論大數(shù)據(jù)對運維的意義

從三個層面論述大數(shù)據(jù)對運維的意義：

1、工程數(shù)據(jù)，譬如工單數(shù)量，SLA 可用性，基礎(chǔ)資源，故障率，報警統(tǒng)計

2、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，譬如業(yè)務(wù) DashBoard,Trace 調(diào)用鏈，業(yè)務(wù)拓?fù)淝袚Q，業(yè)務(wù)指標(biāo)，業(yè)務(wù)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)日志挖掘

3、數(shù)據(jù)可視化

當(dāng)然，這篇文章談的是運維都有哪些數(shù)據(jù)，哪些指標(biāo)，以及數(shù)據(jù)呈現(xiàn)。并沒有談及如何和大數(shù)據(jù)相關(guān)的架構(gòu)做整合，從而能讓這些數(shù)據(jù)真的變得活起來。

上面的文字算引子，在步入正式的探討前，有一點我覺得值得強(qiáng)調(diào)：

雖然這里講的是如何將大數(shù)據(jù)思維/架構(gòu)應(yīng)用于運維，平臺化運維工作，但是和大數(shù)據(jù)本質(zhì)上沒有關(guān)系，我們只是將大數(shù)據(jù)處理的方式和思想應(yīng)用在運維工作上。所以，即使你現(xiàn)在所在的公司沒有數(shù)據(jù)團(tuán)隊支撐，也是完全可以通過現(xiàn)有團(tuán)隊完成這件事情的。

1 運維監(jiān)控現(xiàn)狀

很多公司的運維的監(jiān)控具有如下特質(zhì)：

只能監(jiān)控基礎(chǔ)運維層次，通過 zabbit 等工具提供服務(wù)器,CPU,內(nèi)存等相關(guān)的監(jiān)控。這部分重要，但確實不是運維的核心。

對業(yè)務(wù)的監(jiān)控是最復(fù)雜的，而現(xiàn)在很多公司的要么還處于 Shell 腳本的刀耕火種階段，要么開發(fā)能力較強(qiáng)，但是還是東一榔頭西一棒子，不同的業(yè)務(wù)需要不同的監(jiān)控系統(tǒng)，人人都可以根據(jù)的自己的想法開發(fā)一個監(jiān)控的工具也好，系統(tǒng)也好，平臺也好?？傊潜容^凌亂的。

使用第三方的監(jiān)控平臺。這個似乎在 Rails/NodeJS/Pythone 相關(guān)語系開發(fā)的產(chǎn)品中比較常見。我不做過多評價，使用后冷暖自知。

當(dāng)然也有抽象得很好的，比如點評網(wǎng)的運維監(jiān)控?fù)?jù)說就做得相當(dāng)好，運維很閑，天天沒事就根據(jù)自己的監(jiān)控找開發(fā)的茬，讓開發(fā)持續(xù)改進(jìn)。不過他們的指導(dǎo)思想主要有兩個：

運維自動化。怎么能夠?qū)崿F(xiàn)這個目標(biāo)就怎么搞，這嚴(yán)重依賴于搞的人的規(guī)劃能力和經(jīng)驗。

抽象化，根據(jù)實際面臨的問題做出抽象，得到對應(yīng)的系統(tǒng)，比如需要發(fā)布，于是又發(fā)布系統(tǒng)，需要管理配置文件，所以有配管系統(tǒng)，需要日志分析所以有了有日志分析系統(tǒng)。然而這樣是比較零散的。

有點扯遠(yuǎn)，我們還是 focus 在監(jiān)控上。

如果以大數(shù)據(jù)的思維去思考，我們應(yīng)該如何做好監(jiān)控這件事情?

2 羅列出你的數(shù)據(jù)源

所有的數(shù)據(jù)源都有一個共性，就是日志。無論文本的也好，二進(jìn)制的也好。所以日志是整個信息的源頭。日志包含的信息足以讓我們追查到下面幾件事情：

系統(tǒng)健康狀況監(jiān)控

查找故障根源

系統(tǒng)瓶頸診斷和調(diào)優(yōu)

追蹤安全相關(guān)問題

從日志我們可以挖掘出什么?

我覺得抽象起來就一個：指標(biāo)。

指標(biāo)可以再進(jìn)行分類：

業(yè)務(wù)層面，如團(tuán)購業(yè)務(wù)每秒訪問數(shù)，團(tuán)購券每秒驗券數(shù)，每分鐘支付、創(chuàng)建訂單等

應(yīng)用層面，每個應(yīng)用的錯誤數(shù)，調(diào)用過程，訪問的平均耗時，最大耗時，95線等

系統(tǒng)資源層面，如 cpu、內(nèi)存、swap、磁盤、load、主進(jìn)程存活等

網(wǎng)絡(luò)層面，如丟包、ping 存活、流量、tcp 連接數(shù)等

每個分類里的每個小點其實都是一個指標(biāo)。

3 如何統(tǒng)一實現(xiàn)

千萬不要針對具體問題進(jìn)行解決，大數(shù)據(jù)架構(gòu)上的一個思維就是：我能夠提供一個平臺讓大家方便解決這些問題么? 而不是，這個問題我能解決么?

先來看看架構(gòu)圖：

因為目前我負(fù)責(zé)應(yīng)用層的研發(fā)，業(yè)務(wù)還比較少，主要就需要監(jiān)控三個系統(tǒng)：

1、推薦

2、搜索

3、統(tǒng)一查詢引擎

所以監(jiān)控的架構(gòu)設(shè)計略簡單些。如果你希望進(jìn)行日志存儲以及事后批量分析，則可以采用淘寶的這套架構(gòu)方式：

稍微說明下，日志收集 Agent 可以使用 Flume,鷹眼 Storm 集群，其實就是 Storm 集群，當(dāng)然有可能是淘寶內(nèi)部 Java 版的，Storm(或第一幅圖的 SparkStreaming)做兩件事情。

將日志過濾，格式化，或存儲起來

進(jìn)行實時計算，將指標(biāo)數(shù)據(jù)存儲到 HBase 里去

到目前為止，我們沒有做任何的開發(fā)，全部使用大數(shù)據(jù)里通用的一些組件。至于這些組件需要多少服務(wù)器，就看對應(yīng)的日志量規(guī)模了，三五臺到幾百臺都是可以的。

需要開發(fā)的地方只有兩個點，有一個是一次性的，有一個則是長期。

先說說一次性的，其實就是大盤展示系統(tǒng)。這個就是從 HBase 里取出數(shù)據(jù)做展示。這個貌似也有開源的一套，ELK。不過底層不是用的 HBase 存儲，而是 ES。這里就不詳細(xì)討論。

長期的則是 SparkStreaming(淘寶是使用 Storm，我建議用 SparkStreaming,因為 SparkStreaming 可以按時間窗口，也可以按量統(tǒng)一做計算)，這里你需要定義日志的處理邏輯，生成我上面提到的各項指標(biāo)。

這里有一個什么好處呢，就是平臺化了，對新的監(jiān)控需求響應(yīng)更快了，開發(fā)到上線可能只要幾個小時的功夫。如果某個系統(tǒng)某天需要一個新的監(jiān)控指標(biāo)，我們只要開發(fā)個 SparkStreaming 程序，丟到平臺里去，這事就算完了。

第一幅圖的平臺我是已經(jīng)實現(xiàn)了的。我目前在 SparkStreaming 上只做了三個方面比較基礎(chǔ)的監(jiān)控，不過應(yīng)該夠用了。

狀態(tài)碼大盤。HTTP 響應(yīng)碼的 URL(去掉 query 參數(shù))排行榜。比如你打開頁面就可以看到發(fā)生500錯誤的 top 100 的 URL，以及該 URL 所歸屬的系統(tǒng)。

響應(yīng)耗時大盤。URL 請求耗時排行榜。比如你打開頁面就可以看到5分鐘內(nèi)平均響應(yīng)耗時 top 100 的 URL(去掉 query 參數(shù))。

還有就是 Trace 系統(tǒng)。類似 Google 的 Dapper,淘寶的 EagleEye。給出一個唯一的 UUID,可以追蹤到特定一個 Request 的請求鏈路。每個依賴服務(wù)的響應(yīng)情況，比如響應(yīng)時間。對于一個由幾個甚至幾百個服務(wù)組成的大系統(tǒng)，意義非常大，可以方便的定位出到底是那個系統(tǒng)的哪個 API 的問題。這個最大的難點是需要統(tǒng)一底層的 RPC/HTTP 調(diào)用框架，進(jìn)行埋點。因為我使用的是自研的 ServiceFramework 框架，通訊埋點就比較簡單。如果是在一個業(yè)務(wù)線復(fù)雜，各個系統(tǒng)使用不同技術(shù)開發(fā)，想要做這塊就要做好心理準(zhǔn)備了。

現(xiàn)在，如果你想要監(jiān)控一個系統(tǒng)是不是存活，你不在需要取寫腳本去找他的 pid 看進(jìn)程是不是存在，系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)在一定的周期內(nèi)沒有日志，就可以認(rèn)為它死了。而系統(tǒng)如果有異常，比如有大量的慢查詢，大盤一定能展示出來。

描述到這，我們可以看到，這套架構(gòu)的優(yōu)勢在哪：

基本上沒有需要自己開發(fā)的系統(tǒng)。從日志收集，到日志存儲，到結(jié)果存儲等，統(tǒng)統(tǒng)都是現(xiàn)成的組件。

可擴(kuò)展性好。每個組件都是集群模式的，沒有單點故障。每個組件都是可水平擴(kuò)展的，日志量大了，加機(jī)器就好。

開發(fā)更集中了。你只要關(guān)注日志實際的分析處理，提煉指標(biāo)即可。

4 大數(shù)據(jù)思維

對于運維的監(jiān)控，利用大數(shù)據(jù)思維，需要分三步走：

1、找到數(shù)據(jù)

2、分析定義從數(shù)據(jù)里中我能得到什么

3、從大數(shù)據(jù)平臺中挑選你要的組件完成搭積木式開發(fā)

所有系統(tǒng)最可靠的就是日志輸出，系統(tǒng)是不是正常，發(fā)生了什么情況，我們以前是出了問題去查日志，或者自己寫個腳本定時去分析?，F(xiàn)在這些事情都可以整合到一個已有的平臺上，我們唯一要做的就是 定義處理日志的的邏輯 。

這里有幾點注意的：

如果你擁有復(fù)雜的產(chǎn)品線，那么日志格式會是一個很痛苦的事情。以為這中間 Storm(或者 SparkStreaming)的處理環(huán)節(jié)你需要做大量的兼容適配。我個人的意見是，第一，沒有其他更好的辦理，去兼容適配吧，第二，推動大家統(tǒng)一日志格式。兩件事情一起做。我一個月做不完，那我用兩年時間行么?總有一天大家都會有統(tǒng)一的日志格式的。

如果你的研發(fā)能力有富余,或者有大數(shù)據(jù)團(tuán)隊支撐，那么可以將進(jìn)入到 SparkStreaming 中的數(shù)據(jù)存儲起來，然后通過 SparkSQL 等做即席查詢。這樣，有的時候原先沒有考慮的指標(biāo)，你可以直接基于日志做多維度分析。分析完了，你覺得好了，需要固化下來，那再去更新你的 SparkStreaming 程序。