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DOIS 大会参会总结和思考

2020 年 3 月 17 日

DOIS大会参会总结和思考

上周去参加 DOIS(DevOps International Summit,缩写:DOIS)会议。除了自己的分享外,也看了一些其他公司当前在做的事情,谈谈个人的看法:


一、对于 DevOps 的理解

目前来看大家都在推行 DevOps 相关的事情,不同的公司,不同的阶段,不同的行业,都会从不同的维度去入手。


1、ThoughtWorks 林冰玉微服务测试的思考与实践


分享中,提到了传统的通过 TDD(测试驱动开发)模式向 GDS(目标驱动策略)转变,既定目标和度量结果的差异带来的改进手段问题。


在我们日常测试过程中也看出测试同学对测试环境的不够用的诉求,这块恰好和我们的多项目环境最初的诉求一致。


所以,在独立部署的情况下,底层平台对 CI/CD 的支持,以及遵守契约测试,我们自己 Demeter 开发阶段也是用过这种方式,提高团队之间协作效率。


注:CDC,消费者驱动的测试,分为服务 Provider 和服务 Consumer 端,那原始数据的格式和交互细节定义是由 Consumer 端定义契约文件,然后 Provider 根据契约文件来实现。


2、京东的模块化运维体系建设实践


本次和京东运营专家何永成同一个专场,京东在推进 DevOps 的过程中,是通过 Kit 工具集合来驱动的,也就是说提供制作和管理 Kit 的“商店”。


然后,把大家日常用到的工具集合起来,通过 Agent 下发执行,当然对于一些通用的 Kit 工具其实是可以被广大用户申请授权使用的。


其次,京东的运维也在做故障模拟相关的系统“响尾蛇系统”,类似我们现在做的故障模拟平台,可以去做场景化的模拟单机,应用,网络,机房级别的故障演练。


同时,在压测系统和容量系统的结合下,实现集容灾,资源,性能于一体的资源管控平台,一方面验证容量符合预期,另一方面在容量符合的前提下能够支持容灾能力。


当然,随着机器的增加,同等宕机率的情况下,故障机器数量必然会增加,所以在这种量变带来质变的情况下,对于故障自动报修能力也是他们迫切需要的。


鉴于此,结合日常的故障发现(主机层面),故障分析,然后结合分析结果自动提交报修单,来释放运维的这种简单的繁琐工作。


以上是京东分享出来的内容,当然会后沟通,还聊到了包括我们正在做的全生命周期管理平台,涉及到容量,资源,运维能力平台化的思考。


交流下来,上述内容在我们 Demeter 的规划中都有体现,当然好的产品还是需要持续打磨,需要时间,更需要贴近用户的使用。


二、对 AIOPS 的一些探索

1、百度曲显平分享的 AIOps 实践:


百度对 AIOPS 的探索主要在监控整个体系上面的尝试,比如故障管理中的发现,变更管理的监控,监控体系中的告警。


然后,基于现有数据,通过算法来驱动,按照策略,类型,业务,机房,人的维度去合并,当然对于一些特殊的场景其实并能不能适配,还需要个性化定制。


对于故障自愈方面结合业务场景去收集全局信息,然后通过算法去帮助快速决策,而在所有的能够故障自愈的场景中,不只是底层的公共设施,业务自身也需要具备自愈能力,所以这部分是底层技术和业务共同实现的。


无人值守变更管理,这块其实对于自助化服务来说其实是一个非常重要的环节,百度的整体方案还是结合 DevOps 自动化流水线的方式来驱动,其中涉及到流量调度,变更多次,信息通知,当然在整个变更过程中,把时间,任务,可用性影响,用户影响,上下游的影响涵盖了。


这块在我们 Demeter 的 CD 环节也可以做一定尝试,毕竟未来是开发自助式运维,那么变更是否合理,是否符合预期,出了认为判断,系统是否也能支持自我诊断能力。


不过,就目前 AIOPS 的探索中,绝大多数公司还都是在尝试,就目前来看大家做的停留在算法中,像 BAT 等大公司因为在体量和资源上的优势,无疑是走在最前列的。


2、阿里子昊-阿里集团网络的自动化推进


分享中仅提到的对历史的埋坑,一个人用了三个月把集团近 5 万行的无效配置清理掉,解决了历史坑向自动化标准化的改变。


其实,这块我想说的是我们在系统建设中难免会有各种各样的老数据,甚至是一些非常不标准的,而且是低 ROI 的事情。


但是,我们还是希望能够在迁移整理过程中,把这部分凌乱的数据规范化,做平台不仅仅是支撑业务,更是让业务在平台的约束能力下做规范,为后续工具平台能够方便、快速的支撑。


3、华为消费者 BG 张燕斌-云服务自动化运维平台开发实践


整个分享中其实主要谈到的是自动化平台的建设,其中更多的倾向于自动化系统的部署,配置,作业执行,以及基础的 CMDB,监控系统,运维管理系统的思考。


这块其实算整个工具平台的场景化下面的原子化操作,这块就不做详细描述了。


监控体系采用的 Prometheus 和 Grafana 整合,当然对于小集群还是可以的,规模增加后其实一样会面临着数据压力的问题。


最后

以上是我参加的一些分享主题的思考,对于 DevOps,大家都很清楚,它是提高开发的运维能力,必须需要工具平台支撑。


对于 AIOps,绝大多数情况下,主要还停留在补数据+跑场景化验证,多数都是结合监控现有的丰富数据去尝试,聚合报警,关联诊断,故障自愈等。未来的 AIOps,我想会更加趋于务实的方向逐步发展。


本文转载自成哥的世界公众号。


原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/pxsE2kHI6r4lQjjwRhdAfA


2020 年 3 月 17 日 22:08113

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