超大规模弹性计算节点自动化运维稳定性实践
1. 背景与客户需求
客户上云的需求和稳定性要求较高。主要难点包括：
- 维护成本高
- 资源利用率低
- IT资源管理和运维复杂繁琐
2. 业界方案与发展
- 监控告警体系：从2010年至今，监控工具如Prometheus、Nagios、Zabbix等相继推出，逐步形成新的监控标准和APM产品。
- 自动化运维解决方案：包括基于专家规则的自动化运维策略，监控诊断，预测与自愈等。
3. 自身方案
- 监控运维体系发展历程：
- 2019年：ECS正式售卖，飞天底座监控上线。
- 2021年：CloudOps运维平台发布，自动化运维决策大脑上线。
- 整体架构：
- 数据处理：ODPS和BLINK用于处理百万级物理机的诊断能力。
- 日志服务：类似ELK的产品栈，提供强大的数据处理能力。
- 监控采集：SLS（弹内）、Blink实时同步，确保数据采集高效、可靠。
- 运维策略：基于全链路追踪和异常定义规则，实现自动运维。
4. 运维策略与评价
- 运维策略：
- 定义：包括性能度量、不可用度量和控制面度量。
- 评价：通过单因素方差分析和功效分析进行评价。
- 运维评价：
- 理论：通过MaxCompute离线异常特征分析，Spark算法进行特征分类。
- 工程落地：A/B测试灰度发布，确保策略有效性和安全性。
5. 稳定性利器
- 干运行（DryRun）：模拟实际运行环境，评估策略效果。
- A/B测试：安全高效地进行策略灰度发布。
- 流控：丰富维度的数据报表支持灵活的流控规则。
- 熔断能力：通过诊断识别异常或隐患，主动阻断发布，提升发布稳定性。
总结
通过上述措施，实现了超大规模弹性计算节点的自动化运维，提升了系统的稳定性和可靠性。未来将关注更多前沿技术，如预测性故障管理等，以进一步提高运维效率和服务质量。
