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运维自动化的定义就是数据-事件-流程

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发表于 2017-9-13 11:40:30 | 显示全部楼层 |阅读模式 |邮箱已经成功绑定来自- 广东广州
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随着互联网发展迅猛,不同的公司IT基础设施面临的增长和快速发展。从人肉维护,建设到半自动,全自动,由此产生的自动化体系/运维工具越来越多,目前大多数运维IT环境架构主要分为3种技术体系:

1)开源工具

2)自研发工具(更多的是包含和利用开源软件优秀的特性进行定制化开发)

3)从0自主研发,底层改造到应用层开发

开源的代表作有很多,比如:puppet,saltstack,Ansible,nagioszabbix,Docker,KVM,Openstack等主流开源软件。

自研:资产管理系统,发布系统,监控系统,配管系统,工单系统等。

总结:运维自动化已经是成熟的代名词了,无论从网上搜索,还是各大技术分享,都有很多不错的案例和实施过程。但也很多朋友觉得实施起来很困难,复杂,但是看似很简单。困难和复杂:想不通如何把重复性,不可规整/聚合,业务连接成一线枢纽。看似简单:因为有人/其他互联网运维团队实施出来了,实现的还不错,看似近在迟尺。先定义后实施,这个是关键点,想明白才去做,没想明白千万别去做,否则只有推翻重来或者坑越来越多。

定义分为三个层面:1.数据的定义2.事件的定义3.流程的定义

1.数据的定义:

一切的基石基于数据,第一步数据的纬度要设计好:

①.机房的定义:比如北京机房,上海机房,香港机房等

②.机器类型定义:私有云,公有云,物理机,公有云:ali,aws等细化纬度。

③.业务定义:比如官网业务,订单业务等纬度细化。

④.存储的定义:比如根据自家公司的业务和技术体系来设计:

比如哪些基础信息是需要的,哪些信息看似可要/可不要的,要做好取舍。

数据存储的信息一定要是展现出来有实际意义的,数据存储不在于多,而是在于价值,繁重的数据越来越多,如果定义很多可有/可无的数据存储,对于一个IT基础资产库来说,也是种负担。

数据的存储考量:唯一的,有价值的,可维护,可扩展的四个原则。

⑤.协同的定义:当拥有一份完整的IT基础资产库的时候,只是一份基石,基石铺垫好了,才有上升的扩建空间,数据的标准接入协同分为二部分:

1)内部的系统/资源(运维内部的系统)

2)外部的系统/资源  (业务,安全的系统)

内部系统/资源和外部系统/资源对资产信息库的对接关系策略纬度:

1.可增加/删除的,初始化类型数据系统/可移除的资源数据系统,比如:自动化装机系统

2.可获取的,获取的信息纬度哪些类型,比如:发布系统,监控系统(拿到资产信息库的业务类型,组,主机/IP信息等。

3.可查询的,单条件查询,多条件查询,连同条件查询,比如:安全审计系统,业务类型系统,对外/对内访问IP区分等。

2.事件的定义:

第一要点的数据定义已经设计好,有了完整规范的数据格式,来定义围绕基础信息库基石上扩展事件。

事件定义的逻辑方法论:事件设计-事件构建-事件交付-事件数据汇总

每个自动化操作都依据某个事件场景来实施,实施的策略很多,也需要平衡好优缺点。

1)数据的初始化录入系统,俗称:自动化装机系统

自动化装机系统初衷:

1.需要人工重复性操作

2.快速交付时间周期慢

3.技术提升优势不大

4.用事件根据场景来优化

自动化装机系统交付要点(根据不同主机类型来构建事件场景):

1.物理机类型(硬件层面:不同硬件厂商的类型,比如远程卡,BIOS初始化,RAID阵列自动划分,软件层面:cobbler)

2.公有云类型  (服务商的Api或者SDK接口)

3.私有云类型 (Openstack,Docker,KVM私有云规范的Api接口或者自己构造一份标准的接口).

4.从类型选择初始化配置-内部DNS数据接入-获取主机信息资源-启动新主机。

5.数据完整保存,方便以后分析和进一步优化。比如:成本的使用/扩展,业务方机器资源使用率,分析对该事件场景构建优化提升之处。

发布系统,运维日常支持工作占到百分之50%或者更多。代码发布也是运维考核的和支持最重要的一项日常工作。

发布环境常用的包含:local,beta,demo,gray,online等

发布的代码类型:混合型居多。

通常情况下,人肉支撑的耗时,重复性,自检成功/失败发布,排查故障周期很长。尤其是对于重要业务平滑,耗时的情况更多。

而发布系统满足重要的三个因素:

1.自动无损平滑发布(支持多种负载均衡策略,发布代码不重启服务策略,环境组主机流量自动切换)和可视化实时过程/结果查看。

2.稳定,并行的构造多环境/多业务发布,即使某个业务出问题,对于整个发布平台/其他业务发布也是无感知,无影响。

3.权限,安全隔离,完整的审计功能,让研发自助的发布。

4.数据的完整保存,分析目前业务发布测试/迭代,资源调度率,发布时间点,全年发布优化指标等。

总结:以上就举2个事件场景构建的案例,一切事件构建皆为场景,场景的价值在于数据是否帮助/量化,改进业务层面/运维层面的持续增长/交付。

3.流程的定义(一切入口,规范,从流程抓起)

为什么最后才是流程,因为在没有数据做基础铺垫,事件场景构建,一切谈流程都是空话,虚拟的。

流程基于实施的要素:

1)基于一切数据+事件的入口配置

2)流程不在于复杂,在于易用,快捷,可塑造。

3)源地址-目的地址全部过程保存,可追踪。

自动化价值:

1)价值性产出:站在业务/团队角度去思考,不追从完美产品方案,只选择合适的产品方案,同时在一定程度上做好取舍。

2)从小而做到细,从细扩展到大,才是本质。

3)  自动化产出一切为数据,对数据定义要设计好,宁愿设计周期长些,也不要盲目实施。

原创:符杰超


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