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一运维工作的转变
随着技术发展运维工作从基础的搬机器、插网线、装系统等体力活儿逐渐转变为更侧重服务器管理、代码管理、日志分析、监控告警、流量管理及故障排查等的脑力劳动。如今运维人员拿到的通常是已装好系统、配置好IP和账号的服务器工作重点也随之改变。
二云服务与虚拟化带来的挑战
公司业务扩张促使服务器增多云服务和虚拟化技术广泛应用运维工作变得复杂。不仅要管理服务器还需关注容量管理、自动调整服务器数量、应对安全问题以及处理因新容器和开源技术引发的故障。运维人员得学会运用各种工具解决这些新难题。
三智能运维的兴起
基于算法的智能运维应运而生它利用数据和算法提升运维自动化与效率例如合并报警信息、分析问题根源、关联分析、评估容量以及自动调整服务器数量等。其真正意义在于依托监控、服务台自动化借助大数据和机器学习持续改进突破人类能力极限。
四海量事件处理
数据分类方式 实时数据与非实时数据。格式化数据与非格式化数据。需要索引的数据与只需要运算的数据。全量数据与抽样数据。可视化数据与告警数据。 多维度数据复杂业务场景下事件包含多维度信息如时间、地点、服务器组件、错误码、业务线、服务接口等。支持多维度数据存储和查询分析是系统灵活性的重要衡量指标。处理方法多样处理复杂数据往往是设计问题不同设计思路带来不同处理方式实际操作中常混合使用多种存储介质和计算模型如监控数据用实时数据库分析报表用 MySQL告警事件用 Redis日志检索用 Elasticsearch 等。同时要考虑数据源稳定性、API 适配能力及数据与展现分离避免前端变更引发大量工作量。
五常见运维困境及应对
拒绝服务与信息过载DDoS 攻击致使服务器被大量请求淹没陷入拒绝服务状态运维中告警信息过多如监控指标剧增人力难以巡检引发信息过载。这都要求运维人员从海量信息里筛选有用内容找出问题根源。故障定位困难业务模型或系统部署复杂不同系统技术栈混杂导致故障定位艰难。为此可采用日志标准化、全链路追踪、SLA 规范化等方法让不同系统协同助力智能化运维同时不影响程序员使用习惯。 查看更多
