作者:晟白
隨著行業不斷發展,大數據&AI也逐漸呈現雲原生化的趨勢。複雜的業務場景及其背後涉及到的不同美女福利导航方向的開源和自研,使得產品運維麵臨美女福利导航複雜度高、規模大、場景多等挑戰。
阿裏巴巴雲原生大數據運維平台 SREWorks,沉澱了團隊近10年經過內部業務錘煉的 SRE 工程實踐,今天正式對外開源,秉承“數據化、智能化”運維思想,幫助運維行業更多的從業者采用“數智”思想做好高效運維。
一 SREWorks 是什麽?
穀歌在2003年提出了一種崗位叫做 SRE (Site Reliability Engineer,站點可靠性工程師),它是軟件工程師和係統管理員的結合,重視運維人員的開發能力,要求運維日常瑣事在50%以內,另外50%精力開發自動化工具減少人力需求。
SREWorks 作為阿裏雲大數據SRE團隊對SRE理念的工程實踐,專注於以應用為中心的一站式“雲原生”、“數智化”運維 SaaS 管理套件,提供企業應用&資源管理及運維開發兩大核心能力,幫助企業實現雲原生應用&資源的交付運維。
阿裏雲大數據 SRE 團隊天然靠近大數據和AI,對大數據&AI美女福利导航非常熟悉,且具有隨取隨用的大數據&AI算力資源,一直努力踐行“數據化”、“智能化”的運維理念,行業裏的 DataOps(數據化運維)最早由該團隊提出。SREWorks 中有一套端到端的 DataOps 閉環工程化實踐,包括標準的運維數倉、數據運維平台、運營中心等。
隨著雲原生時代大趨勢的到來,阿裏雲大數據 SRE 團隊將SREWorks運維平台開源,希望為運維工程師們提供開箱即用的運維平台。
二 SREWorks 有什麽優勢?
回歸到運維領域的需求,無論上層產品和業務形態怎麽變化,運維本質上解決的還是“質量、成本、效率、安全”相關需求。SREWorks 用一個運維 SaaS 應用界麵來支撐上述需求,同時以“數智”思想為內核驅動 SaaS 能力,具體包括交付、監測、管理、控製、運營、服務六部分。
體係化運維平台分層架構
從“質量、成本、效率、安全”四個維度出發看運維本質相關工作,運維除了要搭平台、建規範、做標準,還要用自動理念提升效率,用數據驅動測試/開發/運維,用智能手段提前發現/預測風險問題等。這些可以看成是方法論。如何能從理論快速獲得一套體係化、工程化、產品化的能力實踐,去支撐滿足上述四個維度的需求,就是 SREWorks 所考慮的問題。
阿裏雲大數據 SRE 團隊利用分層思想構築了 SREWorks 平台產品體係,借鑒經典 SPI(SaaS/PaaS/IaaS)三層劃分思路,SREWorks 由“運維 SaaS 應用場景層、運維 PaaS 中台服務層、運維 IaaS 接入層”三部分構成。
SREWorks 中還融入了運維規範、標準化思想,利用產品承載自動化流程、數據驅動、智能內核的方法論。從代碼到線上業務服務的整個過程,運維或多或少地參與了其中一些工作,因此,圍繞應用的生命周期,在SaaS場景層劃分了“交付、監測、管理、控製、運營、服務”六大區。如下圖所示,每塊內容裏都有代表性的核心功能。
SREWorks 中統一以應用抽象來描述業務係統,在開發人員將研發完成的應用製品交付上線後,就會對線上應用實例生命周期進行監測、管理、控製。SREWorks所擁有的運維數據能力會提供增值化的運營、服務,為有需要的人員提供便捷的視圖、管理能力等。
“交付、監測、管理、控製、運營、服務”六大場景在SREWorks產品手冊中有詳細的定義及邊界說明。
完整的數據化運維體係實踐
一套數據化運維體係,會把所有係統的運維數據全部采集起來、真正打通,並深度挖掘這些數據的價值,為運維提供數據決策;同時構建數據化運維業務模型,基於該模型建立標準化運維數倉,建設數據運維平台,在平台中規範運維數據的采集、存儲、計算及分析,並提供一係列數據化服務,供上層運維場景使用。
有了運維相關的量化數據,對運維工作的描述和衡量將更加立體化,可以建立長期可持續優化的運維工作模式,實現真正的運維價值。
服務化的 AIOps 智能運維平台
在阿裏雲大數據 SRE 團隊看來, AIOps 的出現並沒有改變運維的表現形式,依舊還是“交付、監測、管理、控製、運營、服務”的界麵,隻是在大量運維數據化工作的基礎之上,利用AI能力探索、挖掘智能化運維場景。因此,在一開始構築 AIOps 工程實踐時,就堅持打造“感知、決策、執行”的閉環,類似自動駕駛的理念。
SREWorks將量身定製的算法與運維場景化結合,能夠提前預測、關聯分析,增強風險預防、故障定界定位能力,實現傳統手段無法獲得的運維價值。具體而言,將每一個智能化的運維服務包裝成感知的“監測器”、決策的“分析器”、執行的“策略器”,供健康管理、變更管理等係列服務調用,即可增強已有運維場景,解決一些普通手段無法解決的問題。
運維中台化、低代碼化及雲原生化運維開發體驗
SREWorks 套件自身也是雲原生化的應用,並且采用運維中台思想構建,在中台裏構建大量的PaaS 化運維服務能力,在前台圍繞“交、監、管、控、營、服”六大場景提供SaaS 化運維場景應用。
大部分頁麵為企業後端控製台類係統,不太需要很酷炫的交互設計,故而,運維開發領域的前端開發始終難於追趕前端流行趨勢。針對這些特點,SREWorks 創新性地設計了一套 Serverless 體驗的前端開發模式。
三 為什麽要開源?
阿裏雲大數據 SRE 團隊之前在多次美女福利导航分享時重點介紹過“DataOps、AIOps”的能力,但都是純理論層麵的介紹。具體在 SRE 領域,到底在工程實踐上實現這一套理論?對運維的需求、界麵、內核這三層的理解如何落地?
為了把數據化、智能化這套數智內核故事講明白,阿裏雲大數據 SRE 團隊將具有低門檻、高效率特點的雲原生運維平台SREWorks開源出來。
他們堅定地認為,運維團隊更需要擁抱雲原生,隻有這樣,運維才能在雲原生浪潮下找到一席之地。
該團隊也希望, SREWorks 的開源,能讓更多從業者使用“大數據和AI”的能力做好運維,實現“數據+智能”的運維平台內核。
據介紹,SREWorks背靠阿裏雲計算平台係列“大數據&AI”產品,如 MaxCompute、Flink、DataWorks、Hologres、Elasticsearch 等,開源版中同樣選取了這些產品對應的開源版本,比如開源版 Flink、Elasticsearch 等。
四 後續規劃
SREWorks平台目前每個月會進行一次迭代開發任務,後續將由版本管理員統一維護合入相關功能及問題修複等內容,以保證最新的雲原生化運維能力持續進入後期版本中。
當前, SREWorks 中有一套 OAM(Open Application Model)規範的工程化實踐,可以把該實踐看成是 SREWorks 的核心引擎。圍繞該引擎,SREWorks團隊建設了係列運維中台服務,包含自動化、數據化、智能化能力,之後也將跟隨社區 OAM 規範的發展,持續迭代。
五 寫在最後
今天 SREWorks 的開源隻是邁出的一小步,非常期待得到開發者的反饋。SREWorks中也設計了插件化擴展能力,歡迎使用 SREWorks 來打造屬於自己的運維平台。最後,如果您對 SRE、DataOps、AIOps 或雲原生等領域有興趣,都可以參與到美女直播全婐APP免费下载的建設中來,這將是美女直播全婐APP免费下载莫大的榮幸,一起交流,一起打造最具特色的 SRE 雲原生運維平台!
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