....................................................................................48 3.3 分权分域多角色多门户......................................................................................... 49 3.4 模块化扩展能力 杭州飞致云信息科技有限公司 软件用起来才有价值，才有改进的机会 12 1.5.2 实现资源运行环境全生命周期管理 实现资源运行环境从申请、到审批、自动化部署、操作、变更、回收全生命周期管理； 同时生命周期过程中各维度管理，包括分权分域管理、流程管理、访问控制管理、成本费用 管理、分级分组分类管理、整合运维工具进行管理等，方便日常管理，同时满足安全管理、 成本管理要求。 1.5.3 实现运维工具深度整合、联动自动化 可视化，并持续分析优化回收浪费资源和减少浪费，制作报告模版，定时生成发送资源使用 报告、账单费用报告、优化分析报告; 其中可视化支持概览当前及历史月份的费用、各类资源使用量，以及各个维度组成可视 化，维度默认支持组织维度、业务维度，并且可自定义维度。 1.5.5 建立数据中心 IT 体系演进框架支持迭代扩展建设 建立 IT 工具体系演进框架门户，能够支持不断迭代建设，覆盖服务运维场景，不断提 升服务和自动

................................................................................... 108 6.3.5 以某标签维度查看管理虚拟机..................................................................... 111 6.3.6 按组织工作空间查看虚拟机 Infrastructure，或简称“HCI”） 是指在同一套单元设备中不仅仅具备计算、网络、存储和服务器虚拟化等 资源和技术，而且还包括备份软件、快照技术、重复数据删除、在线数据 压缩等元素，而多套单元设备可以通过网络聚合起来，实现模块化的无缝 横向扩展（scale-out），形成统一的资源池。比较知名常见的超融合平台 有 Nutanix、戴尔的 VxRail，国内的 SmartX、青云超融合。 规范的运维安全审计系统。JumpServer 使用 Python / Django 为主进行开发，遵循 Web 2.0 规范，配备了业界领先的 Web Terminal 方案，交互界面美观、用户体验好。采纳分布式架构，支持多机 房跨区域部署，支持横向扩展，无资产数量及并发限制。 CMDB 全称为配置管理数据库，Configuration Management Database, 用于保 存构筑企业 IT 及应用的

CT CMNET GWBN SCC IPTV 收集代理 HDFS 数据统计、展示 SSH-Based-Tools 运维痛点 – 设备管理 三大ISP 小ISP 纯内网 Ø 通过BGP、多线机房 实现连通 Ø 管理方便 Ø 部分需要单独打隧道 Ø 缺点: 节点上线复杂、 不可靠 Ø 依赖合作商网络情况 Ø 缺点: 配置复杂、登录 管理复杂，不稳定 运维痛点小结 Ø 软件配置 基于API层实现的Web管理、命令行工具、监控dashboard等 API层 提供任务管理、模板管理、设备管理、服务发现及状态等接口 核心模块 实现通用运维任务模板、差异化配置管理、设备反向管理等功能 通用代理集群服务 实现多协议的实时消息、文件传输、设备管理、数据上报等服务 客户端 任务管理客户端、代理客户端、插件库等 Fast 运维平台架构 fast客户端 promise客户端 插件库 外部系统 外部联动可视化、资产、调度、监控等多个系统 自动探测发现集群所有的服务实例 l 高可用: 保证每个节点有3+可用代理 l 可扩展: 可以任意上线下线代理设备，自动摘除 l 智能路由: 自动探测最佳代理节点 l 接口简单: 支持HTTP、SDK方式使用 l 多协议: 支持控制流、数据流等场景的实时性和可靠性 l 模型: ü 数据传输类: 标准http模式 ü 消息控制类: sub/pub, push/pull, register/unregister

备的监控可能采用的 Zabbix，Kubernetes 的监控可能 用的 Prometheus（Kubernetes 可能有多套，以至于 Prometheus 可能有多套）或者 Nightingale， 日志的监控可能用的 Elastalert，如果上云了，可能还会有多套不同的云监控（尤其是多云场景下）。 监控系统的重心，通常是采集、存储、可视化、生成告警事件，但通常都不具有完备的事件后续处理能 这种产品，一定程度上是可以解决一些告警过多的问题，但如果能从告警规 则的源头做好优化，自然是事半功倍。很多公司的告警规则配置没有原则可循，每次故障复盘先看告警是 否漏报，一线工程师为了不背锅，自然是尽量多地提高告警覆盖面，但这么做的后果，就是告警过多，无 效告警占多数，长此以往，工程师疲惫不堪。 那么告警规则的配置应该遵照一个什么原则呢？虽然每个公司业务不同，总有一些通用的原则可循吧？的 1、根据时间做收敛 把告警中心收到的所有告警，按照时间维度做收敛，比如按照分钟颗粒度，一分钟内所有告警收敛成一个 故障，下一分钟所有告警收敛成另一个故障。显然，一个故障内的多个告警相互之间可能没有关联关系， 所以这种收敛方法不是太好。 2、根据时间 + 标签做收敛 除了时间维度，再加上某个标签作为收敛维度，比如机器标签，某个时间段内所有 A 机器的告警收敛成 一个故障，所有

提升效果 单维时间序列分析 时间序列异常检测整体流程 单维时间序列分析 打标工程 单维时间序列分析 异常检测：提供率值检测和量值检测的接口； 特征提取：提供三类特征（统计，拟合，分类），特征维度>200，可以自定义特征； 异常查询：异常入库存储，提供管理，查询，检索，放缩功能； 人工标注：提供正负样本的标注工具； 样本管理：提供检索，图示，编辑，删除，导入等功能； 模型管理：提供模型训练，预测功能。 的未来规划 展望未来 业务埋点 收集数据 监控系统 指标展示 多维数据 维度查询 异常检测 检测异常指标 多维下钻 分析异常维度 多维时间序列分析 多维时间序列分析 判断时间序列是否波动 人工查找可疑维度 人工查找可疑元素 1 2 3 人工分析异常维度 数据存储 多维时间序列 异常检测 多模型融合 正负样本 业务场景 特征工程 连续特征 离散特征 有监督算法 （特征工程） 多维时间序列分析 智能多维下钻分析 （决策树） 正负样本 特征工程 维度组合 1 2 3 01 智能运维场景描述 整体介绍 02 单维时间序列分析 异常检测 03 多维时间序列分析 多维下钻 目录 04 Metis 的研究方向 展望未来 异常检测 单指标异常检测，多指标异常检测 根因分析 智能多维下钻分析，链路调用根源分析 告警收敛 事件与事件，事件与时序，时序与时序

devops • 热爱新技术,热爱开源 • ⼩小宅男 故事的开始 B站炸了了.舆情监控(括弧笑脸) 我们的挑战 • 技术栈多 • 产品模块复杂 • 业务爆发式增⻓长 • 运维要求⾼高 当前情况: • 覆盖率低 • 误报，漏漏报多 • 告警⻛风暴暴 监控问题爆发: 重新定义的监控系统 ✦ 完整的监控体系 ✦ 科学的告警策略略 ✦ 统⼀一的告警中⼼心 完整的监控体系 metric数据特征 选型原则 • 基于开源⽅方案，⼆二次开发 • 具备现代时间序列列数据库的特性 • 活跃项⽬目,具有成熟的⽣生态环境 结论 • prometheus • ⽀支持任意维度label • cncf基⾦金金会 metric • 40w+/s的指标采集 • 10k+ 监控⽬目标 • 10+ prometheus节点 现状: • 性能 • ⾼高可⽤用 target target IDC_2 获取
 监控⽬目标
 告警规则 web push rule push rule 获取监控数据 获取监控数据 推送告警 1. 降低编写规则的成本 2. 降低多idc维护成本 规则管理理⻚页⾯面 例例⼦子 - 业务监控 稿件 账号 Feed PAAS托管 服务树 container http
 server sdk 注册 获取target

Edge、面 向嵌入式的版本 openEuler Embedded。 openEuler 希望与广大生态伙伴、用户、开发者一起，通过联合创新、社区共建，不断增强场景化能力，最终实现统一操作系 统支持多设备，应用一次开发覆盖全场景。 openEuler 覆盖全场景的创新平台 服务器 云计算 边缘 嵌入式 基础公共服务 服务器 开源操作系统的构建过程，也是供应链聚合优化的过程。拥有可靠开源软件供应链，是大规模商用操作系统的基础。 的组成主要有四大部分：生命周期管理、跨 OS 通信、服务化框架和多 OS 基础设施。生命周期管理主要负责从 OS（Client OS）的加载、启动、暂停、结束等工作；跨 OS 通信为不同 OS 之间提供一套基于共享内存的高效通信机制；服务化框架是在跨 OS 通信基础之上便于不同 OS 提供各自擅长服务的框架，例如 Linux 提供通用的文件系统、网络服务，实时操作系统提供实时控制、 实时计算等服务；多 OS 基础设施是从工程角度为把不同 自适应调节：对于不同工作负载，页面分配 / 释放的性能要求通常也是不同的。通过 PCP high 自适应的调节，可以 自动调整每个 CPU 的页面集的大小以优化页面分配 / 释放性能，可以优化内核多并发构建等并发场景的性能。 • MGLRU 特性：多层级的 LRU 机制，更精确地识别页面的冷热信息，提升高内存压力场景下的系统性能，降低 OOM 的概率。 • DAMON 特性：轻量级内存访问监

务器、云计算、边缘计算、嵌入式等应用场景，支持多样性计算，致力于提供安全、稳定、易用的操作系统。 欧拉开源社区通过开放的社区形式与全球的开发者共同构建一个开放、多元和架构包容的软件生态体系，孵化支持多 种处理器架构、覆盖数字基础设施全场景，推动企业数字基础设施软硬件、应用生态繁荣发展。 2019 年 12 月 31 日，面向多样性计算的操作系统开源社区 openEuler 正式成立。 2020 缘计算、嵌入式等更多场景。openEuler 正成为覆盖数字基础设施全场景的操作系统。 openEuler 希望与广大生态伙伴、用户、开发者一起，通过联合创新、社区共建，不断增强场景化能力，最终实现统 一操作系统支持多设备，应用一次开发覆盖全场景。 openEuler 覆盖全场景的创新平台 开源操作系统的构建过程，也是供应链聚合优化的过程。拥有可靠开源软件供应链，是大规模商用操作系统的基础。 openEuler 机制，将原本的 OS 与加速器并行的两套地址空间合并为统一虚拟地址空间。 GMEM 建立了一套新的逻辑页表去维护这个统一虚拟地址空间，通过利用逻辑页表的信息，可以维护不同处理器、不 同微架构间多份页表的一致性。基于逻辑页表的访存一致性机制，内存访问时，通过内核缺页流程即可将待访问内存在主 机与加速器进行搬移。在实际使用时，加速器可在内存不足时可以借用主机内存，同时回收加速器内的冷内存，达到内存

KV/RDS CVM/Docker IEG PCG WXG CDG “烟囱式”的业务支持体系 幸福的烦恼 ⚫ 重复造轮子，每个部门一套轮子 ⚫ 缺乏统一规范，包括开源代码在内 Bug 多 ⚫ 开源文化落后，共享精神差，很多基础框架没有内部开源 ⚫ 技术支持不足，文档陈旧 ⚫ 数据技术不互通，部门间代码相互封闭，跟业界缺乏交流 ⚫ 缺乏维护，越来越多的历史遗留组件 ⚫ 没有技术图谱 腾讯云容器服务（Tencent Kubernetes Engine ，TKE） TKE 腾讯云(IAAS) 基础服务 计算资源（CVM） 存储资源（CBS） 网络资源 ……. Kubernetes多集群管理 Cluster1 Cluster2 ……. 应用服务管理 集群监控 集群日志 集群告警 基础设施监控 基础设施日志 基础设施告警 管理体系 业务管理 用户体系 权限 Hub 跨地域、跨集群部署 分批灰度升级 测试、预发布、生产 容器登录 容器权限同步 PAAS服务支持 数据库 消息中间件 大数据 TKE应用适配 •基于业务维度管理 •关联CMDB •基于业务维度鉴权 业务管理 •使用Ipamd •采用弹性网卡 •实现Pod IP跨集群访问 网络 •支持CLB •支持L5/CMLB •支持VIP 路由与服务发现 •StatefulsetPlus

的概念。他是很多 Copyleft 许可证的主要作者，包括使用最广泛的自由软件许可证—— GNU 通用公共 许可证(GNU General Public License, GPL)。 小提示 更 多 关 于 Richard Stallman 和 GNU 项 目 的 内 容 ， 请 访 问 ： http://en.wikipedia.org/wiki/Richard_stallman Copyleft 1.2 开 放 源 码 运 动 的 发 起 者 开 放 源 码 运 动 和 1990 年 代 末 的 互 联 网 的 兴 起 一 起 造 就 了 Linux 的 流 行 ， 随 后 出 现 了 很 多 支 持 开 源 的 公 司 ， 如 Corel (Corel Linux) 、Sun Microsystems (OpenOffice.org)、IBM (OpenAFS)。在 21世纪初，互联网泡沫破碎，开源软件 开 发 者 地 带 开 发 者 聚 集 在 这 里 开 发 和 打 包 软 件 、 修 正 缺 陷 ， 以 此 维 护 Ubuntu。 他 们 的 工 作 确 保 了 Ubuntu 拥 有 丰 富 多 样 的 、 稳 定 可 靠 的 软 件 。 如 果 您 想 成 为 软 件 打 包 者 ， 尝 试 加 入 MOTU 是 最 好 的 选 择 。 详 情 请 访 问 https://wiki.ubuntu