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詳細介紹
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南都蓄電池GFM-800P 2V800AH現貨銷售金額報價
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一、 自動化理念
做好自動化運維在我看來是有兩個重要抓手：流程和工具，做好這兩點基本就可以將自動化運維順暢跑起來。總結起來是：流程梳理好，工具是手段。
我們都知道羅馬不是一天建成的，所以我們在建設運維自動化平臺時也要遵循循序漸進的原則，但大方向要清楚，互聯網講究敏捷開發，好產品是不斷迭代出來的。
放一張藍圖，朝著目標前進！
圖 1 運維自動化概貌
二、 自動化實踐
我挑選了幾個典型產品給大家做分享。
1. CMDB
1.1 CMDB的意義——降低運維管理成本
現在很多公司互聯網公司不惜投入重金建設自己的CMDB，那為什么要這樣做呢？早期的各個團隊維護自己的數據已經很穩定而且比較靈活，引入CMDB及ITIL的概念，不但會打破原有的操作習慣，而且在系統建設初期會有大量的數據導入和使用習慣切換成本。我覺得這其實是權衡現金系統理念的成本和收益問題。公司早期的各個團隊維護自己數據，可以較好的滿足業務需求，但當數據量越來越大，業務越來越復雜，數據管理成本是急速上升的。這時候在使用傳統的運維數據管理方式，恐怕很難支持業務發展。
圖 2 數據管理成本
1.2 CMDB定位
國美云對CMDB的定位是數據中心運維數據庫。運維公共配置信息存放在CMDB，其他子系統維護特定業務數據，但與CMDB信息有強關聯。
圖 3 國美云產品 1.3 CMDB建設
CMDB數據來源主要分兩種，人工錄入和自動發現。
圖 4 CMDB數據來源
從存儲數據來看，包括以下方面：
圖 5 CMDB存儲數據
主機數據建設
主機管理模塊，用戶可以通過綜合搜索功能快速快速查詢相關信息，具備服務器、網絡設備錄入和自動發現功能。
應用數據建設
建立服務樹，確立人——應用——機器的關系，將人和項目進行關聯，項目與資源關聯。
資源數據建設
包括網段管理、機房管理、應用管理、機型管理，從IDC、機柜到服務器、網絡設備等硬件信息再到網段、IP、操作系統等軟件層次都納入cmdb統一管理，以此作為云平臺的數據中心，做到數據*性，并對外提供數據服務 。
IDC 機柜視圖：
圖 6 機柜視圖
1.4 數據消費
數據消費是CMDBzui大的價值所在，CMDB的目的不是為了建立大而統一的數據倉庫，而是如何將收集來的數據進行消費，并在消費的過程中逐步完善數據。以下是一些實踐應用：
1.與堡壘機聯動，應用增加機器時自動對負責人授權
2.與負載均衡系統聯動，實現灰度發布
3.與監控系統聯動，通過修改機器狀態打開、關閉報警，方便維護或做變更，并通過匯聚監控數據對應用集群的資源利用率產生報表
1.5 問題與挑戰
1.5.1 數據準確性維護，數據的非正常變更 相信人or相信程序？
可以說數據準確性是CMDB的zui大難題，如何提高數據的準確性呢？有效的方法就是通過自動檢測和人工審核，另外還需要建立一些標準，比如運維標準來禁止非標操作。
對于很容易判斷對錯的數據來說，檢測腳本可以自動訂正數據，比如宿主機上資源剩余量。有些則需要人工確認后才可以更改的，比如IP的探測，有些IP被不守規矩的人配置了但沒在CMDB標志，探測到IP通后需要人工介入才知道具體是哪個應用使用。
1.5.2 性能挑戰
作為一個數據中心，應對各種各樣數據請求是基本功，有些請求比較簡單，有些查詢要求比較高，比如監控系統，當CMDB中的應用和機器變化都要及時推送給監控系統，還有一些經常查詢的數據，可以放到Redis中以減輕CMDB的壓力。
CMDB作為數據中心，除了提供查詢數據還有分配數據的能力，比如IP地址的分配，這時要充分考慮高并發的情況。對此我們采用了樂觀鎖的方式解決這個問題，防止IP地址被重復分配。
1.5.3 其他數據處理方式
除了以上的提到的數據類型，有一些數據需要周期跑的，還有一些數據是需要延遲投遞的，當然你可以在系統本身做定時器去做，但當任務量多的時候對系統壓力也比較大。對此我們推薦放到MQ中，或者使用Beantalked，Beantalked相比MQ更側重于任務的分發。
2. 自動裝機系統
2.1 技術簡介
技術方案：PXE RAMOS
中間還有ks，不過ks只是用來引導，沒有其他功能，ramos是定制的，還需要修改initrd.img文件，替換其中的init腳本和預裝一些命令和內核模塊。Ramos是運行在內存的操作系統，里面放置了一系列裝機腳本，可以做任何事情，新功能只需要擴展腳本即可。
2.2 功能介紹
目標： 只需要提供服務器序列號和位置，插上電源和網線開機就可以自動安裝。解放生產力，減少IDC駐場人員和運維人員成本。
主要功能如下：
1.自動配置RAID，支持多種RAID配置
2.支持多種分區模式
3.自動向CMDB申請IP資源和主機名并配置IP，支持多種BOND設置
4.根據需要做固件驅動升級
5.支持拷機，對IO/NET/DISK/CPU進行壓測（剛購買來的機器做，發現有問題的機器）
6.支持高并發裝機，可以并發安裝100臺物理機，全部裝完只需幾分鐘
2.3 上架流程
服務器下單后，在服務器還未發貨之前，供應商提供機器詳細信息，并錄入到資產系統。SA對服務器進行規劃，服務器發到IDC后，供應商按照區域上架相應機型，掃描機器的機柜U位即可，并上傳CMDB系統，插上電源和網線開機就可以自動安裝。也可以提前在CMDB算好機器的位置，服務器到貨后按照的位置上架。
圖 7 裝機過程
2.4 拷機
拷機的意思就是對硬件做健康檢查，具體是對服務器的CPU、MEM、DISK、網卡等進行壓測，發現其中有問題的機器。為啥要有這個功能，其實我們是踩過硬件方面的坑的。總結下來硬件問題有兩種，一種是比較明顯問題的硬件，一種是看似沒問題，但在高并發滿負荷運行下出現抽風情況硬件。
前一種問題容易發現，但如果*相信廠商沒有做基本檢測也會掉到坑里，比如有批采購的服務器中發現有一臺的內存不一樣，買的128G內存實際是160G內存，多了兩塊內存條，真是哭笑不得。這可不是什么好事情，萬一是少兩塊內存條呢？
對于第二類問題用一般手段就很難發現了，需要長時間壓測分析數據才能發現其中的問題，而且有時候跟操作系統、部署的服務有關。但一旦出現問題，排查起來異常艱難，耗時耗力。記得印象深刻的是tair超時問題的排查，當時出現了tair超時抖動的情況，百萬分之幾的出現率，在每天幾億次調用量的環境下，這是不能忍受的，問題發現是由于支付等關鍵業務放的開發對中間件團隊的投訴。zui后CTO召集中間件、測試部門、云產品支撐部、業務方開發多方組成聯合調查組，經過近幾周的排查終于發現是硬件CPU的問題。
另一個例子是DBA發現IO抖動（某時間點IOPS急劇下降到接近0）導致數據庫壓力陡增的案列。這些我們稱之為毛刺現象，出現這種情況需要及時排查處理的，不然后續會出現大問題，萬一趕上*的時候爆發出了呢？后果不敢想像。當然如果業務量不大的情況下可以不用Care，因為中獎概率實在是太低了，但如果業務量大的情況下真的要重視了，因為摩爾定律告訴我們不要存在僥幸心理。
有過兩次吃虧的經歷，我們就著手從源頭發現問題，防止有問題的機器流入到生產環境，源頭當然是服務器上架裝機了，自然而然這個任務放到了裝機系統做。首先我們選擇對CPU、內存、網卡、磁盤作為壓測對象，并分別準備相應的壓測腳本，zui后嵌入到裝機里，并在裝機系統打Tag，裝機時選擇這個Tag就會執行拷機動作，zui后把數據上傳到CMDB進行數據展示。CMDB對數據進行匯聚，從CPU、內存、網卡、磁盤四個維度進行展示，發現有問題的機器。
以磁盤為例我們使用FIO工具進行壓測，并對數據繪圖展示：
場景1：raid0模式下
圖 8 raid0模式壓測結果
場景2：no-raid模式
圖 9 直通模式壓測結果
場景3：raid0模式下 升級firmware
圖 10 升級固件壓測結果
延遲情況
圖 11 寫延遲結果
2.5 推進標準化建設
在自動裝機系統推進過程中，我們也推動了一些標準化建設，主要是網絡和運維方面的標準化。網絡方面主要是IDC網段的分布要提前規劃好，交換機的分配、設置，網線的分配要標準化。運維方面標準化包括機柜的劃分（我們分為大數據、DB、計算三種類型機器），機型配置的標準、raid的標準、bond的標準都做了規范。在這樣清晰的劃分下，裝機上架自動化變不再是困難的事情。
圖 12 裝機標準化
3. 負載均衡管理系統
3.1 技術方案
1.4層使用LVS，7層使用NGINX
2.支持TCP、HTTP、HTTPS協議，支持證書管理，證書加密存儲
3.LVS、NGINX使用集群模式部署，通過多臺LVS組成OSPF集群LVS、NGINX做成標準鏡像，可快速水平擴展
4.自研管理平臺，實現LVS和NGINX的配置平臺管理
配置入庫并實時生效，保證LB集群配置*性和高可用與發布系統聯動，實現灰度發布與CMDB系統聯動，通過機器狀態改變自動從real-sever集群添加、摘除，實現應用一鍵上線、下線
圖 13 負載均衡結構
3.2 推廣，現有負載均衡規則遷移到系統
Lvs、Nginx轉發規則從手工寫的配置文件遷移到系統中是一件非常繁雜且量大的工作，而且zui重要的是做好測試驗證，讓用戶無感知。如果要完成這個工作，需要運維、配管人員、測試人員以及部分開發一同協作才能完成。如果沒有很好的理由是很難調動其他部門積極配合你的，對此我們借助灰度發布的項目順利的實施了這項工作。灰度發布項目是為了讓發布能夠白天發而不影響業務，以減少整個CTO部門人員的加班為目標設立的，對每個團隊都是有利的，當然別人也會鼎力支持了。zui后我們分四次在夜晚加班完成了整個遷移工作，做到了無縫遷移。
3.3 灰度發布
負載均衡的應用場景在灰度發布中，聯動CMDB、部署系統一起實現灰度發布。
主要有以下特點：
1.支持90%應用隨時發布，支持Http和dubbo服務，不影響業務，解放生產力
2.與slb、CMDB系統聯動，從CMDB獲取機器，通過slb操作負載均衡
3.基于流量灰度發布，可以設置發布頻率（每次發布機器數量），發布流程:每次發布前自動擴容相應機器，部署應用后調用slb切換流量，依次類推直到應用機器都發完。
圖 14 灰度發布流程
4. 運維未來發展方向的思考
4.1 成本中心向利潤中心轉變
對于大型的集團來說，特別是比較傳統的企業來說，受之前的IT技術能力限制往往是各個子公司建立一套IT系統，容易產生資源孤島。對此的策略是集中技術，集中資源建立統一的資源池。除了對內采取降低成本的手段外，還需要對外走出去，將集團內的技術能力對外輸出。
4.2 運維是基本功，運營是高要求
支持服務好內部客戶，保障IT系統穩定運行不出故障是基本要求，在這方面各種技術也是不斷發展，架構部斷演進，從zui初的All In One的小型機，到分布式架構再到多AZ，異地雙活、多活架構，已經發展到一個比較穩定的階段，基本上能滿足中小型企業的IT需求了。在此基礎上對我們運維人員更多的要求是向運營好IT系統轉變，如何更好的挖掘數據，不斷的降低資產、人力等各種成本是我們需要思考的地方。對此，我們也有自己的一些實踐。
資源利用率的提升：
目標：挖掘設備使用能力，zui大限度壓榨服務器的性能，為公司和運營負責人提供快速查看服務器資源使用情況，為此我們提供了資源使用率APP。
APP主要有以下功能：
1.各公司以及所屬應用對服務器資源線使用情況展示，包括機器總數，達標數及比例等
2.zui近5周達標率走勢展示
3.費用展示，各個產品負責人提供運營能力和決策能力
技術方案：
通過對監控系統（open-falcon）監控數據的采集、計算，通過預設的CPU、IO、網絡流量等衡量條件，判斷機器是否達標。對集群整體計算達標率。
圖 15 資源使用率APP
5. 結尾
以上是這些年我在運維自動化方面的一些實踐和思考。除了上面介紹到的，我還在監控系統、發布系統、kubernetes等很多產品上有一些經驗。另外這兩年比較火的人工智，我們也嘗試和運維做結合，實現AIOPS，比如磁盤故障預測，根據大量磁盤的歷史監控數據進行學習，對現有的磁盤進行故障預測，并能做一些簡單的修復工作，我們已經嘗試在做。再比如，在流量調度方面也可以通過機器學習達到提前調度。由于篇幅有限，這里就不一一贅述，后續有機會還希望和大家做做分享交流。
整體而言隨著互聯網的不斷發展，運維開發人員也要不斷用新技術武裝自己，技術不論好壞，只要是適合公司業務的，能提升公司效率，就值得我們去深究，另外運維開發人員應該更多的去了解業務，這樣才有利于做出更多助力業務快速發展的產品。
作者簡介：閆振凱，目前就職國美云，擔任平臺開發，曾就職阿里云、平安。互聯網運維開發老兵。