黃偉峰

摘 要： 數(shù)據(jù)中心運(yùn)維自動(dòng)化系統(tǒng)建設(shè)，基于數(shù)據(jù)中心行業(yè)的特點(diǎn)和需求，能夠自適應(yīng)混合環(huán)境，支持快速故障恢復(fù)，按照不同運(yùn)維場景實(shí)現(xiàn)自定義的運(yùn)維操作，促進(jìn)了數(shù)據(jù)中心的敏捷運(yùn)維，推動(dòng)數(shù)據(jù)中心向運(yùn)維規(guī)范化、自動(dòng)化、智能化轉(zhuǎn)型。

關(guān)鍵詞： 數(shù)據(jù)中心； 自動(dòng)化； 敏捷運(yùn)維； 故障恢復(fù)； 轉(zhuǎn)型

中圖分類號(hào)：TP399 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1006-8228（2017）05-83-04

Construction of data center automation system for agile operation

Huang Weifeng

（Shanghai Pudong Development Bank， Information Technology Department， Shanghai 200000， China）

Abstract： The automatic system for data center operation and maintenance is constructed based off the characteristic and requirement of the data center industry， the system can support hybrid environment adaptively， support fast fault recovery， and achieve custom operation according to the different scenario， which promotes the agile operation of the data center， and promotes transformation of the operation and maintenance of data center to standardization， automation and intelligent.

Key words： data center； automation； agile operation； fault recovery； transformation

0 引言

伴隨企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)規(guī)模迅速擴(kuò)大，數(shù)據(jù)中心正面臨系統(tǒng)架構(gòu)集群化資源化、應(yīng)用架構(gòu)面向服務(wù)松耦合、業(yè)務(wù)連續(xù)性要求日益嚴(yán)苛、人均運(yùn)維工作量持續(xù)增長等發(fā)展趨勢。傳統(tǒng)運(yùn)維在系統(tǒng)量日益增長的現(xiàn)狀下顯現(xiàn)出效率低、成本高、風(fēng)險(xiǎn)大等各種問題，浦發(fā)銀行因此開展面向敏捷運(yùn)維的運(yùn)維自動(dòng)化系統(tǒng)建設(shè)（以下簡稱運(yùn)維自動(dòng)化系統(tǒng)），通過該系統(tǒng)，對(duì)各類IT資源實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化裝機(jī)、日常巡檢、應(yīng)用發(fā)布自動(dòng)化、個(gè)性化運(yùn)維調(diào)度、自動(dòng)化打補(bǔ)丁、主機(jī)信息查詢、合規(guī)檢查自動(dòng)化、配置收集自動(dòng)化、故障自動(dòng)診斷與處置等功能，以提高基礎(chǔ)資源和應(yīng)用部署的自動(dòng)化水平，實(shí)現(xiàn)快速交付、動(dòng)態(tài)調(diào)整、彈性部署，降低人工操作風(fēng)險(xiǎn)，提升風(fēng)險(xiǎn)管控技術(shù)能力，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心的敏捷運(yùn)維。

1 運(yùn)維自動(dòng)化系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu)

數(shù)據(jù)中心運(yùn)維自動(dòng)化系統(tǒng)的整體物理架構(gòu)如圖1所示[5]。

運(yùn)維自動(dòng)化系統(tǒng)架構(gòu)中包括服務(wù)器自動(dòng)化組件、網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化組件、自動(dòng)化引擎組件、故障恢復(fù)組件、數(shù)據(jù)采集、報(bào)表組件和管理門戶共六個(gè)部分。

故障恢復(fù)組件，通過與監(jiān)控平臺(tái)聯(lián)動(dòng)，抽取故障信息，通過匹配微服務(wù)知識(shí)庫，觸發(fā)高性能數(shù)據(jù)引擎獲得故障現(xiàn)場快照，并執(zhí)行相應(yīng)操作，達(dá)到快速恢復(fù)生產(chǎn)問題的效用。該組件包括的高性能搜索引擎可以在海量數(shù)據(jù)中快速定位故障，并把非優(yōu)化的數(shù)據(jù)通過可視化圖表的方式展現(xiàn)在前臺(tái)，為快速鎖定生產(chǎn)問題提供便捷通道。該組件支持微服務(wù)知識(shí)庫和微服務(wù)應(yīng)用的方式進(jìn)行靈活的場景拓展，實(shí)現(xiàn)一個(gè)個(gè)面向具體運(yùn)維場景的故障恢復(fù)自動(dòng)化。

2 運(yùn)維自動(dòng)化系統(tǒng)的技術(shù)特點(diǎn)

針對(duì)數(shù)據(jù)中心運(yùn)維現(xiàn)狀，我們?cè)谇捌谡J(rèn)真調(diào)研了實(shí)際工作中的各種需求，設(shè)計(jì)開發(fā)了本系統(tǒng)。目前本系統(tǒng)已承載各種各樣的IT基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)維，包括網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器、存儲(chǔ)、應(yīng)用等，通過本系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)這些基礎(chǔ)設(shè)施統(tǒng)一操作?，F(xiàn)就本系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的幾個(gè)關(guān)鍵技術(shù)特點(diǎn)進(jìn)行分析和總結(jié)。

2.1 自適應(yīng)混和環(huán)境

運(yùn)維自動(dòng)化系統(tǒng)后臺(tái)邏輯架構(gòu)設(shè)計(jì)理念之一是能夠自適應(yīng)混合IT軟硬件環(huán)境，涉及三方面核心服務(wù)。

⑴ 分布式自動(dòng)發(fā)現(xiàn)（眼）

自動(dòng)發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)來源有兩部分，一部分是如圖2下面區(qū)域所示，通過部屬于各個(gè)網(wǎng)段的衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)和納管新上線服務(wù)器，自適應(yīng)多種機(jī)型以及其上多類軟件；另一部分是如圖2左邊區(qū)域所示，通過豐富的平臺(tái)接口，獲取周邊關(guān)聯(lián)系統(tǒng)信息，采集來的數(shù)據(jù)經(jīng)過匯聚、清洗、比對(duì)與合成，進(jìn)入到配置庫中。

⑵ 自適應(yīng)規(guī)則匹配（腦）

系統(tǒng)中預(yù)定義了四種自適應(yīng)規(guī)則，通過前一步分布式自動(dòng)發(fā)現(xiàn)得到的配置數(shù)據(jù)，根據(jù)不同軟硬件類型和不同版本，選用組件庫中的模塊組件，自適應(yīng)地開展裝機(jī)、巡檢、配置收集、軟件發(fā)布。

⑶ 行為驅(qū)動(dòng)調(diào)度（手）

根據(jù)自適應(yīng)規(guī)則匹配服務(wù)結(jié)果，調(diào)度相應(yīng)的模塊組件，驅(qū)動(dòng)執(zhí)行。

2.2 支持快速故障恢復(fù)

運(yùn)維自動(dòng)化系統(tǒng)支持上百臺(tái)乃至更大規(guī)模集群的分鐘級(jí)故障快速診斷與恢復(fù)。

基于大數(shù)據(jù)技術(shù)，將各方面運(yùn)維數(shù)據(jù)采集、關(guān)聯(lián)、統(tǒng)計(jì)分析和可視化展現(xiàn)，在海量數(shù)據(jù)中快速定位故障關(guān)鍵信息。另外，基于預(yù)定義的故障處理規(guī)則，自動(dòng)識(shí)別故障場景告警特征[6]，選擇對(duì)應(yīng)的故障修復(fù)程序以及事后檢查程序，調(diào)度執(zhí)行。

系統(tǒng)基于微服務(wù)的系統(tǒng)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)功能解耦，數(shù)據(jù)采集、傳輸、緩存、索引等均采用全自動(dòng)化方式設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。提供充分的第三方接口，可便捷的拓展新的數(shù)據(jù)分析和故障恢復(fù)模型。

系統(tǒng)對(duì)復(fù)雜的運(yùn)維大數(shù)據(jù)流程進(jìn)行了封裝，提供可視化的云服務(wù)給用戶。系統(tǒng)利用高性能運(yùn)維數(shù)據(jù)采集引擎收取節(jié)點(diǎn)相關(guān)信息，把非結(jié)構(gòu)、半結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可視化圖表和表格，在高性能搜索引擎下，在海量數(shù)據(jù)中快速定位故障關(guān)鍵信息，系統(tǒng)基于預(yù)先定義的故障處理規(guī)則，主動(dòng)判斷匹配、協(xié)同故障場景配置參數(shù)，選擇對(duì)應(yīng)的故障修復(fù)程序以及事后檢查程序[4]，調(diào)度執(zhí)行，執(zhí)行結(jié)果和檢查結(jié)果輸出返回給監(jiān)控報(bào)警系統(tǒng)關(guān)聯(lián)告警信息。執(zhí)行決策過程支持人工介入或全自動(dòng)兩種方式。

該特點(diǎn)適用于故障特征明顯、監(jiān)控告警定位精準(zhǔn)、配套處理步驟明確的場景。

對(duì)于無法通過監(jiān)控平臺(tái)直接定位到故障根源的場景，需登錄上百臺(tái)乃至更大規(guī)模集群再逐臺(tái)排查的方式顯然是無法接受的，系統(tǒng)支持一鍵式故障快照收集、自動(dòng)問題診斷定位和自動(dòng)深入分析，即發(fā)生故障時(shí)，運(yùn)維人員一鍵執(zhí)行后：

第一步，快照收集。由運(yùn)維自動(dòng)化系統(tǒng)調(diào)度和執(zhí)行部署于被管節(jié)點(diǎn)的信息收集器，將近期操作系統(tǒng)性能容量（CPU、內(nèi)存、DISK、FS空間）和日志數(shù)據(jù)、中間件性能容量（應(yīng)用吞吐率、執(zhí)行線程使用率、JDBC使用率）和日志、線程（threaddump）、進(jìn)程（lsof）和內(nèi)存堆棧（heapdump）等，匯總歸集在管理節(jié)點(diǎn)上，這些收集信息的腳本、命令和工具在自動(dòng)化裝機(jī)階段已經(jīng)包含在裝機(jī)和軟件部屬的組件當(dāng)中、與當(dāng)前應(yīng)用場景無縫銜接。

第二步，自動(dòng)診斷。通過部屬于管理節(jié)點(diǎn)上的分析器，對(duì)服務(wù)器和中間件性能容量數(shù)據(jù)排序、對(duì)每臺(tái)服務(wù)器操作系統(tǒng)和每個(gè)中間件server日志報(bào)錯(cuò)總數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、對(duì)未達(dá)報(bào)警級(jí)別的敏感關(guān)鍵字日志進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，按TOP排名列出可能是故障根源的可疑節(jié)點(diǎn)，以便在上百臺(tái)機(jī)器中定位到問題節(jié)點(diǎn)[2]。

第三步，自動(dòng)分析?；谝讯ㄎ豢梢晒?jié)點(diǎn)，在已匯總歸集的故障現(xiàn)場快照中進(jìn)一步分析，形成分析結(jié)果。

2.3 服務(wù)功能組件化

運(yùn)維過程中，用戶的需求時(shí)刻在變化，比如圖3中這位運(yùn)維人員遇到的四個(gè)需求，這些需求在系統(tǒng)建設(shè)之初是難以全部考慮到的，即使考慮到，固化的預(yù)定義功能也無法靈活的根據(jù)需求場景快速調(diào)整。為此，系統(tǒng)支持用戶自助式在前端維護(hù)界面自定義任務(wù)并按需調(diào)度、支持在系統(tǒng)后臺(tái)通過拖拽拼裝組件模塊方式快速滿足新需求。

服務(wù)功能組件庫的搭建分為三步。

第一步，預(yù)定制化了2000余個(gè)運(yùn)維腳本，包括shell＼bat＼python＼vbs等，支持在Windows、HPUX、Linux、AIX等多個(gè)操作系統(tǒng)，另外用戶也可以在前端維護(hù)界面自助式自定義腳本并按需定時(shí)調(diào)度。

第二步，將預(yù)定制的運(yùn)維腳本封裝為結(jié)構(gòu)化、標(biāo)準(zhǔn)化的組件模塊，供后續(xù)重用。

第三步，通過這些組件之間的排列組合、定義組件之間的關(guān)系，形成面向操作流程的500余項(xiàng)服務(wù)流。

例如，AIX操作系統(tǒng)的安裝涉及到將SHELL腳本以及配置參數(shù)封裝為組件庫中的獲取LPAR狀態(tài)[1]、檢查LPAR狀態(tài)、安裝AIX、配置等等組件，對(duì)這些組件拼接關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)整個(gè)AIX操作系統(tǒng)安裝的服務(wù)流。

3 實(shí)現(xiàn)敏捷運(yùn)維的應(yīng)用場景

基于運(yùn)維自動(dòng)化系統(tǒng)的技術(shù)特點(diǎn)，以促進(jìn)敏捷運(yùn)維的要求，我行將自動(dòng)化技術(shù)廣泛運(yùn)用于數(shù)據(jù)中心的各類運(yùn)維場景。

3.1 運(yùn)維過程自動(dòng)化

運(yùn)維自動(dòng)化系統(tǒng)目前實(shí)現(xiàn)了健康巡檢自動(dòng)化、安裝部署自動(dòng)化、合規(guī)檢查自動(dòng)化、配置收集自動(dòng)化、應(yīng)用發(fā)布自動(dòng)化、自動(dòng)化流程引擎、報(bào)表、管理門戶、用戶、角色和權(quán)限管理、操作記錄和審計(jì)等功能性目標(biāo)，還包括高可用架構(gòu)支持、系統(tǒng)架構(gòu)支持、受管資源支持及系統(tǒng)整合等非功能性目標(biāo)，用于提高整體運(yùn)維水平和效率。

3.2 運(yùn)維流程標(biāo)準(zhǔn)化

系統(tǒng)支持各類運(yùn)維流程，如健康巡檢、合規(guī)檢查、安裝部署、配置收集和故障處置，均根據(jù)實(shí)際運(yùn)維需求對(duì)不同操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫、中間件、服務(wù)器等基礎(chǔ)軟硬件資源進(jìn)行操作，為了能夠滿足組件標(biāo)準(zhǔn)化，訪問接口標(biāo)準(zhǔn)化，運(yùn)維標(biāo)準(zhǔn)化和交付標(biāo)準(zhǔn)化的要求，通過分布式部署的采集引擎，定時(shí)將所需要的配置信息統(tǒng)一格式化后通過預(yù)封裝的安全通道推送給預(yù)定義的基于POI技術(shù)的分析引擎，經(jīng)過分析引擎中定義的主機(jī)信息關(guān)聯(lián)算法，將每臺(tái)主機(jī)的相關(guān)硬件，系統(tǒng)，軟件等信息根據(jù)主機(jī)名和所屬區(qū)域主鍵進(jìn)行關(guān)聯(lián)后按照標(biāo)準(zhǔn)格式統(tǒng)一進(jìn)行存儲(chǔ)；并且通過前臺(tái)程序的再一次根據(jù)業(yè)務(wù)流程模塊化封裝將這些信息，以提供前臺(tái)操作以最大的靈活性，使得日常運(yùn)維操作日趨標(biāo)準(zhǔn)和便捷。

3.3 運(yùn)維調(diào)度個(gè)性化

為了支持用戶自定義運(yùn)維操作，適用于各類個(gè)性化運(yùn)維場景，并形成知識(shí)庫在管理界面可供所有用戶閱讀與調(diào)度。系統(tǒng)將用戶在界面上預(yù)定義的命令或腳本，通過解析引擎進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化封裝，產(chǎn)生基于Unix或者Windows平臺(tái)的標(biāo)準(zhǔn)化腳本，然后通過封裝與安裝在各納管機(jī)上代理程序的安全通道，將腳本通過加密算法加密壓縮，并發(fā)傳送給需要執(zhí)行的被納管機(jī)進(jìn)行執(zhí)行，然后通過分布式部署在各個(gè)區(qū)域的衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)服務(wù)器，統(tǒng)一收集相關(guān)結(jié)果信息或者文件，經(jīng)過分布式處理引擎，將數(shù)百乃至上千臺(tái)納管機(jī)上運(yùn)行的結(jié)果文件進(jìn)行統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化處理后存入數(shù)據(jù)庫[3]。在前臺(tái)，用戶可以通過頁面展示，發(fā)送郵件或者導(dǎo)出文件等多種方式來查詢結(jié)果，這個(gè)功能基于標(biāo)準(zhǔn)化，滿足個(gè)性化，在運(yùn)維需求多樣化的背景下，最大程度提高了運(yùn)維效率，提高了運(yùn)維操作的便易性。

3.4 故障恢復(fù)快速化

運(yùn)維自動(dòng)化系統(tǒng)在集群中各節(jié)點(diǎn)分布式部署高性能數(shù)據(jù)采集引擎，將系統(tǒng)性能容量（CPU、內(nèi)存、DISK、FS空間）和日志數(shù)據(jù)、中間件性能容量（應(yīng)用吞吐率、執(zhí)行線程使用率、JDBC使用率）和日志、線程（threaddump）、進(jìn)程（lsof）和內(nèi)存堆棧（heapdump）等信息匯總歸集在管理節(jié)點(diǎn)上，將非結(jié)構(gòu)、半結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可視化圖表和表格，在高性能搜索引擎下，在海量數(shù)據(jù)中快速定位故障關(guān)鍵信息，系統(tǒng)基于預(yù)先定義的故障處理規(guī)則，主動(dòng)判斷匹配、協(xié)同故障場景配置參數(shù)，選擇對(duì)應(yīng)的故障修復(fù)程序，以及事后檢查程序，調(diào)度執(zhí)行，執(zhí)行結(jié)果和檢查結(jié)果輸出返回給監(jiān)控報(bào)警系統(tǒng)關(guān)聯(lián)告警信息。采用微服務(wù)的方式提供定制化的場景實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)的故障快速診斷和恢復(fù)功能，提高了生產(chǎn)系統(tǒng)應(yīng)急響應(yīng)能力。

4 系統(tǒng)效益

面向敏捷運(yùn)維的自適應(yīng)運(yùn)維自動(dòng)化系統(tǒng)自2014年底上線，浦發(fā)數(shù)據(jù)中心技術(shù)人員在近千臺(tái)服務(wù)器上完成裝機(jī)或軟件部署任務(wù)，健康巡檢腳本執(zhí)行頻次超過200萬次，主機(jī)信息查詢功能使用頻次上萬次，每日對(duì)數(shù)據(jù)中心全轄數(shù)千臺(tái)服務(wù)器開展配置信息自動(dòng)化采集，不定期對(duì)關(guān)鍵三十余個(gè)系統(tǒng)開展應(yīng)用自動(dòng)化變更，全年共計(jì)節(jié)省4900余人天。隨著數(shù)據(jù)中心生產(chǎn)設(shè)備規(guī)模不斷擴(kuò)張、項(xiàng)目持續(xù)投產(chǎn)上線，系統(tǒng)將在數(shù)據(jù)中心生產(chǎn)運(yùn)維過程中發(fā)揮越來越大的價(jià)值。

系統(tǒng)通過與監(jiān)控平臺(tái)聯(lián)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)故障的快速診斷和恢復(fù)，支持部分故障場景實(shí)時(shí)自動(dòng)恢復(fù)，加快了故障信息收集和處置速度，提高運(yùn)維過程中應(yīng)急響應(yīng)速度。

5 結(jié)束語

通過數(shù)據(jù)中心運(yùn)維自動(dòng)化系統(tǒng)建設(shè)，使得數(shù)據(jù)中心運(yùn)維成本顯著降低，減少人工操作的風(fēng)險(xiǎn)，提升了風(fēng)險(xiǎn)管控技術(shù)能力，更適應(yīng)金融行業(yè)的業(yè)務(wù)發(fā)展，推動(dòng)數(shù)據(jù)中心向運(yùn)維規(guī)范化、自動(dòng)化、智能化轉(zhuǎn)型。

隨著自動(dòng)化技術(shù)在數(shù)據(jù)中心的深入使用，對(duì)自動(dòng)化系統(tǒng)也提出了更高的要求。比如應(yīng)用程序的變更管理流程如何與自動(dòng)化系統(tǒng)有效銜接，如何借助運(yùn)維大數(shù)據(jù)技術(shù)以進(jìn)一步提前開展對(duì)生產(chǎn)預(yù)警的高效處置，這些是我們需要進(jìn)一步研究的方向，相信自動(dòng)化的持續(xù)運(yùn)用能顯著促進(jìn)數(shù)據(jù)中心的敏捷運(yùn)維水平。

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