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中大型网站的运维体系



                   --诸超

             zhuchao@gmail.com
Agenda

? 网站运维体系
? 网站运维常见问题
? 理想网站运维体系/我们的努力方向
   – 标准化: ops infrastructure & Dev Env
   – 技术组件化 & 服务化,人员专业化
   – 自动化运维: provision, release, mon;
   – 数据化运维:cmdb, log analysis,
   – 监控: technical/(server/app), end user point, business
   – 安全: network/server/app
   – Review架构设计,推动架构优化(简化)

? About DevOps , 应用运维
? 我的另外一些感想
中大型网站


? 200-5000 服务器

? 5-50个运维员工

? 组织结构:
  – 系统运维(IDC/Network/Server)

  – 应用运维(Web/CDN Operations)                              流
                                   监     应用运维             程
  – 数据库                            控/   Web、CDN、
                                                      开   ,
                               安   一     DB, Game
                                                      发   项
  – 运维/平台开发                    全   线
                                                          目
                                   运
  – 监控值班团队                         维      基础运维
                                                          管
                                                          理
  – 安全                                  IDC、Server、
                                           Network
  – 流程
互联网运维需要




 ?稳定
 ?低成本
 ?快速响应
中小规模的网站运维都有些啥问题

?   人员

     –   不稳定

     –   人员总体过于Junior

     –   人员严重缺乏

?   规划乱:

     –   房建设快,CDN与核心网历史问题多;

     –   应用部署可依据规章少

     –   太多机房,利用率低,跨机房调用问题多

?   数据库跑在虚拟机上,外网上稳定性非常差:

     –   网络:大量单点,千兆互联瓶颈

     –   系统:大量的驱动问题

     –   应用:代码问题和部署问题一样多

     –   单点问题非常多

?   没有有效监控,没有容量分析系统没有规章:想怎么干就怎么干

     –   系统千奇百怪

     –   应用各自为政

     –   非常多单点(系统,应用)

     –   老机房机器30%以上没有人知道应用owner,没有系统密码

?   几乎全部手工操作(除了VOD VMS):

     –   装机

     –   应用上包

     –   应用升级

     –   应用部署

?   安全问题突出
How


– 标准化,规范化:
  ?   Kickstart/Puppet/LDAP/Zabbix/DNS

– 服务化

  ? 搭建运维基础架构,应用基础架构

– 监控

  ? 系统监控,应用监控,业务监控

– 自动化

  ? 装机,发布/Release,监控

– 数据化运维

  ? CMDB,日志分析,容量规划

– 网站安全

  ? 网络,系统,应用

– 推动架构优化/简化
另外


? Embracing the open-source

? Don’t re-invent the wheel

? Don’t be on your own

? Adapt the mainstream

? Don’t be too aggressive

? Simple is beauty
标准化规范化
统一规范化-Dev


? 统一公司层面运维支持技术开发平台
  – 控制研发技术使用

  – 不是想用什么技术就可以用什么技术的,

  – 要经过arch review讨论

  – 简化技术平台,有利于网站稳定和技术共享

  – 适当允许引入新技术

  – 维护一个稳定版,一个推进版

? 搞深搞好技术,不要啥都搞不懂

? 不随便引入新技术
统一规范化--Ops


? 操作系统:
  – OS Kickstart全部从Cobbler安装,取消光盘安装

  – 硬件规格尽量统一,几个template(VM)

  – OS内核,package 统一

  – Puppet 控制系统和CDN应用

  – 服务器命名

  – 统一LB配置

? 统一了,才不会出现诡异配置问题
统一应用部署模式

? 各类应用基础架构
   – 日志格式,路径

   – 空间管理,日志删除

   – 参数配置文件

   – Java, PHP, MySQL, Redis 安装模板

? guideline/Principle
   – IDC consideration , App VM min 2; IP 分配:默认一律内网

   – LB 公用:不许新建LB服务

   – DB read高可用,写不管

   – Cache Consideration

   – Logging Consideration

? 统一了,才能做自动化部署,分析,排障
运维基础服务化
运维基础服务化


? 为什么要服务化
 – 避免重复开发/部署,加快项目部署

 – 更好积累经验,用精技术,不用每个业务有自己的Solution

 – 避免单点,复用服务

 – 简化故障排查,简化系统架构
基础运维基础组件


? Kickstart/Cobbler/Git

? LDAP

? DNS

? Zabbix

? Puppet

? CMDB
Puppet

? 大规模运维必须的利器!
   – 统一, 标准, 快速

? 控制
   – OS初始化

   – App环境初始化

   – LDAP,SSH,等安全加固

   – 全网/部分推送某个配置变化

   – 应用直接部署

? 注意控制节奏!

? CDN应用
Zabbix


? Why Zabbix
   – 基于数据库,可以分析数据

   – 有Agent,可以跑任务

   – Flexible

? Template
   – Linux base template
         ? Cpu/mem/net/disk/space/

   – Def App template
         ? Squid/Php/Resin/Nginx/memcache/redis/..

   – Self-defined
CMDB

? 资产:
  – 多少机房,带宽,ip段,服务器,
  – 各自型号分配,
  – IDC分布,
  – 过保分布,
  – 基础运维服务透明化

? 应用:
  – 多少应用,各自是什么业务负责人(研发,运维),各自用了多少机
   器
  – 有什么监控点(URLMON来读取),
  – 告警邮件直接抄送研发
  – 上线自动添加监控,下线自动取消监控,维护自动暂停监控
各类服务

? 日志相关:
 – App日志接收平台,

 – 各类Hadoop日志收集平台:Rsync
 – 系统/安全日志: rsyslog

 – Hive 日志分析

 – 实时日志分析平台:fluentd+mongo+zabbix
各类服务


? 监控平台:Zabbix+URLMon

? 自动化Release 平台

? 单点登录平台:CAS-SSO

? DFS

? Web源站统一: 统一管理优化

? 负载均衡服务化:LB Pair

? Cache Tier: shared cache service(MC,Redis)

? Database as a service (MySQL)
App/客户端/Web 日志收集
日志传输平台

Why
?有10+ 不同日志进Hadoop需
求
?有5+ 不同进Hadoop的方案
?断断续续轮流出问题

How:
?一个统一方案
?吸取各个方案lesson
?尽量简单稳定
?非实时
?新应用要用:配置客户端即可
实时日志分析平台
离线日志分析


? Hadoop!

? Hive
安全日志分析(WIP)


? 系统:        Rsyslog + PHP
  – Bash 日志
  – /var/log/message
  – 登陆日志
  – Sudo 日志
  – 。。。

? Web安全:fluentd+Mongo
  – Fluentd + mongo
  – LB post日志
监控
监控

? 定义KPI,定义Threshold
? Anything that fails will bother you
? 基础监控
    – 服务器
    – 网络:多机房,CDN,
    – App metrics:收集为主
? 应用监控/用户体验监控
    – 用户端URL监控
    – 程序接口监控
    – LB Traffic/code/Exceptions
? 业务数据监控
? 安全监控
告警


? 监控容易告警难
  – 需要多次反复调整

  – severity

  – 及时处理

  – Snooze

  – Tracking

  – Report

  – Analysis

? 误报率
应用日志监控


? Linux系统/Nginx/PHP日志(关键字规律)

? Java OOM

? LB 4xx/5xx错误统计

? CDN 错误统计

? 。。。
业务数据监控


?实时业务数据的监控是最重要的!
 – 服务器down 了没关系

 – App down 了没关系

 – 在赚钱就行!

?介于运营统计和运维监控之间
 – 模糊地带
自动化运维
运维自动化


? 统一标准的基础上才能实现自动化

? 自动化才能保证标准化

? 自动化:
 – 应用标准,系统标准,减少诡异问题

 – 大大节约人力:减少对工程师个人经验的依赖

 – 大大提高响应速度: 4小时减少到5分钟
自动化

? 全网装机自动化(CDN/核心网)

? Puppet 保证:应用配置与环境统一(90%以上)

? Web应用部署90%自动化
? CDN应用100%自动化(Puppet+ControlTier)
? 上包自动化(p2p, 多终端,Client)
? 监控自动化
  – 上线自动添加基础监控
  – 下线,维护自动暂停/删除监控

? 排错自动化 –简单排错
CDN机房自动化装机

?   ControlTier + Git + Cobbler
一键发布


? PHP + ControlTier
   – 逐个发布

   – 与cmdb集成

   – 与Zabbix/URLmon集成

   – CAS认证

   – 借助LB日志分析

   – 一键回滚
自动化排错


? Zabbix Rule Engine
   – 适应删除日志

   – 自动重启:php/Resin

   – 告警邮件自动分析

   – 自动Java thread dump

   – …
数据化运维
----监控和日志数据的分析
数据化运维

? 监控 ? 告警
  – 告警阙值的制定

? 日志分析
  – 服务域名可用性
  – CDN命中率,性能,流量,
  – Top-down 分析

? 容量分析和优化
  – 提前发现问题

? 结合CMDB
  – 机器究竟都在干嘛?数据!
监控告警优化


? Top alerts by domain, category, tehnology

? Top reasons

? Review weekly, action

? Avg act-fix time;

? Problem Management
    – By team

    – By Tech

    – By function
WebCDN优化


? CDN 总体吞吐量?连接?单机QPS?Hit ratio? 流量? High/low? 瓶
  颈?

? 用户来自哪里?是否有合适的用户覆盖?

? 智能解析是否最优?低速用户来自哪里?

? CDN各类服务命中率如何?各类服务响应时间如何?

? CDN 对与用户响应时间,源站响应时间?

? CDN top 资源利用率(by domain/referrer),

? CDN top picture?Avg size?

? 什么服务应该CDN,什么服务不应该CDN?

? Top 出错率:机器,URL,ErrorCode,Service,
VOD CDN 数据分析

? 整个播放Chain上面的各个服务:
  – 请求数
  – 成功率
  – 平均响应时间
  – 数据展现。。。

? 各个维度的QoS数据
  – 机房级别的带宽利用率
  – 机器的带宽利用率,平均下载时间
  – 机器级别错误率
  – 按照地域的卡顿率
  – 按照App的平均卡顿率,下载速度,vv,
  – 按照码流
容量分析和预警


? When will my application fail?S
   – 知道应用/系统可能瓶颈

   – 收集Metrics

   – Reporting/Alerting

? Canary program

? Right sizing
对于网站架构
按照数据流提炼网站通用基础架构


? 系统稳定性取决于应用架构
 – Dev 了解 IDC Strategy

 – Ops了解 App 数据流

? Ops总结几个数据流的Pattern,归纳几个通用解决方案
 – 简化

 – 服务话

 – 消除单点

 – Scalable service
架构优化


? 推动应用架构简化
 – More tiers, more tears

? 通过事故推动研发优化/简化架构
 – 不然没有人鸟你

? 每一层有高可用方案,每一层可以扩展
 – 尤其是数据库层面

 – 每一个组件高可用
流程

?   变更管理流程

?   Incident Report

?   成本Report
文档与分享

?   文档化很重要
    –   知识的传承, 自我总结

    –   团队内部的知识分享

?   文档化了:
    –   主要系统网络拓扑

    –   主要技术决策背景原因利弊分析

    –   所有主要项目的设计,拓扑

    –   所有主要项目的事故总结

?   业内技术交流
    –   参加公开技术交流

    –   私下运维同行的交流
About DevOps

?   知道IDC布局

?   知道IDC 策略

?   知道基本硬件平台

?   可以看到服务器状态,性能指标,看到日志

?   Should Dev has production access?

?   Platform for Dev/Ops

?   Dev should understand the environment their code runs on

?   Ops should understand the Dev code/logic
2012


        Monitoring       Automation       Application
Windows平台的集中配置管理和
         监控           资源使用分析和容量优化         应用标准化

       实时业务数据监控        应用Release自动化     Layered Service

       网络质量/安全监控     核心网交换机高可用和千兆互联
                           解决         Redis/Mongo/Hadoop

  运维日志监控/分析平台             内部DNS
                                           应用安全

       BI日志收集平台          VM 管理平台
                                         攻击报警系统

   运维资源平台/CMDB          排错分析自动化

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  • 7. 另外 ? Embracing the open-source ? Don’t re-invent the wheel ? Don’t be on your own ? Adapt the mainstream ? Don’t be too aggressive ? Simple is beauty
  • 9. 统一规范化-Dev ? 统一公司层面运维支持技术开发平台 – 控制研发技术使用 – 不是想用什么技术就可以用什么技术的, – 要经过arch review讨论 – 简化技术平台,有利于网站稳定和技术共享 – 适当允许引入新技术 – 维护一个稳定版,一个推进版 ? 搞深搞好技术,不要啥都搞不懂 ? 不随便引入新技术
  • 10. 统一规范化--Ops ? 操作系统: – OS Kickstart全部从Cobbler安装,取消光盘安装 – 硬件规格尽量统一,几个template(VM) – OS内核,package 统一 – Puppet 控制系统和CDN应用 – 服务器命名 – 统一LB配置 ? 统一了,才不会出现诡异配置问题
  • 11. 统一应用部署模式 ? 各类应用基础架构 – 日志格式,路径 – 空间管理,日志删除 – 参数配置文件 – Java, PHP, MySQL, Redis 安装模板 ? guideline/Principle – IDC consideration , App VM min 2; IP 分配:默认一律内网 – LB 公用:不许新建LB服务 – DB read高可用,写不管 – Cache Consideration – Logging Consideration ? 统一了,才能做自动化部署,分析,排障
  • 13. 运维基础服务化 ? 为什么要服务化 – 避免重复开发/部署,加快项目部署 – 更好积累经验,用精技术,不用每个业务有自己的Solution – 避免单点,复用服务 – 简化故障排查,简化系统架构
  • 15. Puppet ? 大规模运维必须的利器! – 统一, 标准, 快速 ? 控制 – OS初始化 – App环境初始化 – LDAP,SSH,等安全加固 – 全网/部分推送某个配置变化 – 应用直接部署 ? 注意控制节奏! ? CDN应用
  • 16. Zabbix ? Why Zabbix – 基于数据库,可以分析数据 – 有Agent,可以跑任务 – Flexible ? Template – Linux base template ? Cpu/mem/net/disk/space/ – Def App template ? Squid/Php/Resin/Nginx/memcache/redis/.. – Self-defined
  • 17. CMDB ? 资产: – 多少机房,带宽,ip段,服务器, – 各自型号分配, – IDC分布, – 过保分布, – 基础运维服务透明化 ? 应用: – 多少应用,各自是什么业务负责人(研发,运维),各自用了多少机 器 – 有什么监控点(URLMON来读取), – 告警邮件直接抄送研发 – 上线自动添加监控,下线自动取消监控,维护自动暂停监控
  • 18. 各类服务 ? 日志相关: – App日志接收平台, – 各类Hadoop日志收集平台:Rsync – 系统/安全日志: rsyslog – Hive 日志分析 – 实时日志分析平台:fluentd+mongo+zabbix
  • 19. 各类服务 ? 监控平台:Zabbix+URLMon ? 自动化Release 平台 ? 单点登录平台:CAS-SSO ? DFS ? Web源站统一: 统一管理优化 ? 负载均衡服务化:LB Pair ? Cache Tier: shared cache service(MC,Redis) ? Database as a service (MySQL)
  • 24. 安全日志分析(WIP) ? 系统: Rsyslog + PHP – Bash 日志 – /var/log/message – 登陆日志 – Sudo 日志 – 。。。 ? Web安全:fluentd+Mongo – Fluentd + mongo – LB post日志
  • 26. 监控 ? 定义KPI,定义Threshold ? Anything that fails will bother you ? 基础监控 – 服务器 – 网络:多机房,CDN, – App metrics:收集为主 ? 应用监控/用户体验监控 – 用户端URL监控 – 程序接口监控 – LB Traffic/code/Exceptions ? 业务数据监控 ? 安全监控
  • 27. 告警 ? 监控容易告警难 – 需要多次反复调整 – severity – 及时处理 – Snooze – Tracking – Report – Analysis ? 误报率
  • 28. 应用日志监控 ? Linux系统/Nginx/PHP日志(关键字规律) ? Java OOM ? LB 4xx/5xx错误统计 ? CDN 错误统计 ? 。。。
  • 29. 业务数据监控 ?实时业务数据的监控是最重要的! – 服务器down 了没关系 – App down 了没关系 – 在赚钱就行! ?介于运营统计和运维监控之间 – 模糊地带
  • 31. 运维自动化 ? 统一标准的基础上才能实现自动化 ? 自动化才能保证标准化 ? 自动化: – 应用标准,系统标准,减少诡异问题 – 大大节约人力:减少对工程师个人经验的依赖 – 大大提高响应速度: 4小时减少到5分钟
  • 32. 自动化 ? 全网装机自动化(CDN/核心网) ? Puppet 保证:应用配置与环境统一(90%以上) ? Web应用部署90%自动化 ? CDN应用100%自动化(Puppet+ControlTier) ? 上包自动化(p2p, 多终端,Client) ? 监控自动化 – 上线自动添加基础监控 – 下线,维护自动暂停/删除监控 ? 排错自动化 –简单排错
  • 33. CDN机房自动化装机 ? ControlTier + Git + Cobbler
  • 34. 一键发布 ? PHP + ControlTier – 逐个发布 – 与cmdb集成 – 与Zabbix/URLmon集成 – CAS认证 – 借助LB日志分析 – 一键回滚
  • 35. 自动化排错 ? Zabbix Rule Engine – 适应删除日志 – 自动重启:php/Resin – 告警邮件自动分析 – 自动Java thread dump – …
  • 37. 数据化运维 ? 监控 ? 告警 – 告警阙值的制定 ? 日志分析 – 服务域名可用性 – CDN命中率,性能,流量, – Top-down 分析 ? 容量分析和优化 – 提前发现问题 ? 结合CMDB – 机器究竟都在干嘛?数据!
  • 38. 监控告警优化 ? Top alerts by domain, category, tehnology ? Top reasons ? Review weekly, action ? Avg act-fix time; ? Problem Management – By team – By Tech – By function
  • 39. WebCDN优化 ? CDN 总体吞吐量?连接?单机QPS?Hit ratio? 流量? High/low? 瓶 颈? ? 用户来自哪里?是否有合适的用户覆盖? ? 智能解析是否最优?低速用户来自哪里? ? CDN各类服务命中率如何?各类服务响应时间如何? ? CDN 对与用户响应时间,源站响应时间? ? CDN top 资源利用率(by domain/referrer), ? CDN top picture?Avg size? ? 什么服务应该CDN,什么服务不应该CDN? ? Top 出错率:机器,URL,ErrorCode,Service,
  • 40. VOD CDN 数据分析 ? 整个播放Chain上面的各个服务: – 请求数 – 成功率 – 平均响应时间 – 数据展现。。。 ? 各个维度的QoS数据 – 机房级别的带宽利用率 – 机器的带宽利用率,平均下载时间 – 机器级别错误率 – 按照地域的卡顿率 – 按照App的平均卡顿率,下载速度,vv, – 按照码流
  • 41. 容量分析和预警 ? When will my application fail?S – 知道应用/系统可能瓶颈 – 收集Metrics – Reporting/Alerting ? Canary program ? Right sizing
  • 43. 按照数据流提炼网站通用基础架构 ? 系统稳定性取决于应用架构 – Dev 了解 IDC Strategy – Ops了解 App 数据流 ? Ops总结几个数据流的Pattern,归纳几个通用解决方案 – 简化 – 服务话 – 消除单点 – Scalable service
  • 44. 架构优化 ? 推动应用架构简化 – More tiers, more tears ? 通过事故推动研发优化/简化架构 – 不然没有人鸟你 ? 每一层有高可用方案,每一层可以扩展 – 尤其是数据库层面 – 每一个组件高可用
  • 45. 流程 ? 变更管理流程 ? Incident Report ? 成本Report
  • 46. 文档与分享 ? 文档化很重要 – 知识的传承, 自我总结 – 团队内部的知识分享 ? 文档化了: – 主要系统网络拓扑 – 主要技术决策背景原因利弊分析 – 所有主要项目的设计,拓扑 – 所有主要项目的事故总结 ? 业内技术交流 – 参加公开技术交流 – 私下运维同行的交流
  • 47. About DevOps ? 知道IDC布局 ? 知道IDC 策略 ? 知道基本硬件平台 ? 可以看到服务器状态,性能指标,看到日志 ? Should Dev has production access? ? Platform for Dev/Ops ? Dev should understand the environment their code runs on ? Ops should understand the Dev code/logic
  • 48. 2012 Monitoring Automation Application Windows平台的集中配置管理和 监控 资源使用分析和容量优化 应用标准化 实时业务数据监控 应用Release自动化 Layered Service 网络质量/安全监控 核心网交换机高可用和千兆互联 解决 Redis/Mongo/Hadoop 运维日志监控/分析平台 内部DNS 应用安全 BI日志收集平台 VM 管理平台 攻击报警系统 运维资源平台/CMDB 排错分析自动化

Editor's Notes

  1. Very powerful, flexible, But can also be very Dangerous
  2. KeepalivedNginxRsync卡顿Response time breakdown错误日志
  3. Baseline system monitoring:crontab –e sysstat 1 min interval;Zabbix networking: IDC inter-connectivity;(package lose/response time) server down;Zabbix system: (for easy chatting) network Traffic/cpu/memory/disk space,io busy../NIC speed/package lose;syslog;ss –s;Application metrics:mysql/squid/redis/mc/java/load balancer statistics; crond/puppet/ application log(OOM,error,hits, 4xx,5xx, response time, >1s percent,……) live service(healthcheck-service all down);Business Metrics: user login/s, user registeration/s, posts/s, view/sec, bw, vv, jump,… Security: port; process; file attribute; any specific pattern;
  4. Patch/小Release 项目Dev: 3天 --> 30分钟 turnaround Ops: 半天 --> 0 min 周均release 30 项目,H1共1200+ 如何实现?标准化自动化模块化,服务化前端实现CAS统一认证,由OPS管理员进行授权,相关项目的QA Leader有审批权限,DEV Leader有发布的执行权限,运维工程师有新项目添加、项目配置管理的权限后端使用Controltier进行发布任务调度,通过Controltier Admin节点将发布任务分发到各个机器节点目前自动化部署的基本流程:1)DEV 登录自动化部署系统,选择要发布的项目,填写SVN 版本号,提交上线单;2)QALeader审批上线单3)DEV Leader点击上线按钮,一键发布4)系统自动检查发布是否成功,如果发布失败会邮件inform QA、DEV、OPS5)系统会自动记录发布历史及各项目的SVN关联信息,发布日志会保留在系统中,可以随时查看目前自动化部署覆盖了80%以上的项目最大化减少手工工作,减少审批流程,大大缩短上线时间,(大部分项目release需要的人工干预时间从4小时减少到5分钟)保证发布质量始终如一,减少对工程师经验及技术能力的依赖,避免由于手工操作造成的变更错误发布系统与监控紧密结合,项目添加的监控需求通过发布系统自动创建加速知识积累,对发布过程中遇到的问题及解决方案在自动化部署系统中积累
  5. 用数据说话;精细化的运维工作日志深入分析解决很多监控无法发现的问题贯穿网站运维所有部分;rollback/validation; for example; 网站基本稳定之后,才可能来分析和优化;通过详细的机器盘点和分析,节省机器1/3以上;;优化性能;优化用户体验
  6. NFS通用解决方案:一直highload app 挂起了解数据流:低读写需求,高可用:DRBD不相关应用使用NFS:拆分NFS,使用本地磁盘;一个写,多个读:rsync+inotify多个读,多个写:TFS数据备份:rsyslog