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【51CTO.com快譯】可以想象這樣一個(gè)場(chǎng)景：當(dāng)IT運(yùn)維人員準(zhǔn)備享受咖啡的時(shí)候，突如其來的急促報(bào)警會(huì)攪亂他們的好心情。即便經(jīng)過不懈努力解決了大量的警報(bào)信息，如此大的工作量也會(huì)使運(yùn)維人員深陷疲憊。我們不禁要問：系統(tǒng)為什么不能通過智能的方式預(yù)測(cè)問題并在報(bào)警發(fā)出之前就修復(fù)它們呢?想象一下， 當(dāng)IT運(yùn)維人員使用復(fù)雜的 IT系統(tǒng)和混合云上的應(yīng)用程序來處理告警信息時(shí)會(huì)發(fā)生什么?無疑!他們會(huì)身陷 “報(bào)警泥潭”，無法自拔。

為了達(dá)到如下幾個(gè)目的，為微服務(wù)量身打造的新興架構(gòu)就誕生了：

• 支持業(yè)務(wù)能力
• 自動(dòng)將應(yīng)用程序部署為服務(wù)
• 端點(diǎn)智能
• 語言和數(shù)據(jù)的去中心化控制

任何應(yīng)用中的微服務(wù)都有緊密關(guān)聯(lián)的跡象，這種關(guān)聯(lián)會(huì)導(dǎo)致多米諾骨牌效應(yīng)。應(yīng)用中任何一點(diǎn)延遲或更改都會(huì)以意想不到的速度影響到其他服務(wù)。每個(gè)數(shù)字原生企業(yè)都依賴于兩個(gè)要素：數(shù)據(jù)和分布式系統(tǒng)。兩個(gè)要素可以保證企業(yè)應(yīng)用中服務(wù)的完整交付。數(shù)字原生組織越成熟，就會(huì)使用更多的分布式系統(tǒng)，也會(huì)擁有更多的數(shù)據(jù)。

成熟的云原生企業(yè)會(huì)遇到另一個(gè)問題，那就是數(shù)據(jù)碎片化。這需要構(gòu)建一個(gè)整體的應(yīng)用方案來解決。Gartner 估計(jì)，IT 基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量會(huì)以每年兩到三倍的速度增長(zhǎng)。

在這樣的背景下，為什么人類要為應(yīng)用程序故障負(fù)責(zé)?這使我們回過頭來質(zhì)疑一些基本的配置和報(bào)警解決方式。

在現(xiàn)代微服務(wù)世界中哪些需要改變?

1. 準(zhǔn)備你的日志

打破集中和孤立的架構(gòu)，請(qǐng)將日志匯集到一個(gè)系統(tǒng)中。無論是存放還是展示，盡量讓它們保存到同一個(gè)數(shù)據(jù)源中?？紤]到微服務(wù)會(huì)生成大量數(shù)據(jù)，單一視圖的方式可以讓日志輕松地被搜索到。這是升級(jí)現(xiàn)代微服務(wù)監(jiān)控方法的基本操作。

2. 管理分布式網(wǎng)絡(luò)

分布式網(wǎng)絡(luò)及其通信不容忽視。它是任何組織的重要組成部分。使用可以長(zhǎng)期保存歷史數(shù)據(jù)的集群解決方案，并不會(huì)通過過度的下采樣(downsampling 對(duì)樣本再次采樣，舍棄多余的樣本)而犧牲數(shù)據(jù)粒度。開源和 SaaS 云服務(wù)使這種解決方案變得更加復(fù)雜。但是它們可以確保當(dāng)你工作的監(jiān)控系統(tǒng)與第三方平臺(tái)集成后能提供完整的可觀察性，即便這個(gè)三方平臺(tái)擁有大型和動(dòng)態(tài)的生態(tài)系統(tǒng)也是如此。

3. 管理動(dòng)態(tài)日志/跟蹤數(shù)據(jù)

隨著基于微服務(wù)的應(yīng)用程序演進(jìn)與變化，它們生成數(shù)據(jù)的變化也悄然發(fā)生。考慮到在這種情況下監(jiān)控系統(tǒng)也需要檢測(cè)異常，所以不能僅僅依賴于手動(dòng)創(chuàng)建的報(bào)警規(guī)則。最重要的是，關(guān)鍵報(bào)警不會(huì)因?yàn)槿罩緮?shù)據(jù)的創(chuàng)建或更新而被忽略。

智能與機(jī)器人數(shù)據(jù)自動(dòng)化 (RDA)

機(jī)器人數(shù)據(jù)自動(dòng)化 (RDA Robotic Data Automation)旨在自動(dòng)處理數(shù)據(jù)，并使監(jiān)控系統(tǒng)和流程更加智能從而管理報(bào)警。機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以使用歷史數(shù)據(jù)和現(xiàn)有學(xué)習(xí)模型隨時(shí)隨地創(chuàng)建新報(bào)警規(guī)則。它處理底層機(jī)器數(shù)據(jù)和報(bào)警，進(jìn)而提供優(yōu)化報(bào)警處理過程的建議。RDA 讓報(bào)警處理過程變得智能化，以減少人為干預(yù)。

邁向新的微服務(wù)世界

摒棄舊監(jiān)控方法的四大原因如下：

1. 更多的應(yīng)用程序正被部署到云中。

2. 迭代會(huì)顯得更加頻繁，對(duì)于程序的微小修改都需要將整體應(yīng)用重新編譯和發(fā)布。

3. 每次變更都會(huì)影響到其他模塊，正所謂牽一發(fā)而動(dòng)全身。

4. 如果沿用舊有監(jiān)控的擴(kuò)展方式則會(huì)影響到整個(gè)應(yīng)用程序，實(shí)際上只需要擴(kuò)展部分資源就可以滿足監(jiān)控?cái)U(kuò)展需求。

同時(shí)，新的微服務(wù)架構(gòu)模式需要關(guān)注服務(wù)發(fā)現(xiàn)、配置管理、負(fù)載均衡、消息傳遞等。您需要具備數(shù)據(jù)獲取和與第三方系統(tǒng)集成的能力。通過RDA 的AIOps(人工智能運(yùn)維)方式幫助實(shí)現(xiàn)混合 IT系統(tǒng)的性能與可用性監(jiān)控。

譯者介紹

崔皓：51CTO社區(qū)編輯，資深架構(gòu)師，擁有18年的軟件開發(fā)和架構(gòu)經(jīng)驗(yàn)，10年分布式架構(gòu)經(jīng)驗(yàn)。曾任惠普技術(shù)專家。樂于分享，撰寫了很多熱門技術(shù)文章，閱讀量超過60萬。??《分布式架構(gòu)原理與實(shí)踐》??作者。

原文標(biāo)題：When Dominoes Fall: Microservices and Distributed Systems Need Intelligent DataOps and AI/ML To Stand Up Tall，作者：Srinivas Miriyala

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