理上却产生了更高的要求。这些要求,仅能通过IT基础设施分布式运维解决。在数据结构层面,“湖仓一体”思路自然成为IT分布式运维的必答题。
监控易IT基础设施分布式运维,为“湖仓一体”写下注脚
企业应用传统的单机式、局域网式的运维产品,投入巨大、管理混乱尚在其次;开拓新业务即搭建新的数据体系的做法,只会让企业陷入数据仓的无穷增补中,在数字化的大门面前举步维艰。
美信时代的监控易,准确切入了大数据时代企业构建“湖仓一体”IT运维体系的客观需求,对IT基础设施实现分布式运维。
首先,监控易内置了自研的BigRiver四合一超融合数据库。
BigRiver四合一超融合数据库最初专为网管数据研发而成,采用超融合策略,为用户提供集成“消息队列”、“Key-Value树状数据库”、“关系型表状数据库”、“内存数据库”和“高性能时序数据库”为一体的超融合数据库存储。这让BigRiver数据库具备了数据湖的一些基本特征,囊括主流数据类型的特性让数据库具备相当的兼容性,消除数据孤岛。辅以高压缩算法,显著提升数据库的泛用性和读写效率,夯实IT分布式运维基础。BigRiver数据库还具备出色的事务管理机制,保证数据的一致性和完整性,对数据质量的重视,也具备数据仓的严谨。
除了对基础设施友好,BigRiver数据库还提供了丰富多元的操作接口,包括“标准SQL接口”、“自有BSAPI接口”和“Grafana展示接口”,便于用户的使用、查询和展示,赋予数据可视化属性,更便于运维人员介入。
其次,监控易的中央控制台可以轻易实现一体化资源配置。
消除数据孤岛、洞察一切分布式IT基础设施,对于监控易仅仅是“基本操作”。监控易采用“云边端一体化”架构,可通过架构的核心——中央控制台进行协调、管理、分配众多的任务管理器和实时数据库,调动云管理中的各项功能模块,实现一体化资源调配。
做到这些尚且不能算完全实现了IT分布式运维。
第三,监控易还拥有具体到监控终端(TS)的长臂管辖能力。监控易系统采用底层分布式架构,各地数据中心或机房皆可实现一体化运维。终端自带高性能数据库,设备指标的采集在监控终端完成,仅将监控数据和告警信息上传中央控制台,节省了带宽,在集中管理平台上呈现关键信息。如监测任务负载过高,TS监测服务器还会自动调节监测任务量,实现监控终端分布式管理、一体化运维的“壮举”。
通过三大核心组件,监控易在IT基础设施领域,实现了分布式运维,打破了传统依赖单机版进行局域网、小规模网络运维的模式,构建了为TOP3000规模级别的头部企业打造分布式一体化运维平台的实力,也彻底贯彻了数据库的湖仓一体。目前,监控易已应用于政府、军工、金融、电力、石油石化、交通、医疗等多个领域,纳管设备超百万台。
数据领域对数据井喷时代的探索,挖掘出“湖仓一体”这个成果,将会极大影响未来的数字世界。“湖仓一体”今后将在各个领域得到印证;在IT运维领域,监控易实现IT分布式运维,就是对湖仓一体最有力的注脚。它成功证明了在科学合理的架构下,庞大的、分布式的IT基础设施,可以实现数据的“生产资料化”,赋能企业数字化进程。
2、it运维解决方案(系统运维和应用运维)
IT运维服务体系建议遵循“易使用、易总结、易管理”的顺序，客观问题由重到轻解决，以最大程度加快IT运维服务体系建设。运维服务体系由运维服务体系、运维服务流程、运维服务机构、运维服务团队、运维技术服务平台、运维对象六部分组成，涉及系统、人、技术、对象四个要素。
运维体系是规范运维管理的基本保障，也是流程建立的基础。运维机构相关人员按照制度要求和标准化流程，采用先进的运维管理平台，对各类运维对象进行标准化的运行管理和技术操作。
IT故障定位是指对故障的直接原因或根本原因的诊断，故障定位有助于故障恢复行动更加有效。故障定位通常是整个故障过程中最耗时的环节。定位的目标是快速恢复，而不是找到问题的根源，这是问题管理的职责。通常情况下，大部分可用性故障是通过运维专家经验的假设判断或已知方案的实施来解决的，但有些故障，尤其是性能、应用逻辑和数据故障，需要多方协作和工具支持。
在数据中心，很多技术运维人员往往具有敏锐的发现已知故障的能力，能够根据自己遇到的故障迅速找到问题的根源。更有资深专家可以通过系统内部原理，从一些普遍的故障现象中猜出某一现象背后可能的原因。根据故障的表象判断可能的诊断路径，是一个运维技术专家必备的能力，往往是通过大量的运维案例积累起来的。这也是专家不同于普通运维人员的地方。准确的数据收集实际上依赖于运维知识。
比如我们要做故障分析，这就需要用到CPU资源，那么如何收集数据呢？求某段时间内CPU使用率的平均值或最高阈值？CPU利用率100%会有问题吗？其实没那么简单。事实上，CPU的突然峰值大多是无害的，可能不会对我们的系统产生不良影响。只有当长期CPU利用率接近高水平时，CPU才有可能出现资源不足的瓶颈，从而影响系统的性能。
一、运行维护处理原则
IT系统运行过程中，难免会出现问题或故障。故障排除的原则可以总结为两条：
所有措施或方法都以快速恢复业务为优先。
bug或匹配需要及时升级优化。
1.1.恢复业务是当务之急
业务恢复优先级意味着无论在任何情况下出现何种级别的故障，都应该首先恢复业务。这和故障定位不一样，很多人会有歧义，认为没有找到问题的根源，业务怎么恢复？这里有一个简单的例子：
如果A、B系统调试的应用最后失败，如何发现问题并解决？
(1)从应用a的服务器Ping应用B的网络，如果端口和网络连接，那么直接绑定服务器B的主机。
(2)排查问题，找出A和B之间会经过哪些链路，找出有问题的链路，包括跨服务器区域、跨网段等。如HA连接异常，则重启或扩展并恢复。
通常，第一种方法需要很短的时间。如果A和B之间有跨机房访问，那么第一种方法需要更长的时间来检查。虽然破坏了A和B之间的架构平衡，但是可以立即生效，也就是我们所说的优先恢复业务。
1.2.及时升级
这个很好理解。当任何故障发生时，任何人都只能对故障的影响做出简单的预测，因此有必要及时升级到您的领导，以便他掌握第一手信息和协调资源
4.大型厂商的安全升级包或设备或升级系统；
二、运维模式
根据运维工作要求和运维响应时间，决定构建完整的运维方案，确定服务标准。现场软硬件巡视是增强运维计划执行力的主要途径。通常情况下，数据中心的运维工作流程如下：
(1)构建完整的运维计划：在整个运维过程中，计划是整个工作流程的核心。按照计划先行的原则，根据本年度工作计划制定分项工作计划和时间维度计划，并按照流程和计划实施和保障。
(2)现场检查的重要性：现场检查计划是运维工作计划的重点。通过现场检查，可以找出系统的薄弱环节、关键业务节点和隐患，特别是制定应急预案和备件计划非常重要。
(3)执行力的重要性：运维计划的实施是运维工作的重点。运维计划实施过程中，应严格按照流程规范进行运维，并注意控制，降低运维风险。对于运维的实施，应定期向用户进行反馈。
(4)运维服务标准：签订售后服务承诺书，与客户约定服务水平。承诺的服务水平，包括提供的资源(备件等。)和所提供的方案，应严格按协议执行。
三。操作和维护处理方法
第一，ITIL，尤其是ITIL 4，是新时代国际IT服务标准的最新版本，对于敏感的IT来说也是一个全新的版本。它包括ITIL V3的特性，并增加了对DevOps等的支持。
其次是敏感的IT运维方法论SRE(Site Reliability Engineering)，即互联网和公有云的运维服务方法论；
第三，基础设施即代码集成了基础设施自动化流程、运维以及全球最佳实践和案例。
第四，加强运维与开发的联系，整合IT服务管理的组织、文化和流程
程与DevOps进行结合。运行维护服务包括，信息系统相关的网络设备、安全设备、机房基础设施、主机设备、操作系统、数据库和存储设备及其他信息系统的运行维护与安全防范服务，保证用户现有的信息系统的正常运行，降低整体管理成本，提高网络信息系统的整体服务水平。同时根据日常维护的数据和记录，提供用户信息系统的整体建设规划和建议，更好的为用户的信息化发展提供有力的保障。
用户信息系统的组成主要可分为两类：硬件设备和软件系统。硬件设备包括网络设备、安全设备、主机设备、存储设备等；软件设备可分为操作系统软件、典型应用软件（如：数据库软件、中间件软件等）、业务应用软件等。
故障处理一般会分为三个阶段，故障前，故障中和故障后，故障前是指故障的定位分析，故障中是指故障处理过程，故障后是指故障总结，故障总结很重要。
（一）从故障服务来看运维处理故障方法
如果从故障服务来看，运维恢复业务最重要的三个方法是： 隔离 重启 降级
（1）隔离
隔离是指对故障的对象从集群中抽离的过程，目的是让故障对象不在提供服务，隔离的方法包括以下两种，按照常用频率排序：
调整上游权重为零，如果架构上有自检测机制，那么也可以直接停止故障对象的服务，让上游健康探测时效。
通过绑定hosts或者配置路由的方式，绕开故障对象。比如智能路由管理域关闭某一条线路。这里需要注意的是，防止雪崩效应。
（2）重启
重启包括服务重启和服务器重启（os重启）两种，在发生故障中，任何中涉及到的环节，都可以重启来完成，重启的一般顺序是，故障对象>故障对象上游>故障对象下游，一般离故障对象越远，重启顺序越靠后。
（3）降级
降级是指为了防止产生更大的故障所采取的一种预案，一般而言，降级一定不是当下生产的给用户的最优状态，即使没有技术影响，也会或多或少带来一些业务的影响，虽然用户可以通过其他方式临时回复一些业务，但会带来不好的用户体验和一些用户影响。
降级不仅仅是运维的事情，要联合业务研发或者说推动业务研发一起去实施，因此做任何一个项目时，首要考虑的不是这个项目能取得多少业绩，而是要考虑的是，如果出现异常怎么办？
项目如此，核心应用和组件也要如此，作为应用负责人，必须要考虑的是，如果这个对象发生重大故障时，是否有预案可以使用，并且要把这些预案触发条件，执行人等都要明确下来。
降级，从某种角度来说，是运维的最后保命手段，必须要注意。
上述操作方法，尤其是重启和隔离有一个重要的前提，那就是，对象必须是无状态的，如果需要开发重试，那么要求必须是幂等的。对象无状态除非是非常特殊的业务，可以临时存在外，其余是不可以的，所以生产上对象应该只有三种状态：
（二）从故障影响方去看运维故障处理方法
首先，故障处理过程中会遇到系统故障所涉及的各个内部或外部组织架构，故障处理一般需要有以下三类人同时进行：
⚫ 信息传递者：他们的职责是对故障处理，故障定位传递有效信息，同时对外部传递故障进展信息；
⚫ 故障定位者：他们的职责是当故障处理者方法失效或者需要查找问题根因时，解决故障；
⚫ 故障处理者：他们的职责就是尽快恢复业务。
对于IT运维系统来说，这三类人往往不会同时出现，比如在凌晨值班时，只需要故障处理者处理即可，恢复业务后，第二天由故障定位者去找根因及优化措施。
另外，一个故障发生后，影响方会分为两类：
（1）内部用户
内部用户包括内部应用自身调用问题和内部使用人员发现问题，方法类似外部用户。
（2）外部用户
外部用户的处理会比较麻烦，处理的思路是，如何把外部用户转变成内部用户，比如，一个供应商打不开公司的网站，这时要做的是有两个方面：
如果上述两个方面都不行，那么就比较麻烦了，这时要收集一些必要的外部用户信息才能进行处理，比如出口IP，所用客户端版本等等，这里建议收集信息有个模版，一次性完成，因为外部用户处理时效往往会花在沟通成本上。
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相关问答：
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