本文訪談部分源自快貓星云創(chuàng)始人來煒此前訪談分享。6月16日-17日·北京，由來煒出品的《可觀測性技術(shù)與實踐》專題將在WOT全球技術(shù)創(chuàng)新大會期間呈現(xiàn)。來自美團(tuán)、快貓星云、格睿時代...的眾多技術(shù)大咖們將帶來：美團(tuán)可觀測性平臺：Raptor建設(shè)與實踐、幫一千個微服務(wù)落地SLO、面向故障處理的可觀測性體系建設(shè)、云原生時序數(shù)據(jù)庫的挑戰(zhàn)和架構(gòu)設(shè)計等精彩分享。

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一、運維行業(yè)沒有消亡

Q：有些運維老炮反映公司對運維的價值所知甚少，您是怎么給公司講清楚運維價值的？

來煒：把工作的價值，如何通俗易懂的給公司管理層講清楚，并取得理解和支持，是所有中后臺技術(shù)團(tuán)隊普遍面臨的難題，否則失業(yè)分分鐘的事情，運維工作的價值講清楚更是難上加難。

從我的朋友圈來看，時不時就會看到勸運維下崗/轉(zhuǎn)行的帖子：比如瑞典馬工的《是時候讓運維集體下崗了》，振聾發(fā)聵，開篇就提到：明人不說暗話：在云原生和DevOps成熟的今天，運維作為一個崗位和團(tuán)隊已經(jīng)完成了歷史任務(wù)，應(yīng)該退出舞臺了。

再比如帶我入行的井老板，用心良苦的勸導(dǎo)：隨著科技的發(fā)展，時代的變化，一個崗位的消亡是很正常的事情，及時做好調(diào)整和規(guī)劃才是思考的重心。

但是，運維這個崗位以及背后的運維人，從來都是一次次站在要被淘汰的邊緣徘徊，又一次次倔強的起死回生，柳暗花明。他們往往樂于自嘲、主動擁抱危機、敢于求變。回想下，近十年來，云計算也好、云原生也罷、DevOps 也算、SRE 也行，所有這些 IT 的大變革，都是嘗試在不斷優(yōu)化和改進(jìn)“大運維”這個領(lǐng)域。運維這個行業(yè)沒有消亡，反而是不斷進(jìn)化，生發(fā)出了新的內(nèi)涵。

這說明了什么？說明運維很重要，說明運維也很難！但是如何把這個價值說清楚，我們要從站位、目標(biāo)設(shè)定、投入產(chǎn)出比上來分別著手分析。

二、運維人：要堅定地和業(yè)務(wù)站在一起

Q：您覺得運維工作最重要的幾個目標(biāo)是什么？您是怎么落地這些目標(biāo)的？運維的價值如何更好的得到體現(xiàn)？

來煒：聚焦經(jīng)典的運維領(lǐng)域，最主要的幾個工作職責(zé)是：

（1）代碼發(fā)布和交付（delivery），做好最后一公里的價值交付；

（2）提升架構(gòu)的可伸縮性（scalability）并付諸實施；

（3）保障系統(tǒng)的穩(wěn)定性（reliability）并不斷改善；

（4）在滿足前三項目標(biāo)的同時，不斷優(yōu)化并降低系統(tǒng)的運行成本（finops）。

如果你發(fā)現(xiàn)自己的工作，并不是圍繞著以上范疇展開，那么有兩種可能，你不是運維或者你的工作超綱了！

明確了工作范疇，說大點就是明確了運維的使命之后，設(shè)定目標(biāo)就相對容易些了，比如：

（1）針對代碼發(fā)布和交付，可以簡單的用發(fā)布次數(shù)來度量；

（2）針對系統(tǒng)的伸縮性，可以用擴容的時效性來度量；

（3）針對穩(wěn)定性，我們可以通過觀察核心功能的不可用時長來度量；

（4）針對系統(tǒng)運行成本，我們可以計算到每完成一筆核心交易所花費的資源成本和人力成本來表示和追蹤。

關(guān)于如何體現(xiàn)運維的價值，首先我們運維人要轉(zhuǎn)變的是態(tài)度和立場：堅定地和業(yè)務(wù)站在一起，爭取共背業(yè)務(wù)目標(biāo)。我舉個例子，HR部門，也是屬于公司內(nèi)部后臺的不能再后臺的部門了，但是我所接觸過的優(yōu)秀的HR中，不管是recruiter、還是hrbp，從來都是把自己當(dāng)作業(yè)務(wù)部門的一份子，把業(yè)務(wù)部門的目標(biāo)當(dāng)作自己的目標(biāo)。當(dāng)立場一致，大家都是自己人的時候，價值就好說了。

其次，價值這個事情，永遠(yuǎn)都是和“成本投入”相對應(yīng)的。你如果組建了一個很大的運維團(tuán)隊，人力成本在公司很顯眼，那么你就很容易成為老板眼中的“重點關(guān)注對象”，也會受到業(yè)務(wù)方更苛刻的挑戰(zhàn)。正所謂，楚人無罪懷璧其罪。客觀上來講，運維團(tuán)隊的資源投入，一定是要和業(yè)務(wù)收入相匹配的，過高過低都是不健康的，不利于團(tuán)隊發(fā)展的。所以，“運維的價值創(chuàng)造”最后會落到運維效率的競爭上來。

最后，關(guān)于價值，定量和定性的描述都得有。譬如和行業(yè)水平的定量對比，來自公司內(nèi)業(yè)務(wù)部門滿意度調(diào)查的定量數(shù)據(jù)。也要有比如對公司戰(zhàn)略項目支撐中的“存在感”這些定性數(shù)據(jù)。

三、ChatGPT或?qū)⒋娉跫夁\維崗位

Q：ChatGPT這樣的AI能力您覺得未來是否有可能解決運維行業(yè)的問題？

來煒：首先我們看看，ChatGPT的核心優(yōu)勢是什么？ChatGPT，在知識的豐富度、自然語言理解能力（以及上下文理解）、內(nèi)容生成能力方面，有著代際的革新。然后，我們再分析下運維行業(yè)的核心問題是什么，是缺少領(lǐng)域知識嗎？是交互效率低嗎？是內(nèi)容輸出難嗎？

以上都不是，運維行業(yè)所處理的問題，本質(zhì)上還是一個系統(tǒng)性的工程問題，是為了解決IT系統(tǒng)價值快速交付的問題、解決伸縮性的問題、解決穩(wěn)定性的問題，是不斷提高系統(tǒng)運行維護(hù)性價比的問題。

目前來看，云計算、微服務(wù)對于運維行業(yè)的改變來的要更實質(zhì)性一些。ChatGPT能有效改善運維行業(yè)知識沉淀的問題，或許會很快代替一些初級的運維架構(gòu)師崗位。

四、《可觀測性技術(shù)與實踐》專題精彩內(nèi)容

1.美團(tuán)可觀測性平臺：Raptor建設(shè)與實踐

美團(tuán)技術(shù)專家任天：Raptor作為美團(tuán)可觀測性平臺，不僅融合了前端監(jiān)控、基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)控、應(yīng)用層監(jiān)控，同時也給業(yè)務(wù)提供指標(biāo)、鏈路、部分日志監(jiān)控能力，讓業(yè)務(wù)能夠無死角的觀測到系統(tǒng)；在耗時檢測方面，涵蓋了業(yè)務(wù)端到端耗時、后端整體耗時、中間件耗時等，滿足業(yè)務(wù)各階段的可觀測訴求。作為可觀測系統(tǒng)，Raptor每日承載著PB級監(jiān)控流量，百萬的告警策略，覆蓋前后端的觀測能力，給業(yè)務(wù)提供及時有效的觀測和預(yù)警，為業(yè)務(wù)保駕護(hù)航。

本次分享，主要從Raptor整體視角出發(fā)，介紹美團(tuán)可觀測體系的建設(shè)之路以及應(yīng)用實踐、從監(jiān)控系統(tǒng)Cat到可觀測系統(tǒng)Raptor的演進(jìn)過程。以及如何支撐美團(tuán)PB級監(jiān)控數(shù)據(jù)，滿足業(yè)務(wù)低延遲、高可用、低成本的訴求。最后針對當(dāng)前面臨新的訴求和挑戰(zhàn)，討論Raptor下一步的工作重點和方向。

2.面向故障處理的可觀測性體系建設(shè)

快貓星云COO秦曉輝：服務(wù)穩(wěn)定性保障是一個系統(tǒng)性的工程，建設(shè)一個完善的可觀測性體系，是穩(wěn)定性保障的基礎(chǔ)，而穩(wěn)定性保障也是可觀測性體系服務(wù)的最重要的場景。然而目前企業(yè)內(nèi)部普遍面臨著一個痛點，雖然各種觀測數(shù)據(jù)都有了，但在故障發(fā)現(xiàn)、故障定位上仍然存在發(fā)現(xiàn)慢，定位難，協(xié)同難等問題，在穩(wěn)定性保障上技術(shù)團(tuán)隊經(jīng)常處于被動。很多企業(yè)可能已經(jīng)不缺少數(shù)據(jù)，但缺少的是將數(shù)據(jù)價值在穩(wěn)定性保障領(lǐng)域發(fā)揮出來的產(chǎn)品、方法和最佳實踐。

快貓星云團(tuán)隊總結(jié)了解決企業(yè)可觀測系統(tǒng)落地問題的三大要素：數(shù)據(jù)、平臺、場景。假如把建設(shè)一套面向穩(wěn)定性保障的可觀測系統(tǒng)比喻為做一道好菜，那數(shù)據(jù)就是食材，平臺就是炊具，場景就是廚藝。

3.云原生時序數(shù)據(jù)庫的挑戰(zhàn)和架構(gòu)設(shè)計

格睿時代技術(shù)副總裁馮家純：隨著企業(yè)上云和云原生基礎(chǔ)服務(wù)的發(fā)展，作為需要存儲和處理海量傳感器數(shù)據(jù)的時序數(shù)據(jù)庫也需要往云原生架構(gòu)遷移。在這一過程中面臨諸多挑戰(zhàn)：面向彈性設(shè)計的 ServerlessDB 架構(gòu)；海量規(guī)模的時序數(shù)據(jù)在高并發(fā)讀寫下的可用性和穩(wěn)定性挑戰(zhàn)；時序數(shù)據(jù)特有的高基數(shù)問題和數(shù)據(jù)壓縮問題；存算分離架構(gòu)帶來的性能挑戰(zhàn)；混合時序和分析負(fù)載帶來的算力隔離和調(diào)度問題。

我們在實現(xiàn) GreptimeDB 這個分布式、云原生的時序數(shù)據(jù)庫過程中，直面這些挑戰(zhàn)，并將在本次分享中給出我們的設(shè)計選擇和背后的思考。

以上精彩內(nèi)容都將在6月16日-17日·北京的WOT全球技術(shù)創(chuàng)新大會期間呈現(xiàn)。