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大數(shù)據(jù)
服務(wù)器
摘要：騰訊公司從2012年開(kāi)始，通過(guò)對(duì)服務(wù)器運(yùn)營(yíng)流程、工具系統(tǒng)的建設(shè)，服務(wù)器從一線到三線的運(yùn)營(yíng)基本轉(zhuǎn)入線上自動(dòng)化。在服務(wù)器靜態(tài)配置、動(dòng)態(tài)的運(yùn)行狀態(tài)和生命周期各個(gè)節(jié)點(diǎn)的運(yùn)營(yíng)這幾個(gè)方面，產(chǎn)生了大量的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，這些信息像滾雪球一樣，以幾何量級(jí)快速增長(zhǎng)。數(shù)據(jù)越來(lái)越多，該如何著手處理呢？這就像剛?cè)腴T的廚子一樣，在農(nóng)貿(mào)市場(chǎng)里面對(duì)堆積如小山般的食材，無(wú)從下手。到2013年，建立網(wǎng)平的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，把所有的基礎(chǔ)架構(gòu)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)統(tǒng)一接入和管理，從此，我們開(kāi)始了在數(shù)據(jù)礦山中挖掘金礦的歷程。
大數(shù)據(jù)的處理
經(jīng)過(guò)長(zhǎng)時(shí)間的實(shí)踐和總結(jié)，我們發(fā)現(xiàn)服務(wù)器運(yùn)營(yíng)的大數(shù)據(jù)有以下四個(gè)特點(diǎn)，由淺入深，分別是：1）Volume 數(shù)據(jù)體量巨大，特別是騰訊有海量的服務(wù)器，綜合起來(lái)，數(shù)據(jù)量可以到PB級(jí)別，需要大容量、高性能的存儲(chǔ)技術(shù)，分析的算法也需要最優(yōu)化；2）Variety 數(shù)據(jù)類型眾多，涉及大量的運(yùn)行日志、部件狀態(tài)、生產(chǎn)鏈運(yùn)營(yíng)、環(huán)境變量等，經(jīng)常要抽絲剝繭，才能找到有用的數(shù)據(jù)；3）Value 價(jià)值巨大，但并不是每個(gè)數(shù)據(jù)都有價(jià)值，需要經(jīng)過(guò)清洗和加工處理后，其產(chǎn)生的效果才能顯現(xiàn)，以機(jī)房環(huán)境溫度告警為例，數(shù)百萬(wàn)條溫度的信息，經(jīng)過(guò)分析對(duì)比后，才有可能發(fā)現(xiàn)溫度異常；4）Velocity 數(shù)據(jù)需要快速處理，特別是告警類的應(yīng)用，時(shí)效性是非常重要的。
下面講講我們是怎么收集和存儲(chǔ)服務(wù)器運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的，給我三分鐘，給你一個(gè)帥氣又有營(yíng)養(yǎng)的答案！
運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)架構(gòu)
對(duì)于海量服務(wù)器的管理，我們建立了一套功能強(qiáng)大的運(yùn)營(yíng)分析系統(tǒng)，從服務(wù)器的帶內(nèi)和帶外收集了全面的靜態(tài)屬性和動(dòng)態(tài)運(yùn)行數(shù)據(jù)，對(duì)服務(wù)器的每個(gè)關(guān)節(jié)進(jìn)行的全方位的數(shù)據(jù)采集和監(jiān)控。猶如我們平時(shí)體檢，把心、肝、脾、肺、腎，甚至每個(gè)毛孔，都進(jìn)行了檢查。系統(tǒng)架構(gòu)如下圖所示。
存儲(chǔ)和分析
數(shù)據(jù)收集起來(lái)后，除了一部分實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)存在本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)，幾乎全部的歷史數(shù)據(jù)都會(huì)存儲(chǔ)在公司級(jí)的數(shù)據(jù)平臺(tái)中。這個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)提供了豐富的工具系統(tǒng)，功能全面，涵蓋了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、分析、實(shí)時(shí)計(jì)算等。例如，TPG是基于postgreSQL的數(shù)據(jù)庫(kù)，用于存放TDW（Tencent distributed Data Warehouse騰訊分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)）離線分析后的結(jié)果數(shù)據(jù)，便于系統(tǒng)調(diào)用（如服務(wù)器利用率分析，故障分析、服務(wù)器生命周期等生產(chǎn)數(shù)據(jù)）；Hbase基于No SQL，萬(wàn)億級(jí)的分布式、有序數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，用于存放分析后的結(jié)果數(shù)據(jù)（如溫度功耗分析結(jié)果數(shù)據(jù)）。整體的架構(gòu)如下圖所示。
大數(shù)據(jù)的四個(gè)實(shí)踐
大數(shù)據(jù)的規(guī)劃分析，決策者和開(kāi)發(fā)者首先要從業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)的角度，選擇數(shù)據(jù)生產(chǎn)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，即要預(yù)計(jì)數(shù)據(jù)分析得到的結(jié)果能帶來(lái)哪些效益。根據(jù)公司服務(wù)器運(yùn)營(yíng)的特點(diǎn)，我們?cè)谝韵滤膫€(gè)場(chǎng)景做了大數(shù)據(jù)的分析和應(yīng)用，給實(shí)際的運(yùn)營(yíng)帶來(lái)的實(shí)實(shí)在在的好處。
硬盤故障預(yù)測(cè)
硬盤是服務(wù)器硬件故障率最高的一個(gè)部件，如果能提前預(yù)測(cè)到硬盤故障，對(duì)業(yè)務(wù)體驗(yàn)、完善備件管理都有莫大的收益。這也是基礎(chǔ)架構(gòu)運(yùn)營(yíng)在經(jīng)歷自動(dòng)化、流程化后，需要進(jìn)一步提升運(yùn)營(yíng)效率、降低運(yùn)營(yíng)成本的天然要求。
涉及硬盤的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)包括業(yè)務(wù)IO數(shù)據(jù)、硬盤內(nèi)部的SMART和硬盤運(yùn)行的環(huán)境變量數(shù)據(jù)(溫度和濕度)。目前，運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)對(duì)IO數(shù)據(jù)是每小時(shí)采集一次，SMART數(shù)據(jù)每三小時(shí)采集一次，溫度和濕度每半小時(shí)采集一次，這些數(shù)據(jù)合計(jì)起來(lái)每天的記錄數(shù)上億條。硬盤故障預(yù)測(cè)，適合使用分類算法，我們使用了目前較為流行的SVM分類算法，輔以合適的核函數(shù)來(lái)加快學(xué)習(xí)計(jì)算的效率。
經(jīng)過(guò)了一年多時(shí)間的實(shí)踐，走了不少?gòu)澛罚才龅搅撕芏嗫樱谟脖P故障標(biāo)準(zhǔn)確定、業(yè)務(wù)IO分類定義等方面吃了不少的虧，我們?cè)诨赟MART數(shù)據(jù)做的故障預(yù)測(cè)，達(dá)到了令人滿意的效果。在實(shí)際運(yùn)營(yíng)環(huán)境中驗(yàn)證的結(jié)果如下：準(zhǔn)確率precision達(dá)到98%，預(yù)測(cè)時(shí)間leadtime的整體偏差不超過(guò)2天。
需要重點(diǎn)指出的是，我們做的預(yù)測(cè)結(jié)果，除了training階段用歷史數(shù)據(jù)外，驗(yàn)證的過(guò)程是用現(xiàn)網(wǎng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行的。就是說(shuō)，經(jīng)過(guò)SVM算法得到的預(yù)測(cè)模型后，我們是用最新采集的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)輸入到模型中，得到的ok和fail兩種預(yù)測(cè)結(jié)果，在3天、7天、14天后再對(duì)預(yù)測(cè)的結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。這個(gè)比傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方式（訓(xùn)練和驗(yàn)證都是使用歷史數(shù)據(jù)），對(duì)現(xiàn)網(wǎng)應(yīng)用的價(jià)值大大提高了。目前在現(xiàn)網(wǎng)環(huán)境中，主要的落地場(chǎng)景包括：1）預(yù)測(cè)出來(lái)的結(jié)果，經(jīng)過(guò)運(yùn)營(yíng)流程，對(duì)BG業(yè)務(wù)提前發(fā)出預(yù)警，以提高業(yè)務(wù)運(yùn)維效率； 2）根據(jù)預(yù)測(cè)出來(lái)的大規(guī)模硬盤故障，對(duì)備件進(jìn)行有效管理。
服務(wù)器利用率分析
騰訊的業(yè)務(wù)類型和機(jī)型都相當(dāng)多，機(jī)器分配給業(yè)務(wù)后，使用的情況如何？我們需要跟蹤服務(wù)器的利用率情況，下圖是某業(yè)務(wù)某機(jī)型磁盤IO的利用率統(tǒng)計(jì)分析圖。分析過(guò)程如下：存儲(chǔ)類機(jī)型，看到一段時(shí)間統(tǒng)計(jì)出來(lái)的IO的利用率并不高，并且是寫少讀多的應(yīng)用，是否可以考慮使用IOPS相對(duì)不高的廉價(jià)硬盤？還是業(yè)務(wù)的架構(gòu)存在優(yōu)化的空間？
服務(wù)器利用率分析給運(yùn)營(yíng)帶來(lái)的好處在于：1）結(jié)合業(yè)務(wù)模型，發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)應(yīng)用服務(wù)器的短板，在發(fā)現(xiàn)并修復(fù)系統(tǒng)架構(gòu)缺陷的同時(shí)，提高整體利用率；2）對(duì)機(jī)型選型的優(yōu)化，例如對(duì)于磁盤容量使用率不高的機(jī)型，在后續(xù)的機(jī)型定制中減少硬盤的數(shù)量。
故障率分析
服務(wù)器故障分析對(duì)服務(wù)器的各個(gè)部件的故障率都做了分析和監(jiān)控，包括1）生成月度故障率報(bào)表；2）故障率異常的實(shí)時(shí)監(jiān)控和自動(dòng)告警；3）分析外部條件與故障率的關(guān)系；4）與OS的軟件告警信息聯(lián)動(dòng)起來(lái)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)服務(wù)器的亞健康狀態(tài)。
上圖是某服務(wù)器硬件最近幾周的故障率統(tǒng)計(jì)信息。按部件給出各個(gè)機(jī)型的故障率情況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)批次性故障并給出告警
環(huán)境監(jiān)控
2013年8月，華東地區(qū)遭遇罕見(jiàn)的高溫天氣，很多機(jī)房空調(diào)制冷扛不住了，頻繁發(fā)生服務(wù)器高溫重啟的事件。如果能把機(jī)房環(huán)境溫度有效的監(jiān)控起來(lái)，我們就能在發(fā)現(xiàn)異常時(shí)發(fā)出高溫告警，提前采取措施。對(duì)服務(wù)器入風(fēng)口溫度進(jìn)行采集和監(jiān)控是一個(gè)較為有效的方案。
上圖顯示服務(wù)器入風(fēng)口溫度變化的異常情況，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)的規(guī)整和誤差修正，產(chǎn)生了高溫告警。通過(guò)自動(dòng)化流程，及時(shí)知會(huì)到機(jī)房現(xiàn)場(chǎng)負(fù)責(zé)人。
一些思考
不要被數(shù)據(jù)誤導(dǎo)
人們很容易被大數(shù)據(jù)忽悠。在很多場(chǎng)合我們都談了大數(shù)據(jù)強(qiáng)大的功能和美好的未來(lái)，認(rèn)為可以解決許多社會(huì)問(wèn)題，甚至預(yù)測(cè)未來(lái)。無(wú)論大數(shù)據(jù)如何神奇，若試圖用大數(shù)據(jù)引領(lǐng)未來(lái)只會(huì)誤入歧途，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)背后本就存在著“先天不足”：從本質(zhì)上看，大數(shù)據(jù)最大的缺陷就在于試圖以確定去“顛覆”混沌與不確定性。之前我們做硬盤故障預(yù)測(cè)，直觀的認(rèn)為硬盤的讀寫壓力對(duì)硬盤老化和故障是有直接關(guān)系的，但經(jīng)過(guò)分析，發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)使用硬盤的隨機(jī)性太大了，硬盤響應(yīng)IO的模式也很多變，對(duì)于業(yè)務(wù)的IO讀寫比例、塊大小等，有太多的不確定性，就是前面說(shuō)的混沌，導(dǎo)致前面基于IO做的預(yù)測(cè)結(jié)果非常糟糕。其實(shí)這里要說(shuō)的就是，目前這個(gè)階段，依靠大數(shù)據(jù)來(lái)指導(dǎo)服務(wù)器運(yùn)營(yíng)，不靠譜，服務(wù)器運(yùn)營(yíng)智能化遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有達(dá)到。這里還是要靠運(yùn)營(yíng)和開(kāi)發(fā)人員的思維和頭腦，把自動(dòng)化運(yùn)營(yíng)先做好。
數(shù)據(jù)質(zhì)量的把控
數(shù)據(jù)的質(zhì)量和字段規(guī)范性對(duì)后面分析效果的影響很大。但業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)所設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)不是為了運(yùn)營(yíng)分析而服務(wù)的，很多情況下都是為了功能開(kāi)發(fā)而存在，如果可以在系統(tǒng)構(gòu)建初期進(jìn)行介入，其實(shí)可用避免很多清洗工作，數(shù)據(jù)可直接投入分析使用。這里開(kāi)發(fā)人員和數(shù)據(jù)分析的人員存在一個(gè)gap，如果對(duì)數(shù)據(jù)在系統(tǒng)設(shè)計(jì)中遇上各種約束的話，開(kāi)發(fā)人員會(huì)覺(jué)得很痛苦，開(kāi)發(fā)效率非常低；而數(shù)據(jù)分析人員卻覺(jué)得如果數(shù)據(jù)能做到工具級(jí)定制，就是連數(shù)據(jù)的表字段的名稱，注釋，連內(nèi)部關(guān)系，都是由系統(tǒng)統(tǒng)一生成，這樣采集完美的。
后來(lái)，我們內(nèi)部經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的討論和磨合，形成的共識(shí)。我們做的是運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)，歸根到底是為運(yùn)營(yíng)服務(wù)的，而數(shù)據(jù)分析是運(yùn)營(yíng)的一個(gè)重要功能。所以沒(méi)有辦法，這個(gè)問(wèn)題還是需要開(kāi)發(fā)階段來(lái)解決，開(kāi)發(fā)人員只能克服了。
對(duì)大數(shù)據(jù)未來(lái)的設(shè)想
精細(xì)化的傳感器
對(duì)于服務(wù)器上傳感器的設(shè)計(jì)，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)有特殊的需求，對(duì)上游硬件廠商的依賴是比較高的。騰訊有大量的服務(wù)器運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，非常希望可以跟業(yè)界一起在數(shù)據(jù)、資源、算法等各個(gè)維度可以共享，尋求更多提高運(yùn)營(yíng)效率的途徑。這里的傳感器也可以從廣義上來(lái)展開(kāi)，除了服務(wù)器物理上的sensor越來(lái)越多，在服務(wù)器各個(gè)運(yùn)營(yíng)環(huán)節(jié)都可以在流程中加入各種采集代碼，把服務(wù)器部署、搬遷、退役等每個(gè)細(xì)小的步驟都如實(shí)的記錄下來(lái)。運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)的不斷優(yōu)化將使“傳感器”體積微型化，它將出現(xiàn)在生產(chǎn)的每一個(gè)角落，為運(yùn)營(yíng)決策提供更科學(xué)的數(shù)據(jù)支撐。
數(shù)據(jù)服務(wù)即開(kāi)即用
隨著數(shù)據(jù)的逐步完善和開(kāi)放，互聯(lián)網(wǎng)和企業(yè)都將建立起完善的大數(shù)據(jù)服務(wù)基礎(chǔ)架構(gòu)及商業(yè)化模式，從數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘、管理、計(jì)算等方面提供一站式服務(wù)，將各行各業(yè)的數(shù)據(jù)孤島打通互聯(lián)。而且數(shù)據(jù)應(yīng)用的生態(tài)系統(tǒng)也將變得非常成熟，甚至出現(xiàn)用戶與數(shù)據(jù)服務(wù)商之間的算法提供商，他們有專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的精英人才，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘的方式，尋找事物間的聯(lián)系。用戶只需將其原始數(shù)據(jù)導(dǎo)入，提供商很快的就能在線的將分析結(jié)果返回，如水和電一樣，即開(kāi)即用。
