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運(yùn)維改革探索(二):構(gòu)建可視化分布式運(yùn)維手段
來(lái)源:未知 發(fā)布時(shí)間:2021-05-10 10:48 點(diǎn)擊:

  工欲善其事,必先利其器。上篇我們已經(jīng)詳細(xì)分享了監(jiān)控相關(guān)的知識(shí),然而運(yùn)維可視化,除了構(gòu)造可視化監(jiān)控外,還要建立相應(yīng)的運(yùn)維手段,云化下的運(yùn)維工具和傳統(tǒng)架構(gòu)的有較大不同,對(duì)集群式、分布式提出了更高的要求。

  作者介紹

  朱祥磊,山東移動(dòng)BOSS系統(tǒng)架構(gòu)師,負(fù)責(zé)業(yè)務(wù)支撐系統(tǒng)架構(gòu)規(guī)劃和建設(shè)。獲國(guó)家級(jí)創(chuàng)新獎(jiǎng)1項(xiàng)、通信行業(yè)級(jí)科技進(jìn)步獎(jiǎng)2項(xiàng)、移動(dòng)集團(tuán)級(jí)業(yè)務(wù)服務(wù)創(chuàng)新獎(jiǎng)3項(xiàng)。

  工具篇:構(gòu)建可視化分布式運(yùn)維手段

  工欲善其事,必先利其器。上篇我們已經(jīng)詳細(xì)分享了監(jiān)控相關(guān)的知識(shí),然而運(yùn)維可視化,除了構(gòu)造可視化監(jiān)控外,還要建立相應(yīng)的運(yùn)維手段,云化下的運(yùn)維工具和傳統(tǒng)架構(gòu)的有較大不同,對(duì)集群式、分布式提出了更高的要求。

  1、自動(dòng)化巡檢

  從2011年開(kāi)始推行巡檢,最初,我們的武器僅僅是一個(gè)word文檔、一些excel表格和大量的SHELL腳本,檢查靠人工敲擊命令或者查看表數(shù)據(jù),內(nèi)容也多數(shù)都僅限于日常維護(hù)中已經(jīng)存在的主機(jī),數(shù)據(jù)庫(kù),中間件,進(jìn)程狀態(tài)等,執(zhí)行效率較差,并且未真正涉及業(yè)務(wù)類的健康檢查。

  從2014年12月開(kāi)始,正式引入自動(dòng)化巡檢工具,工具對(duì)原來(lái)積累的腳本進(jìn)行整合,提供可視化操作局面,能夠定期自動(dòng)執(zhí)行、自動(dòng)生成巡檢分析報(bào)告,巡檢內(nèi)容涵蓋主機(jī)、數(shù)據(jù)庫(kù)、中間件、應(yīng)用在內(nèi)的所有監(jiān)控對(duì)象,并且隨著巡檢的深入,在2015年起又增加了業(yè)務(wù)級(jí)別的巡檢內(nèi)容,對(duì)于一些關(guān)鍵業(yè)務(wù)關(guān)鍵點(diǎn)也定期進(jìn)行巡視分析。

  1)自動(dòng)化巡檢內(nèi)容

  目前自動(dòng)化巡檢對(duì)象涵蓋了所有的生產(chǎn)主機(jī),固定巡檢內(nèi)容主要包括常見(jiàn)的系統(tǒng)安全隱患、入侵攻擊檢查,安全補(bǔ)丁檢查,系統(tǒng)配置、加固檢查,數(shù)據(jù)庫(kù)安全配置檢查,詳細(xì)如下:

  巡檢工具把歷史積累的SHELL腳本參考上面內(nèi)容進(jìn)行逐步歸類,作為巡檢工具的基礎(chǔ)項(xiàng),也可以隨時(shí)對(duì)巡檢內(nèi)容進(jìn)行修改,所有的巡檢動(dòng)作全部可視化,并且巡視項(xiàng)、巡檢方式、巡檢主機(jī)等全部可以進(jìn)行定制,巡檢任務(wù)結(jié)束后會(huì)自動(dòng)生成巡檢報(bào)告,并能通過(guò)郵件、短信等渠道第一時(shí)間告知關(guān)注人。

  2)自動(dòng)化巡檢效果

  從2014年底以來(lái),通過(guò)將日常巡檢報(bào)告自動(dòng)化,不斷來(lái)提升運(yùn)維的自動(dòng)化程度,通過(guò)腳本管理、故障診斷、拓?fù)鋱D執(zhí)行遠(yuǎn)程命令調(diào)用等功能規(guī)范日常運(yùn)維操作。通過(guò)巡檢可以保存系統(tǒng)性能數(shù)據(jù)、容量信息、配置信息為系統(tǒng)維護(hù)、升級(jí)、擴(kuò)容提供決策數(shù)據(jù)支持;同事通過(guò)靈活的工具定制,達(dá)到了對(duì)各種等資源全面的監(jiān)控、多級(jí)鉆取實(shí)現(xiàn)性能分析,提升運(yùn)維的專業(yè)化水平。

  2015年中開(kāi)始,在實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)自動(dòng)化巡檢后,我們?cè)俳釉賲枺K于實(shí)現(xiàn)了業(yè)務(wù)巡檢的工具化,目前業(yè)務(wù)相關(guān)的巡檢包已涵蓋了系統(tǒng)安全、無(wú)紙化、服開(kāi)配置、業(yè)務(wù)規(guī)則等巡檢內(nèi)容共計(jì)10類28項(xiàng)業(yè)務(wù),能夠隨時(shí)掌控關(guān)鍵業(yè)務(wù)監(jiān)控度,具體的業(yè)務(wù)巡檢內(nèi)容和界面如下:

  2、自動(dòng)化JOB

  在系統(tǒng)日常運(yùn)維中,存在大量重復(fù)并且簡(jiǎn)單的運(yùn)維操作,包括最常見(jiàn)主機(jī)、中間件、數(shù)據(jù)庫(kù)等不同類型的軟、硬件平臺(tái)運(yùn)維。這些運(yùn)維操作重復(fù)而機(jī)械,卻易于出錯(cuò),占用了大量日常運(yùn)維人員的精力和時(shí)間。

  通過(guò)運(yùn)維自動(dòng)化工具,將運(yùn)維操作場(chǎng)景化、可視化、自動(dòng)化和標(biāo)準(zhǔn)化,將以前需要編輯大量腳本和命令進(jìn)行的維護(hù)操作變?yōu)橹恍枰c(diǎn)擊相關(guān)的場(chǎng)景調(diào)用以及輸入合適的參數(shù),大幅減少運(yùn)維人員在編寫腳本和命令分發(fā)執(zhí)行所帶來(lái)的資源投入。

  日常運(yùn)維場(chǎng)景

  日常運(yùn)維場(chǎng)景是將系統(tǒng)管理員的日常工作項(xiàng)目,集成于同一界面,可對(duì)自動(dòng)執(zhí)行的任務(wù)進(jìn)行處理,并提供統(tǒng)一接入入口和監(jiān)控界面。

  首先,系統(tǒng)管理員先進(jìn)行任務(wù)配置,系統(tǒng)管理在任務(wù)配置頁(yè)面,進(jìn)行任務(wù)分類與任務(wù)的配置。使用日常任務(wù)之前,需要先配置在相應(yīng)的任務(wù)分類下配置任務(wù),才能使用。

  此后,系統(tǒng)管理員在任務(wù)視圖是各分類的任務(wù)的執(zhí)行頁(yè)面。配置任務(wù)完成后,打開(kāi)任務(wù)視圖,可看到不同任務(wù)分類下已配置的任務(wù),點(diǎn)擊執(zhí)行,進(jìn)入?yún)?shù)輸入頁(yè)面,選擇執(zhí)行的目標(biāo)設(shè)備,輸入?yún)?shù)后,點(diǎn)擊立即執(zhí)行完成運(yùn)維場(chǎng)景所需要執(zhí)行的運(yùn)維操作。

  自動(dòng)化告警處理

  傳統(tǒng)告警處理,主要靠人工值守進(jìn)行操作,告警響應(yīng)速度受到多方面因素的制約,如告警信息發(fā)布及時(shí)性,運(yùn)維人員響應(yīng)及時(shí)性,運(yùn)維人員對(duì)系統(tǒng)熟悉程度等;一旦運(yùn)維人員錯(cuò)過(guò)了告警,本來(lái)有很簡(jiǎn)單有效的運(yùn)維操作沒(méi)有被執(zhí)行,就可能導(dǎo)致系統(tǒng)故障。

  自動(dòng)化運(yùn)維工具通過(guò)告警消息自動(dòng)觸發(fā)故障處理流程,主動(dòng)高效地識(shí)別和解決故障,極大的提升運(yùn)維對(duì)故障的響應(yīng)速度和縮短故障時(shí)間。

  快速高效地識(shí)別、解決和消除服務(wù)中斷的根源

  通過(guò)工具來(lái)查看、管理、診斷和解決問(wèn)題

  整合運(yùn)維團(tuán)隊(duì)積累的、廠商的專業(yè)工具和知識(shí)來(lái)加速事件和問(wèn)題的診斷和解決

  自動(dòng)進(jìn)行故障問(wèn)題定位并啟用對(duì)應(yīng)

  一鍵快速診斷定位性能問(wèn)題:

  I/O性能問(wèn)題

  并發(fā)問(wèn)題

  低效SQL或者高負(fù)載SQL

  對(duì)象爭(zhēng)用

  鎖阻塞或HANG

  運(yùn)維管理人員可以通過(guò)自動(dòng)化工具,根據(jù)告警觸發(fā)或手工調(diào)度診斷流程,自動(dòng)化工具自動(dòng)進(jìn)入診斷模塊,首先自動(dòng)判斷系統(tǒng)所存在問(wèn)題:如IO問(wèn)題、并發(fā)堵塞問(wèn)題、低效SQL或高負(fù)載SQL問(wèn)題、hang等。自動(dòng)化工具根據(jù)問(wèn)題類型自動(dòng)調(diào)度預(yù)定處理流程或方案(預(yù)定處理腳本集),最后返回診斷結(jié)果。

  3.自動(dòng)可視化發(fā)布

  隨著云化后機(jī)器數(shù)十倍的增長(zhǎng),傳統(tǒng)“煙囪式”系統(tǒng)應(yīng)用部署模式耗時(shí)耗力,并且手動(dòng)發(fā)布出錯(cuò)的機(jī)率也非常大,我們嘗試引入互聯(lián)網(wǎng)自動(dòng)配置部署工具SaltStack,并考慮到SaltStack無(wú)WEB配置界面的缺點(diǎn),在其外面定制開(kāi)發(fā)了一層WEB可視化界面,從而實(shí)現(xiàn)了云化系統(tǒng)下自動(dòng)化可視化部署。

  1)自動(dòng)化配置管理平臺(tái)SaltStack整體架構(gòu)

  SaltStack是一個(gè)服務(wù)器基礎(chǔ)架構(gòu)集中化配置管理平臺(tái),具備配置管理、遠(yuǎn)程執(zhí)行、監(jiān)控等功能,易于安裝使用,便于擴(kuò)展,可支撐管理上萬(wàn)臺(tái)服務(wù)器或者虛擬機(jī)。依托云計(jì)算平臺(tái)資源池實(shí)施部署了SaltStack管理平臺(tái)。截至目前,SaltStack管理共計(jì)47套Linux系統(tǒng),涵蓋測(cè)試域36套系統(tǒng)以及生產(chǎn)域11套系統(tǒng),并且還在不斷的擴(kuò)展;贑/S架構(gòu),劃分為主控端和被控端,分別稱為Master和Minion。兩者基于證書認(rèn)證,安全可靠,其整體架構(gòu)如下:

  2)SaltStack安裝配置

  SaltStack可采用多種方式安裝,通過(guò)源碼安裝,將SaltStackMaster部署在RHEL6.5主機(jī),啟動(dòng)Master進(jìn)程,并在全部受控機(jī)安裝SaltStack,啟動(dòng)Minion進(jìn)程。

  Master和Minion在通信時(shí)需要進(jìn)行認(rèn)證,因此需在/etc/salt/master中配置Master節(jié)點(diǎn)的IP地址,在/etc/salt/minion中指明Master端的地址以及本機(jī)的唯一標(biāo)示。這樣在Master端認(rèn)證和統(tǒng)一配置時(shí)可以通過(guò)唯一標(biāo)示進(jìn)行。配置文件使用YAML$key:$value格式。

  3)SaltStack應(yīng)用

  在我們的業(yè)務(wù)系統(tǒng)中,主要按照操作系統(tǒng)以及應(yīng)用進(jìn)行分組,具體分組方式如下:

  cat/etc/salt/master.d/nodegroup.conf nodegroups: redhatDatabase:‘redhat-db’ redhatAPP:‘redhat-app’ suseAPP:‘suse-app’ suseDatabase:‘suse-db’

  受控機(jī)器的信息展現(xiàn)是通過(guò)grain組件進(jìn)行展現(xiàn)的,基本使用方法如下:

  salt'redhat-db1'grains.ls查看grains分類

  salt'redhat-db1'grains.items查看grains所有信息

  salt'redhat-db1'grains.itemosrelease查看grains某個(gè)信息

  4)可視化界面發(fā)布

  通過(guò)在SaltStack外部,定制開(kāi)發(fā)WEB界面,使得整個(gè)發(fā)布部署過(guò)程和發(fā)布結(jié)果全部可視化,具體的應(yīng)用步驟如下圖所示:

  目前在多臺(tái)服務(wù)器上實(shí)現(xiàn)了并行批量執(zhí)行命令,根據(jù)不同業(yè)務(wù)特性進(jìn)行配置集中化管理、分發(fā)文件、采集服務(wù)器數(shù)據(jù)、操作系統(tǒng)基礎(chǔ)及軟件包管理等。

  4、自動(dòng)化數(shù)據(jù)管理

  云架構(gòu)下的IT系統(tǒng)越來(lái)越多,數(shù)據(jù)庫(kù)管理員需要面對(duì)成百上千的數(shù)據(jù)庫(kù),另外隨著云架構(gòu)下的大數(shù)據(jù)平臺(tái)等技術(shù)的不斷深入,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)將邁入EB級(jí)別,傳統(tǒng)手工數(shù)據(jù)管理的難度越來(lái)越大。同時(shí)云架構(gòu)中出于開(kāi)發(fā)、測(cè)試、培訓(xùn)以及數(shù)據(jù)對(duì)外共享變現(xiàn)等環(huán)節(jié)需要從生產(chǎn)環(huán)境中同步和遷移大量數(shù)據(jù),其中亦會(huì)涉及大量用戶隱私數(shù)據(jù)。而之前整體IT系統(tǒng)數(shù)據(jù)流和業(yè)務(wù)流的關(guān)系不太清晰,業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)可視化展示程度很低,缺少可視化的企業(yè)整體數(shù)據(jù)地圖,對(duì)于數(shù)據(jù)的維護(hù)困難重重。

  1)云架構(gòu)下數(shù)據(jù)管理規(guī)劃

  為解決傳統(tǒng)數(shù)據(jù)管理上的痛點(diǎn),讓數(shù)據(jù)管理相關(guān)工作更加標(biāo)準(zhǔn)化和流程化,我們借鑒國(guó)內(nèi)外IT業(yè)界先進(jìn)的數(shù)據(jù)管理和運(yùn)營(yíng)經(jīng)驗(yàn),著手在數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域的自動(dòng)化運(yùn)營(yíng)工具作出了規(guī)劃。整體規(guī)劃如下:

  在此規(guī)劃的基礎(chǔ)上,著手建設(shè)了在云架構(gòu)下的數(shù)據(jù)安全管理以及數(shù)據(jù)生命周期管理兩個(gè)主要運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景的自動(dòng)化工具化建設(shè),其他還處在建設(shè)階段。

  2)云架構(gòu)下數(shù)據(jù)生命周期管理

  根據(jù)核心生產(chǎn)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的特點(diǎn)建立多層次數(shù)據(jù)存儲(chǔ)體系,將用戶訪問(wèn)頻率較低的遠(yuǎn)期歷史數(shù)據(jù)按規(guī)劃從生產(chǎn)環(huán)境轉(zhuǎn)移到歷史數(shù)據(jù)中心和大數(shù)據(jù)平臺(tái)中,在不影響絕大部分用戶應(yīng)用感知的情況下,有效管控系統(tǒng)整體數(shù)據(jù)增長(zhǎng),既降低系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)成本,又滿足最終用戶的數(shù)據(jù)需求。我們的數(shù)據(jù)生命周期管理自動(dòng)化工具,由數(shù)據(jù)管理員針對(duì)不同種類的數(shù)據(jù)梳理的數(shù)據(jù)生命周期策略進(jìn)行可視化的管理,以自動(dòng)化方式按不同周期識(shí)別歷史數(shù)據(jù)并將歷史數(shù)據(jù)完整地遷移到歷史數(shù)據(jù)中心或其他大數(shù)據(jù)平臺(tái)中。

  通過(guò)作業(yè)化自動(dòng)化的思路,以自動(dòng)化平臺(tái)方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)生命周期管理的全程,減少人力在策略管理、數(shù)據(jù)遷移和數(shù)據(jù)清理中的人工投入,主要目標(biāo)在于:

  策略管理:在平臺(tái)中對(duì)數(shù)據(jù)生命周期管理策略進(jìn)行有效管理;策略定義包括數(shù)據(jù)生命周期定義,數(shù)據(jù)遷移策略定義,數(shù)據(jù)清理策略定義;定義數(shù)據(jù)生命周期作業(yè),定時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)生命周期作業(yè)調(diào)度

  數(shù)據(jù)遷移:根據(jù)平臺(tái)中的配置的數(shù)據(jù)生命周期策略定義,請(qǐng)理作業(yè)實(shí)施數(shù)據(jù)的自動(dòng)化遷移,數(shù)據(jù)遷移過(guò)程無(wú)需人工干預(yù),不同數(shù)據(jù)平臺(tái)間數(shù)據(jù)遷移

  數(shù)據(jù)清理:數(shù)據(jù)重要程度,清理過(guò)程可以通過(guò)配置為自動(dòng)執(zhí)行和人工確認(rèn)執(zhí)行。根據(jù)平臺(tái)中的配置的數(shù)據(jù)生命周期策略定義,作業(yè)實(shí)施數(shù)據(jù)的自動(dòng)化清理

  3)云架構(gòu)下數(shù)據(jù)安全管理

  根據(jù)生產(chǎn)系統(tǒng)中敏感數(shù)據(jù)分布情況,建立敏感數(shù)據(jù)策略化管理。在數(shù)據(jù)從生產(chǎn)環(huán)境中向未安全環(huán)境,包括開(kāi)發(fā)、測(cè)試、培訓(xùn)和對(duì)外數(shù)據(jù)共享等,進(jìn)行數(shù)據(jù)遷移和同步的過(guò)程中,因應(yīng)數(shù)據(jù)安全管理員制定的敏感策略對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)化安全脫敏,減少敏感數(shù)據(jù)外泄的可能。

  目前數(shù)據(jù)安全自動(dòng)化管理工具,實(shí)現(xiàn)從敏感數(shù)據(jù)識(shí)別,脫敏策略配置,數(shù)據(jù)遷移配置,以及數(shù)據(jù)在線和離線脫敏全程,自動(dòng)化安全地將數(shù)據(jù)從生產(chǎn)環(huán)境向非安全環(huán)境遷移,同時(shí)在遷移過(guò)程中實(shí)施敏感數(shù)據(jù)脫敏。

  分析篇:利用大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析助力運(yùn)維

  數(shù)據(jù)是金礦,隨著云化的深入,價(jià)值數(shù)據(jù)之間分散到海量機(jī)器中,需要采用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行集中化處理,并助力運(yùn)維。我們公司進(jìn)行了積極嘗試,引入flume+kafka+spark+分布式內(nèi)存庫(kù)redis等開(kāi)源技術(shù)自主進(jìn)行大數(shù)據(jù)運(yùn)維分析,取得了一定的效果。

  整體架構(gòu)如下圖所示?紤]到來(lái)自業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)是多元化的,既包括了軟、硬件基礎(chǔ)設(shè)施日志數(shù)據(jù),也包括各類應(yīng)用服務(wù)的日志數(shù)據(jù),這兩類日志數(shù)據(jù)通過(guò)主機(jī)和分布式軟件代理服務(wù)、分布式消息采集服務(wù)和分析服務(wù)處理后,以流數(shù)據(jù)的方式轉(zhuǎn)給大數(shù)據(jù)平臺(tái)和報(bào)表平臺(tái):

  分布式數(shù)據(jù)(應(yīng)用日志等)采集

  整個(gè)分布式采集分為如下四個(gè)部分:

  數(shù)據(jù)采集:負(fù)責(zé)從各個(gè)節(jié)點(diǎn)上實(shí)時(shí)采集日志數(shù)據(jù),可以指定目錄或文件,通過(guò)flume實(shí)現(xiàn),僅增量采集數(shù)據(jù)。

  數(shù)據(jù)接入:由于上述采集數(shù)據(jù)的速度和數(shù)據(jù)處理的速度不一定同步,增加分布式消息曾作為緩沖,防止丟失數(shù)據(jù),采用kafka。

  流式處理:對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,選用spark-streaming+redis實(shí)現(xiàn)。

  數(shù)據(jù)輸出:對(duì)分析結(jié)果存儲(chǔ)在mysql數(shù)據(jù)庫(kù)中,并進(jìn)行告警展示。

  以往,業(yè)務(wù)支撐網(wǎng)中的日志分布在各服務(wù)器上,每次檢索要逐一登陸到各服務(wù)器操作,嚴(yán)重影響效率;同時(shí),日志留存于操作系統(tǒng)本地,會(huì)受到存儲(chǔ)空間限制而循環(huán)覆蓋,導(dǎo)致重要數(shù)據(jù)丟失;由于對(duì)關(guān)鍵日志缺乏保護(hù),也給監(jiān)控、審計(jì)帶來(lái)諸多困難。

  隨著業(yè)務(wù)發(fā)展,來(lái)自硬件、操作系統(tǒng)和中間件的日志量不斷膨脹,獨(dú)立而分散的日志管理模式已不能滿足日益增長(zhǎng)的維護(hù)需求,特別在事件回溯、問(wèn)題分析及報(bào)表統(tǒng)計(jì)相關(guān)工作中,其基礎(chǔ)數(shù)據(jù)均源自這些紛繁蕪雜的日志單元,亟需形成統(tǒng)一管理、綜合分析、集中展現(xiàn)的新型一體化管理機(jī)制。為此一直進(jìn)行著日志集中化改造的嘗試。

  起初,以HTTP服務(wù)器日志統(tǒng)計(jì)為例,傳統(tǒng)解決方式是定期(按5分鐘、小時(shí)或天)截?cái)嗳罩,然后通過(guò)FTP上傳到一臺(tái)服務(wù)器統(tǒng)一處理,在有些日志的計(jì)算處理前需要考慮日志排序問(wèn)題。這樣的日志同步可以支持幾臺(tái)到幾十臺(tái)規(guī)模的并發(fā)服務(wù),但當(dāng)管理的服務(wù)器達(dá)到幾十臺(tái),而有大量的服務(wù)器中間會(huì)有下線、上線或變更時(shí),集中的日志定期同步更顯得難于管理,且日志同步要避開(kāi)白天的高峰,往往需要用凌晨的低峰時(shí)段同步,24小時(shí)下來(lái),上G的日志同步也是風(fēng)險(xiǎn)很高的操作。而成為瓶頸的日志排序合并操作也會(huì)妨礙其他后續(xù)計(jì)算的周期。其邏輯架構(gòu)如下所示。

  目前實(shí)現(xiàn)了應(yīng)用分布但日志集中的遠(yuǎn)程存儲(chǔ)模式,通過(guò)UDP協(xié)議實(shí)現(xiàn)小局域網(wǎng)內(nèi)的日志廣播,然后在多臺(tái)匯聚服務(wù)器上實(shí)現(xiàn)各種日志的并發(fā)計(jì)算。如圖所示:

  為保證日志流傳輸?shù)目煽啃,?duì)整個(gè)傳輸鏈進(jìn)行了改造,實(shí)現(xiàn)了多個(gè)特性:非阻塞的適配器、網(wǎng)絡(luò)劃分、負(fù)載均衡、傳輸高可用性、傳輸監(jiān)控能力及可以動(dòng)態(tài)調(diào)整的Push/Polling模式。

  無(wú)論是網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、應(yīng)用服務(wù)器還是中間件,其日志需要與Flume節(jié)點(diǎn)對(duì)接,這就涉及到協(xié)議適配的問(wèn)題,為此專門針對(duì)企業(yè)總線(eBus、UAP)、前端Web容器及交易中間件配置協(xié)議適配驅(qū)動(dòng),將日志以流的方式傳輸給Flume代理,協(xié)議適配層提供了較豐富的協(xié)議適配驅(qū)動(dòng),能夠支持來(lái)自各層面基礎(chǔ)設(shè)施的日志數(shù)據(jù)對(duì)接,目前已成功接入的基本組件有交換機(jī)、負(fù)載均衡器、各刀片服務(wù)器操作系統(tǒng)及應(yīng)用程序,如圖所示:

  當(dāng)采用適配器連接Flume代理時(shí),應(yīng)用服務(wù)會(huì)調(diào)用異步附加組件AsyncAppender輸出日志流,如果Flume代理宕機(jī),且無(wú)備份節(jié)點(diǎn)時(shí),會(huì)導(dǎo)致應(yīng)用服務(wù)器阻塞,我們針對(duì)一些適配器配置了non-Blocking特性參數(shù),當(dāng)啟用此參數(shù)時(shí),即使日志流寫入失敗,不會(huì)影響正常業(yè)務(wù)運(yùn)行。

  為確;赨DP廣播的傳輸模式不會(huì)形成網(wǎng)絡(luò)風(fēng)暴,我們按照不同的業(yè)務(wù)范疇、不同的組件類型劃分子網(wǎng),同一子網(wǎng)內(nèi)的應(yīng)用服務(wù)器僅與當(dāng)前子網(wǎng)的Flume代理通信。在高可用性方面,應(yīng)用服務(wù)器以UDP協(xié)議在子網(wǎng)內(nèi)廣播日志數(shù)據(jù),UDP包被多個(gè)Flume代理節(jié)點(diǎn)截獲,某一時(shí)刻僅有一個(gè)Flume Agent處于Active狀態(tài),其他為Standby,當(dāng)Flume節(jié)點(diǎn)宕機(jī)時(shí),其他節(jié)點(diǎn)可以無(wú)縫接替繼續(xù)工作,所有Flume Agent通過(guò)Flume Master節(jié)點(diǎn)管理,實(shí)現(xiàn)主備接管和配置同步功能。如圖所示:

  (灰色框?yàn)閭錂C(jī))

  為便于維護(hù)人員及時(shí)了解日志傳輸?shù)墓ぷ鳡顟B(tài),對(duì)Flume的相關(guān)命令進(jìn)行了封裝,在統(tǒng)一界面上展現(xiàn)來(lái)自Flume不同端口的數(shù)據(jù)接收情況。

  對(duì)于超大規(guī)模的營(yíng)業(yè)廳前端用戶交互日志采集,采用UDP、FTP方式可能會(huì)導(dǎo)致過(guò)高的網(wǎng)絡(luò)、磁盤I/O資源消耗,因此首先保證整個(gè)架構(gòu)過(guò)程中,除在匯聚服務(wù)器和日志中心外的Flume節(jié)點(diǎn)上均不產(chǎn)生文件落地,僅在匯聚服務(wù)器中實(shí)現(xiàn)了對(duì)來(lái)自多個(gè)Flume代理的數(shù)據(jù)聚合和排序。同時(shí)在業(yè)務(wù)高峰時(shí)段,日志采集處理能力有限,F(xiàn)lume代理會(huì)從Pushing模式切換為Pulling模式,即從采集轉(zhuǎn)為采樣。

  2、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)聚合+分組

  利用大數(shù)據(jù)集中處理平臺(tái)的處理流程主要分兩部分,通過(guò)消息隊(duì)列處理Flume采集的日志,再通過(guò)ElasticSearch建立索引,最終將數(shù)據(jù)、索引導(dǎo)入在mysql集群。如下:

  大數(shù)據(jù)平臺(tái)主要分析營(yíng)業(yè)廳與用戶交互日志,其中包括實(shí)時(shí)的用戶體驗(yàn)、服務(wù)器請(qǐng)求記錄。用戶體驗(yàn)日志是用戶在瀏覽器中每一步操作的性能評(píng)估,主要包括用戶每一步操作的名稱(如點(diǎn)擊按鈕、鍵盤錄入、下拉框的選擇、復(fù)選框的勾選及頁(yè)面刷新等);用戶操作整體響應(yīng)時(shí)間及其構(gòu)成部分:客戶端響應(yīng)時(shí)間(包括頁(yè)面元素渲染時(shí)間、頁(yè)面JavaScript腳本執(zhí)行時(shí)間)、網(wǎng)絡(luò)耗時(shí)(包括網(wǎng)絡(luò)中的傳輸時(shí)延及第三方內(nèi)容服務(wù)CDN的處理時(shí)間)、服務(wù)器運(yùn)行時(shí)間。通過(guò)用戶體驗(yàn)日志可以了解到用戶每一步操作的感知狀況,準(zhǔn)確了解性能故障對(duì)用戶操作的影響;此外,用戶操作和用戶請(qǐng)求是相互關(guān)聯(lián)的,通過(guò)關(guān)聯(lián)關(guān)系可以找到每一步用戶操作的具體含義,如(某一步操作是在繳費(fèi)業(yè)務(wù)的錄入用戶號(hào)碼操作)。

  然后就是對(duì)用戶操作業(yè)務(wù)聚合,即按時(shí)間順序、用戶操作的業(yè)務(wù)名稱、用戶號(hào)碼等對(duì)用戶真實(shí)的操作情景予以重建,這樣做的好處是從整體上了解某一筆業(yè)務(wù)的操作繁瑣程度(難易度、友好性);了解某一筆業(yè)務(wù)在哪一步較慢,是慢在網(wǎng)絡(luò)層面、客戶端層面、服務(wù)器層面還是用戶自身原因(如間歇性停留)導(dǎo)致的;了解業(yè)務(wù)分布情況及成功率、轉(zhuǎn)化率等。為確保業(yè)務(wù)聚合的并行計(jì)算高效,我們采取了spark流處理機(jī)制完成。目前主要應(yīng)用了如下幾個(gè)場(chǎng)景:

  場(chǎng)景1:以下圖為例,通過(guò)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)聚合+分組手段,實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶行為的模式匹配,將多個(gè)操作歸結(jié)到一筆業(yè)務(wù)中,實(shí)現(xiàn)用戶體驗(yàn)不好根本原因是IT原因造成還是非IT因素造成(用戶問(wèn)題、營(yíng)業(yè)員操作問(wèn)題):

  場(chǎng)景2:結(jié)合大數(shù)據(jù)的分析,掌握用戶的操作規(guī)律、操作習(xí)慣,并基于這些分析進(jìn)行頁(yè)面優(yōu)化,如在合適位置投放廣告,發(fā)布符合大眾需求的產(chǎn)品與優(yōu)惠:

  場(chǎng)景3:實(shí)現(xiàn)基于業(yè)務(wù)監(jiān)控的入侵檢測(cè)機(jī)制,我們基于集中日志分析,利用大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)基于業(yè)務(wù)聚合的CC攻擊分析方法,將用戶操作與瀏覽器請(qǐng)求建立關(guān)聯(lián),首先將URI請(qǐng)求按用戶操作聚合,形成用戶操作序列,再按照時(shí)間先后順序及一定的業(yè)務(wù)規(guī)則將用戶操作聚合為業(yè)務(wù)單元,通過(guò)對(duì)業(yè)務(wù)單元數(shù)據(jù)分析判斷是否存在入侵檢測(cè)。大大提高了針對(duì)仿真式DDos攻擊的鑒別準(zhǔn)確度。

  下圖是近期發(fā)現(xiàn)的感染木馬病毒的終端列表:

  3、深入性能診斷

  我們基于集中日志實(shí)時(shí)分析,可用于性能診斷等場(chǎng)景,并總結(jié)了一些寶貴經(jīng)驗(yàn):如網(wǎng)絡(luò)故障關(guān)聯(lián)分析和診斷、診斷企業(yè)總線調(diào)用外部域時(shí)發(fā)生的故障、基于接口報(bào)文的后端交易調(diào)優(yōu)、針對(duì)RPC的性能分析等。

  1)網(wǎng)絡(luò)故障診斷

  網(wǎng)絡(luò)延遲故障一般可以從用戶體驗(yàn)的網(wǎng)絡(luò)耗時(shí)一項(xiàng)直接診斷定位,但有時(shí)很難一下子定位,也需要從用戶請(qǐng)求中,如從HTTP服務(wù)器和WAS服務(wù)器的耗時(shí)份額對(duì)比中推導(dǎo),亦可以從用戶請(qǐng)求服務(wù)器代碼路徑中推導(dǎo)出來(lái)。

  從下圖1看,某用戶請(qǐng)求在IHS(HTTP服務(wù)器)上耗費(fèi)的時(shí)間為14.69s,而端到端路徑分析,在WAS(APP服務(wù)器)上的耗費(fèi)時(shí)間為2.57ms,因此分析可知時(shí)間主要耗費(fèi)在HTTP服務(wù)器上,而HTTP服務(wù)器主要作為一個(gè)代理與用戶終端交互,因此分析得知有2種可能:在終端用戶到HTTP服務(wù)器之間的鏈路上出現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)故障,或HTTP服務(wù)器出現(xiàn)了性能問(wèn)題,而經(jīng)過(guò)監(jiān)控發(fā)現(xiàn)其他業(yè)務(wù)運(yùn)行均正常,HTTP服務(wù)器線程池使用正常,如圖2所示,因此通過(guò)排除法得知網(wǎng)絡(luò)故障可能性較大。

  圖1 端到端路徑分析

  圖2 HTTP服務(wù)器的線程池使用情況

  另外通過(guò)服務(wù)器響應(yīng)字節(jié)數(shù)進(jìn)一步證實(shí)之前的推論,返回大小相比其他同類請(qǐng)求來(lái)說(shuō)較大,如下圖所示。

  2)基于接口報(bào)文進(jìn)行的后端交易優(yōu)化

  我們CRM交易處理程序基于C/C++實(shí)現(xiàn),這導(dǎo)致交易中間件無(wú)法向基于JVM的前端Web服務(wù)一樣實(shí)現(xiàn)運(yùn)行時(shí)環(huán)境注入并動(dòng)態(tài)改變監(jiān)控行為,只能通過(guò)捕獲應(yīng)用程序觸發(fā)的操作系統(tǒng)底層業(yè)務(wù)邏輯實(shí)現(xiàn),這種情況下無(wú)法實(shí)現(xiàn)前端與后端的單筆交易關(guān)聯(lián)。為解決此問(wèn)題,首先對(duì)CICS應(yīng)用服務(wù)進(jìn)程啟動(dòng)多線程跟蹤,將truss日志輸出流重定向到UDP,發(fā)送給外部服務(wù)器,truss會(huì)跟蹤到一些極基礎(chǔ)的函數(shù)調(diào)用,使用truss跟蹤的好處是,當(dāng)和被跟蹤進(jìn)程依附和解除依附時(shí),對(duì)被跟蹤的進(jìn)程不會(huì)造成影響,因此可以在生產(chǎn)環(huán)境中使用。此外,可以對(duì)CICS連接到Oracle的會(huì)話,在數(shù)據(jù)庫(kù)中啟動(dòng)10046事件跟蹤,跟蹤數(shù)據(jù)庫(kù)的調(diào)用軌跡,這種方式的好處是:填補(bǔ)了CICS跟蹤的空白,實(shí)現(xiàn)了對(duì)業(yè)務(wù)的梳理;壞處是:只能小范圍開(kāi)啟,需要在生產(chǎn)隔離出單獨(dú)的一套中間件,并在此環(huán)境中回放報(bào)文處理過(guò)程。

  下圖是通過(guò)啟用數(shù)據(jù)庫(kù)10046事件跟蹤后,梳理出的合約機(jī)校驗(yàn)接口的業(yè)務(wù)邏輯(部分)。

  服務(wù)篇:建立面向云服務(wù)的運(yùn)維架構(gòu)

  目前我們的運(yùn)維模式是基于ITIL的,從服務(wù)臺(tái)、時(shí)間管理、變更管理、可用性管理、容量管理、CMDB等思路逐步建設(shè)整個(gè)系統(tǒng),這種運(yùn)維思路在傳統(tǒng)架構(gòu)下沒(méi)問(wèn)題,但在云計(jì)算下大規(guī)模運(yùn)維的時(shí)候,越來(lái)越難以應(yīng)對(duì),或者說(shuō)過(guò)多的聚焦于流程和規(guī)范的情況下,很難提升運(yùn)維敏捷性和精細(xì)性。當(dāng)前,IT支撐系統(tǒng)正在向資源池、SOA架構(gòu)快速演進(jìn),系統(tǒng)支撐能力逐步具備了服務(wù)化的能力。通過(guò)對(duì)系統(tǒng)能力組件化和服務(wù)化,并配合系統(tǒng)彈性伸縮等能力,將支撐系統(tǒng)的能力以“服務(wù)”的形式提供,屏蔽內(nèi)部過(guò)多的細(xì)節(jié),可以實(shí)現(xiàn)“IT即服務(wù)的新型敏捷支撐與運(yùn)維模式。

  為適應(yīng)“IT即服務(wù)”的新型運(yùn)維模式,嘗試打破原有按照專業(yè)(主機(jī)、存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)庫(kù)、中間件、網(wǎng)絡(luò)……)和項(xiàng)目劃分的組織架構(gòu),按照資源池運(yùn)營(yíng)管理模式進(jìn)行架構(gòu)重構(gòu),把運(yùn)維工作劃分為服務(wù)運(yùn)營(yíng)、資源運(yùn)營(yíng)兩個(gè)核心維度,并以此為核心組織進(jìn)行基礎(chǔ)設(shè)施層面的構(gòu)建和上層的管理運(yùn)營(yíng),如下:

  經(jīng)過(guò)上述調(diào)整,大大降低了之前各個(gè)專業(yè)之間協(xié)同難度以及不同專業(yè)間的專業(yè)壁壘,例如支撐一個(gè)項(xiàng)目,原來(lái)需要主機(jī)組提供主機(jī)資源、網(wǎng)絡(luò)組提供網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫(kù)組提供數(shù)據(jù)庫(kù)等,現(xiàn)在提前建好資源池,資源池的運(yùn)維人員通過(guò)云管理平臺(tái)幾乎可實(shí)現(xiàn)一切底層設(shè)施,每個(gè)人對(duì)各個(gè)專業(yè)門檻也大大降低了要求,適應(yīng)了大規(guī)模環(huán)境下的運(yùn)維要求。

  考慮到資源池初始階段還有很多傳統(tǒng)架構(gòu)和云架構(gòu)并存,且資源池需要提前建設(shè),上述劃分僅適應(yīng)運(yùn)營(yíng)階段需要,我們?cè)谶\(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)中橫向構(gòu)建了跨專業(yè)的虛擬團(tuán)隊(duì),作為項(xiàng)目小組,人員跨資源運(yùn)營(yíng)和服務(wù)運(yùn)營(yíng)的成員組成,例如擴(kuò)容項(xiàng)目組、工程項(xiàng)目組、業(yè)務(wù)連續(xù)性項(xiàng)目組等,作為臨時(shí)需要時(shí)的一個(gè)扁平化團(tuán)隊(duì),如下圖所示:

  通過(guò)上述組織架構(gòu)調(diào)整,結(jié)合我們?cè)谫Y源池管理平臺(tái)實(shí)現(xiàn)的IAAS和PAAS的自動(dòng)管理功能,大大降低了運(yùn)維難度,同時(shí)規(guī)避了繁瑣的運(yùn)維流程,初步實(shí)現(xiàn)了敏捷運(yùn)維能力。同時(shí)根據(jù)測(cè)算,在人員配備上,如果按照傳統(tǒng)運(yùn)維架構(gòu),2000臺(tái)服務(wù)器規(guī)模需要不同專業(yè)運(yùn)維人員12人以上,而采用新的運(yùn)維架構(gòu),只需3-4人即可。

  上述是在組織架構(gòu)上適應(yīng)云服務(wù)的運(yùn)維,在技術(shù)上,我們公司積極推進(jìn)企業(yè)級(jí)資源池、第三代CRM的IAAS和PAA融合架構(gòu)建設(shè),實(shí)現(xiàn)應(yīng)用節(jié)點(diǎn)容量通過(guò)服務(wù)方式自動(dòng)擴(kuò)展,做到集中統(tǒng)一管控,深入運(yùn)維提升核心掌控能力,目前本項(xiàng)目正在建設(shè)中,如下圖所示:

  效果和后續(xù)計(jì)劃

  通過(guò)近兩年的持續(xù)探索,引入了較多的互聯(lián)網(wǎng)開(kāi)源運(yùn)維工具,并經(jīng)過(guò)定制化改造,目前已經(jīng)初步搭建了面向云化架構(gòu)下的系統(tǒng)運(yùn)維架構(gòu)。通過(guò)完善相應(yīng)的監(jiān)控、維護(hù)工具和數(shù)據(jù)分析,簡(jiǎn)化了系統(tǒng)運(yùn)維難度,大大提升了系統(tǒng)維護(hù)效率;另外通過(guò)系統(tǒng)建設(shè),運(yùn)維人員接觸到很多新的互聯(lián)網(wǎng)化運(yùn)維工具,人員自身的能力和工作積極性有了較大提升;而新工程項(xiàng)目建設(shè)時(shí),。因?yàn)閺母鲗蛹?jí)有了可視化操作工具,項(xiàng)目建設(shè)難度大大降低,減少了較多的項(xiàng)目協(xié)調(diào)工作,人員投入也從之前的8-9人變?yōu)?-3人承擔(dān)。

  盡管目前引入了較多的云化運(yùn)維工作,但目前各個(gè)工具還相對(duì)比較分散,未來(lái)我們計(jì)劃對(duì)各個(gè)運(yùn)維工具統(tǒng)一建設(shè),能夠集中到一個(gè)統(tǒng)一的操作平臺(tái)上,各個(gè)工具也能夠作為一個(gè)整體相互協(xié)調(diào)運(yùn)作。


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