智能分析实现数据的冷热沉降

小说:走路赚钱的软件哪个好作者:安海纯更新时间:2018-11-14字数:11240

智能分析实现数据的冷热沉降


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作者:冯伟源,高级工程师,腾讯云Redis系统运维负责人。6年DBA经验,一直从事SQL优化、实例调优、数据库架构、海量数据库集群运维、运营平台建设和管理等工作。为 QQ、Qzone、QQ音乐、微云、腾讯云等业务提供数据库服务。

导语:腾讯云Redis自2015年诞生以来,爆发时增长,为上万家客户提供服务。作者作为唯一的运维负责人,面对三大挑战是如何破解?

  • 元信息的一致性管理
  • 万台设备高效运维
  • 如何实现智能调度

解读腾讯云Redis

腾讯云Redis是基于腾讯内部分布式缓存领域在QQ、音乐、Qzone、微云等业务多年的技术沉淀,为客户打造除的一款高可用、高可靠的Redis服务平台。其业务发展迅速,目前有上万台设备QPS已达亿级

腾讯云Redis目前分别提供主从版、集群版、新一代三个版本。在使用上,基本兼容 Redis 协议,支持字符串、链表、集合、有序集合、哈希表等多种数据类型,能帮助客户完成不同类型的业务场景开发。腾讯云Redis支持主从热备,提供自动容灾切换、数据备份、故障迁移、实例监控、在线扩容、数据回档等全套的数据库服务。

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运营问题

我们在运营Redis的过程中,遇到各种各样的问题总结如下:

  1. 环境:网络、TCP参数设置的问题;

  2. 设计:做持久化时,页表复制造成的卡顿;

  3. 开发者:慢查询,连接风暴,缺流控等;

  4. 最终用户:比如电商的秒杀活动,访问陡增导致处理能力到极限。

总的来说,是服务运行过程中,资源的需求供给不匹配。

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三大挑战

在应对这些运营难题过程中,我们陆续地翻越三座大山:

挑战一:元信息的一致性管理

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元信息的混乱导致一些运维故障在日常运营中经常碰到?最基本的四类元信息是集群、设备、实例和配置。 我们解决这类问题的时候定3条原则。

  • “全”---元信息梳理统计全;
  • “准”---和现网各种信息保持一致;
  • “一”---统一的入口,提供统一的API,来进行数据的读取与修改,让元数据的变更可以被审计。

首先对所有元信息进行梳理,提取各种元信息的公共特征,分类建模,然后抽象出模板对象的属性与方法,定义数据结构,最后设定数据同步与消费的方式,对外提供API接口。这样一套基本的DB-CMDB子系统就建成了。也就是数据库层统一元信息管理系统。

设计思路上,采用通用框架,可以管理不同数据库类型的信息,也为后面的运维自动化奠定基础。

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挑战二:万台设备的作业方式

系统提供服务之初,整体运维规模还不大,很多运维工作可以通过手工解决。在客户量爆发后,1~2个DBA是无法通过手工解决万台设备运营?更无法面对亿级QPS性能冲击?

为了应对规模化的运营,我们打造“作业平台”的系统,来承载我们的运维逻辑。

  • 平台化---原子操作,工具托管在平台上
  • 流程化---工具串成流程,流程化,可复用
  • 可视化---各类运维操作可视化,简单明了

首先将脚本编辑作为工具,托管在平台上。这种工具的原则是原子操作,只有失败与成功两种状态。工具串起来成为流程,每个工具可以被多个流程复用,这样大部分运维操作,包括上下架机器,Redis的迁移,扩缩容都可以通过流程来实施。同时各类操作均通过可视化来展示,简单明了。

目前腾讯云Redis作业平台已建成数百种场景化的工作流程,日调用次数达上千次,覆盖大部分的运维场景,变更导致的事故减少,服务更为稳定可靠,场景化运维工作效率提升300%。通过平台化、可视化、流程化的“作业平台”,整个团队的工作协同,积累,传承做得更好。

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挑战三:如何实现智能调度

手工触发的运维流程,只能算是半自动化。我们该如何把整体的运营工作打造成全自动化呢?

  • 自动化调度系统
  • 决策系统

自动化调度系统:对于按事件和时间调度系统异常时触发的告警,第一是按时间调度,比如每周三下午3点重启一个服务,通过时间来触发。第二是按事件调度,我们把每一种告警,都作为一种事件,注册到调度系统中。调度系统捕获到事件后,可以调用作业平台的任务或者流程去完成一些工作,这就形成一个运维的闭环。

决策系统:在处理一个事情之前,我们还需要获取各种信息,如何根据信息做决策?一个决策系统,先发起决策请求,过程中可能会涉及到一些决策树,或者AI决策等,根据决策的结果,再确定调哪些作业流程,或者是否调作业流程。

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总结运营之道

运维成熟度的衡量

运维成熟度在腾讯云的成熟度衡量:从比较原始的方式,到实现一些标准的工具。再到可视化、流程化、平台化,以及实现能基于时间与事件触发的自动调度平台,实现全自动化的运维闭环。智能化解读,通过机器学习,深度学习的方法能帮助我们更好地做一些决策,比如说数据库自动调参,智能分析实现数据的冷热沉降;最后,通过业务画像,数据分析,成本优化等为业务带来更多的价值。

总结:技术支持业务,技术推动业务,技术引领业务。

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云时代下对DBA的全面要求

云时代下,DBA应该对自身能力提出更高更全面的要求。我们不但要保证系统高效稳定,协助好使用者,还要在产品打造方向、架构设计的细节上,组件的源码,社区的跟进甚至是引领,我们都需要有自己的积累与影响力。

我们既是运维,也是开发,也是产品。这也是云时代下,服务化、DO合一的一个趋势!

此文已由作者授权腾讯云+社区发布,原文链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/1140691?fromSource=waitui

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发布时间:2018-11-14 15:44:33

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编辑:秉成秉卓

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