自從資料中心引入了雲計算、虛擬化等大咖技術，立刻變了模樣，這些技術大幅提公升了資料中心的執行效率，給資料中心帶來了諸多好處。不過，任何事情都有兩面性，我們在享受新技術帶來的益處時，也給資料中心運維的管理帶來了不便，需要管理物件的數量、規模及複雜度均呈現指數級增長，傳統人工干預、保姆式管理監控與故障處理的方式肯定無法滿足要求了。比如對於公有雲及大型私有雲，伺服器數量往往可以達到數萬到數十萬、百萬規模，各類系統雲服務及租戶的業務應用負載數量，也達到了數以百萬乃至千萬級的程度，這樣全靠人工維護不現實，必須引入自動化、智慧型化運維的管理模式，將人均維護管理效率從平均每人數十台伺服器，提公升到平均每人數千台伺服器。運維的管理不能成為資料中心上雲發展的絆腳石，也要跟得上資料中心的發展。本文將著重介紹幾種現代運維中運用的新技術手段。
自動化人工故障修復機制
資料中心難免會出現這樣那樣的問題，靠人工發現不僅速度慢，而且容易誤判。不妨將這個識別工作交由軟體來處理。首先，要建立乙個故障模式庫，長期積累各種曾經或者可能會出現的故障預判、識別，這個故障庫內容要實時保持更新，不斷將一些新的故障型別和經驗輸入進去。其次，將故障判斷的方法告知軟體裝置，由軟體自動完成判斷，軟體根據從資料中心各個裝置收集上來的執行引數，與故障模式庫里儲存的引數進行對比，如果發現有相同的，認為是資料中心出故障了。最後，資料中心可以採取告**式通知運維人員，也可以由軟體執行一鍵式修復。這個取決於業務的重要性以及資料中心故障經驗積累的豐富性，萬一恢復動作錯誤，可能會引發二次故障，給資料中心帶來更大的損失，所以修復機制一定要慎重，非緊急的業務故障不建議採用自動修復，待人員確認之後再去手工執行修復。實際上，雲計算的引入增加了資料中心故障自動檢測和修復的難度，所有的應用業務都已和物理硬體裝置脫離，形成了乙個純軟體的虛擬世界，複雜的虛擬系統給故障的排查和分辨都帶來了難度，這給自動化人工故障修復帶來了極大挑戰。不過，資料中心運維走自動化的路已不可避免，過多的人力成本對於任何乙個高速擴張的資料中心都無法承受。
日誌和監控資訊集中管理與控制
傳統資料中心中，各軟硬體系統的日誌監控資訊往往相對零散孤立，沒有實現與業務和使用者的自動關聯，當出現故障時，甚至還需要依此登入到每台裝置上去排查，效率低下。在有些資料中心雖然部署了網管系統、日誌伺服器，依然需要人工檢查。當數十萬的裝置同時輸出日誌時，海量的資料根本沒有辦法進行檢查，這時就要統一對這些資訊進行分析和判斷。很多資料中心建設運維管理雲平台，就是要將這些海量資料進行統一處理，依然是通過提前設定判斷條件，然後發現不符合常規的日誌及時進行告警。雲平台的判斷條件忽略了日誌告警的裝置差異，只關心對業務有影響的日誌資訊，設計一些特有的判斷故障的條件，這些條件需要和各種裝置廠商溝通好，證實這些判斷是有效的，然後在雲平台中部署。雲平台的功能很強大，僅僅是依靠裝置主動輸出日誌來診斷是遠遠不夠的，它還可以主動從資料中心的任何乙個環節採集監控資訊，這些監控資訊可以實時反映整個資料中心系統執行的綜合狀態，一旦出現異常的引數或者有變化的數值，就要引起警惕，輸出告警。
大資料的機器學習機制
傳統資料中心的故障發現與修復建議的處理，主要依賴雲平台收集的日誌和監控資訊，通過運維人員長期積累的歷史經驗進行判斷，人的行為是最不可靠的，很多時候經驗都是錯誤的，而機器則不會出錯，只要你給它足夠的學習資訊，它就可以做出正確的判斷。最近master很火，master是一款會下圍棋的機械人，在最近的圍棋比賽中，取得了60勝1和的成績，1和還是因為掉線被系統判和，落敗者包括聶衛平等頂尖圍棋高手，這說明只要給裝置足夠的學習時間，它的智慧型可以遠遠超過人類。運維的管理也可以引入機器學習技術，通過對資料中心運維海量資料的分析，利用大資料建模，自動化地、智慧型化地挖掘出更多**值的、運維人員認知範圍外的故障模式與系統優化模式，從而進一步提公升系統運維的效率。通過大資料機器學習，對大規模運維場景下的效能與故障規律分析、趨勢**及故障根因識別定位，提公升機器自動化運維的能力，最終其將超過人工運維的判斷準確性，就像機械人下圍棋一樣，最終機器運維資料中心也要大大超過人們自動去做。人們只要去研究如何讓這些機器正確學習，學習好就可以了。
顯而易見，雲資料中心新的自動化運維技術特點主要是：自動化、自學習。由機器自我學習，自動完成資料中心的運維和故障修復。未來的資料中心雖然規模更大，系統更複雜，但在運維的管理上要從簡，實現自動化運維管理。資料中心運維將人的因素排除，讓資料中心形成乙個完全的自治系統，實現成為真正的無人資料中心。當然，資料中心的自動化運維還有很長的路要走，沒有哪個資料中心能夠真正脫離人工參與。這就像自動駕駛汽車技術發展一樣，技術複雜，並徹底改變了現有的生活方式，要人們接受需要很長時日。對於資料中心也一樣，自動化運維技術雖好，但仍不夠成熟，很多人持觀望的態度，但願未來這類技術可以很快完善起來。
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