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監(jiān)控和智能運(yùn)維助力DevOps平臺建設(shè)

譯文
開發(fā) 開發(fā)工具
在高級監(jiān)控、告警工具及實(shí)踐方面投入精力,是實(shí)現(xiàn)自動化修復(fù)并建立AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations,智能運(yùn)維)模型的必要條件。

DevOps平臺的作用日趨重要,尤其是在通過DevOps模型執(zhí)行軟件交付的時候。DevOps平臺以開發(fā)者為中心,面向多租戶提供自助服務(wù),同時是多云戰(zhàn)略的重要組成部分。它為開發(fā)者提供指引、標(biāo)準(zhǔn)化工具和技術(shù),以便輕松的構(gòu)建、測試和迭代產(chǎn)品。然而,在建立DevOps模型時,彈性擴(kuò)展是一個不容忽視的核心功能。

DevOps將單一產(chǎn)品分解為更小但有價值的組件,這些組件可以作為獨(dú)立云服務(wù)進(jìn)行交付。一旦建立基于此模型的交付團(tuán)隊(duì),它將以SLA(Service Level Agreements,服務(wù)等級協(xié)議)的形式提供服務(wù)。為了實(shí)現(xiàn)這些要求,必須建立健全的監(jiān)控和告警實(shí)踐。與其他任何DevOps實(shí)踐一樣,自動化運(yùn)維是終極目標(biāo)。但是,當(dāng)面對監(jiān)控和告警信息時,AIOps平臺則是黃金標(biāo)準(zhǔn)。

平臺價值

如果沒有AIOps平臺,告警信息和事件數(shù)量可能會迅速失控。如何識別并關(guān)聯(lián)來自不同系統(tǒng)的告警信息,特別是來自獨(dú)立系統(tǒng)或團(tuán)隊(duì)的告警信息,同樣是亟待解決的問題。至關(guān)重要的是,在問題事件發(fā)展到很嚴(yán)重之前,沒有內(nèi)置的智能程序可以協(xié)助預(yù)測并識別問題,因此像機(jī)器學(xué)習(xí)這樣的高級工具和技術(shù)是無法進(jìn)行自我修復(fù)的。

為了確保構(gòu)建有效的AIOps平臺,必須深入理解監(jiān)控數(shù)據(jù)。對致力于實(shí)現(xiàn)AIOps目標(biāo)的DevOps工程師來說,創(chuàng)建可以對告警信息進(jìn)行優(yōu)先級排序,并將結(jié)果傳遞至高級修復(fù)工具中的監(jiān)控平臺是非常必要的。P1(Priority 1,優(yōu)先級1)事件總是需要立即響應(yīng),但是P1級別的事件很少。對于客戶來說,更常見的是低級別事件。然而,跨系統(tǒng)的低級別事件碰到一起,很可能會導(dǎo)致嚴(yán)重的問題。理解和響應(yīng)這些需求,并關(guān)聯(lián)不同系統(tǒng)的告警信息,需要建立健全的監(jiān)控系統(tǒng)。

如果想要這些修復(fù)措施產(chǎn)生效果,就需要建立事件之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,而這些關(guān)聯(lián)關(guān)系需要依據(jù)規(guī)則庫建立,并通過自動化工具進(jìn)行管理。需要明確的是,先進(jìn)的監(jiān)控系統(tǒng)會提供更多的告警信息,因此監(jiān)控的擴(kuò)展能力將變得很重要。這就是云原生DevOps平臺最有價值的部分,因?yàn)樗峁┝擞行У姆椒ǎ钥焖俟芾聿粩嘣鲩L的數(shù)據(jù)量。

“左移”和“右移”

要轉(zhuǎn)向AIOps模型,需要對實(shí)踐和工具的左移和右移進(jìn)行組合并實(shí)施。這意味著在開發(fā)階段的早期,就需要結(jié)合來自產(chǎn)品線持續(xù)的反饋,優(yōu)先考慮監(jiān)控。一旦在此模型下大規(guī)模管理監(jiān)控和告警信息,就可以通過AIOps平臺來利用機(jī)器學(xué)習(xí)和其他先進(jìn)分析技術(shù)將這些任務(wù)自動化管理,進(jìn)而獲得更積極、有效和動態(tài)的觀測和修復(fù)能力。最終,通過滿足服務(wù)等級目標(biāo)、改進(jìn)交付體驗(yàn)和提升客戶滿意度,公司將更具彈性。

如果沒有AIOps平臺,修復(fù)措施將需要不同領(lǐng)域(從云基礎(chǔ)設(shè)施到應(yīng)用系統(tǒng)架構(gòu))的專家共同開會,以確定事件的根本原因,這將消耗大量的時間和資源。AIOps平臺可以確保在P1事件發(fā)生時將關(guān)聯(lián)告警信息立即通報相關(guān)領(lǐng)域?qū)<遥瑥亩鴾p少服務(wù)中斷時間,并采取有針對性的補(bǔ)救措施。

提升開發(fā)者和用戶體驗(yàn)

如果服務(wù)提供商希望建立先進(jìn)的DevOps生態(tài),AIOps是必不可少的。它可為開發(fā)者提供安全的CI/CD管道,為產(chǎn)品變更提供有效保障。由于產(chǎn)品質(zhì)量驗(yàn)證是自動化的,因此這進(jìn)一步提高了企業(yè)的“右移”能力。這一舉措自然減輕了開發(fā)者在質(zhì)量管理方面的負(fù)擔(dān),也減少了同行評審的要求。因?yàn)閼?yīng)用程序和功能特性可以安全的快速迭代,同時服務(wù)可用性也得到持續(xù)維護(hù)和優(yōu)化,因此AIOps模型同樣提升了客戶滿意度。

研究表明,大多數(shù)事件(74%)發(fā)生時客戶是先于支持團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)問題的。66%的現(xiàn)有監(jiān)控解決方案僅僅識別了不足一半的性能故障或中斷問題,而且隨著IT系統(tǒng)(特別是由云服務(wù)引起的)復(fù)雜性增強(qiáng),將會導(dǎo)致更多的中斷問題發(fā)生。當(dāng)這些問題逐漸暴露,向更加智能的解決方案靠攏,自然是非常清晰且迫切的需求。現(xiàn)在的客戶不僅希望服務(wù)提供商的服務(wù)可用性水平幾近百分百,同時還要求服務(wù)表現(xiàn)可視化。

監(jiān)控平臺可以通過先進(jìn)的報表和數(shù)據(jù)工具提供可視化服務(wù),從而輕松的創(chuàng)建多用途的儀表板(儀表數(shù)據(jù)展示界面)。這些數(shù)據(jù)同樣可以被DevOps工程師用來創(chuàng)建自我修復(fù)的工作流,這些工作流可以被內(nèi)嵌在AIOps平臺,進(jìn)一步提升開發(fā)人員體驗(yàn)。

在構(gòu)建DevOps平臺時,DevOps工程師的最終目標(biāo)是開發(fā)一個為開發(fā)人員量身定制的環(huán)境。減少開發(fā)人員在實(shí)現(xiàn)各種操作(例如安全、測試和監(jiān)控功能)中花費(fèi)的時間,讓他們可以專注提升交付服務(wù),為開發(fā)人員和客戶創(chuàng)造更好的體驗(yàn)。通過AIOps平臺將自動化引入修復(fù)任務(wù),可大大降低生產(chǎn)階段報錯的可能。這就是所有服務(wù)提供商在其DevOps戰(zhàn)略中所追求的目標(biāo)模型。

譯者介紹

仇凱,51CTO社區(qū)編輯,目前就職于北京宅急送快運(yùn)股份有限公司,職位為信息安全工程師。主要負(fù)責(zé)公司信息安全規(guī)劃和建設(shè)(等保,ISO27001),日常主要工作內(nèi)容為安全方案制定和落地、內(nèi)部安全審計和風(fēng)險評估以及管理。

原文標(biāo)題:How Monitoring and AIOps Delivers the Ultimate DevOps Platform,作者:Prashant Jain

責(zé)任編輯:華軒 來源: 51CTO
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