阿里巴巴大数据运维之道
大数据平台运维实践与案例分析
大数据平台运维实践与案例分析一、前言近年来，随着互联网技术的发展，大数据技术的应用日益广泛，数据量也不断增加。
大数据平台运维是保障大数据系统稳定运行的重要环节，也是企业数据安全的保障。
本文将介绍大数据平台运维的实践和案例分析，帮助读者更好地理解大数据平台运维的重要性和操作方法。
二、大数据平台运维的意义大数据平台是指为数据存储、处理和分析而构建的基础设施。
大数据平台的运维是指对大数据平台的监控、维护和优化，保障其安全、高效、稳定地运行。
大数据平台运维的意义如下：1.保障数据安全。
大数据平台存储的数据极其重要，需要进行全面的安全策略，如访问控制、数据备份、安全审计等。
2.保障平台稳定。
由于大数据平台的计算量、数据量和用户访问量都处于一个巨大的规模，因此出现的任何问题都可能引起平台的崩溃，影响业务的正常运行。
3.提高平台的性能。
大数据平台的性能对数据分析和处理的速度等具有重要影响，而平台的性能不仅与硬件有关，也与运维的及时维护和升级有关。
三、大数据平台运维实践1.监控系统监控系统是大数据平台运维中最基本的环节。
它需要记录各种数据，包括系统资源使用情况、服务器的状态等等。
监控系统利用这些数据可以及时发现平台运行中出现的问题，并提供必要的运维支持。
2.故障预警系统故障预警系统是大数据平台运维中非常重要的一环。
它可以通过一系列的规则，预测并预警可能出现的故障，并及时通知运维人员进行处理。
3.备份与恢复备份与恢复是大数据平台运维中的重要环节。
备份是指将平台中重要的数据进行备份，以保证在出现意外的情况下数据不会丢失。
而恢复是指在需要的时候，通过备份的数据重新构建平台。
备份的数据不仅可以随时恢复，还可以在备份后进行快照，以保留数据的历史记录。
4.系统性能优化系统性能优化是大数据平台运维中的另一个重要任务。
对于大数据平台来说，性能对其运行速度、稳定性和安全性都有很大的影响。
因此需要对大数据平台进行各种性能优化，包括调整硬件配置、优化操作系统、减少网络瓶颈等方面。
大数据的11个维度
大数据的11个维度作者：张宇婷来源：《商业价值》2014年第05期阿里巴巴集团副总裁、数据委员会会长车品觉在新书《决战大数据》中回顾到：2005年，淘宝有了第一个数据分析师，一直致力于用数据来帮助企业运营和解决问题。
阿里巴巴在不断使用数据的同时，也发现了数据本身的问题——大数据需要更主动的管理，也需要更多的创新。
数据化运营是用数据解决问题，但如果想把数据做得更好，解决更多新的问题，就需要去做一件以前从未做过的新事情——运营数据。
2011年，阿里巴巴才开始有计划地进行这件事：主动收集数据，并以此去创造更优质的新数据，让新数据更好地服务于企业的运营。
这是一个“从用数据到养数据”的过程；是一个“从数据化运营到运营数据”的过程，也是一个“从看到用”的过程。
全书分十一个章节，车品觉从数据化运营到运营数据、阿里巴巴的大数据秘密两大角度、十一个维度，用鲜活的例子详细阐述了其数据化思考。
以下是书中一些精彩观点的提炼。
1.大数据面临的最大问题——人。
断层是大数据面临的最严重问题。
收集数据的人并不清楚未来使用数据的人要做什么，这是目前大数据的一大关键命门。
使用数据建模的人，同样不清楚当前数据是如何获得的。
从公司管理层角度看，投资人了解数据的意义吗？高层管理者对数据的期望和中层管理者之间有不同吗？他们知道数据能够帮助企业做什么吗？这些答案因立场而异。
当我们讲到数据价值时，没有人能对此给出一个合理的定位，原因就在于几个关键问题没有分清楚：一是要明确这是谁心里的数据价值，投资人、管理者、中层、数据分析师们心中对数据所产生的价值自然不同；二是要明确数据的分类，不同类型的数据所产生的价值各不相同。
2.大数据的本质是还原用户真实需求。
每个人都在通过不同的设备产生着数据，使数据更多在“量”这个维度上不断膨胀，但是“量”的单纯膨胀对企业真正了解一个用户的需求产生了极大的挑战。
所以，如何更好地识别各个设备的使用者是否为同一个人，如何更好地理解用户在各个不同场景下表现出来的不同需求，如何更好地理解数据融合后产生的价值，将是未来商业中企业必须考虑的问题。
大数据系统运维
大数据系统运维在当今数字化时代，数据已经成为企业和组织的重要资产。
大数据系统作为处理和分析海量数据的关键基础设施，其稳定运行对于业务的正常开展至关重要。
大数据系统运维就是确保这一复杂系统高效、可靠运行的重要工作。
大数据系统运维的工作范围广泛且复杂。
首先，要对硬件设施进行维护。
这包括服务器、存储设备、网络设备等。
服务器的性能监控是日常工作的一部分，需要关注 CPU 使用率、内存占用、磁盘 I/O 等指标，以确保服务器能够承载大数据处理的负载。
存储设备的容量规划和管理也不容忽视，要保证有足够的存储空间来存储不断增长的数据。
网络设备的稳定性则直接影响数据的传输速度和系统的响应时间。
软件层面的运维同样关键。
大数据系统通常基于各种开源或商业软件构建，如 Hadoop 生态系统、Spark 等。
运维人员需要熟悉这些软件的安装、配置和升级流程。
及时为系统打补丁、更新版本，以修复可能存在的安全漏洞和性能问题。
同时，要对软件的运行状态进行监控，如任务的执行情况、资源的分配情况等，以便及时发现和解决潜在的故障。
数据管理是大数据系统运维的核心任务之一。
数据的质量至关重要，运维人员需要确保数据的准确性、完整性和一致性。
这可能涉及到数据清洗、转换和验证的工作。
数据的备份和恢复策略也需要精心制定，以防止数据丢失。
对于敏感数据，还需要采取加密等安全措施来保护数据的机密性。
性能优化是大数据系统运维中的一项持续性工作。
随着数据量的不断增长和业务需求的变化，系统可能会出现性能瓶颈。
运维人员需要通过分析系统的性能指标，找出影响性能的关键因素，并采取相应的优化措施。
这可能包括调整系统配置参数、优化数据存储结构、改进算法等。
在大数据系统运维中，监控和预警机制是必不可少的。
通过使用各种监控工具，可以实时获取系统的运行状态信息。
一旦发现异常，及时发出预警通知，让运维人员能够迅速采取行动。
监控的指标涵盖了系统的各个方面，如硬件性能、软件状态、网络流量、数据处理进度等。
浅述大数据时代数据中心运维管理措施
浅述大数据时代数据中心运维管理措施引言概述：随着大数据时代的到来，数据中心的运维管理变得愈发重要。
数据中心作为存储和处理大量数据的关键设施，需要采取一系列措施来确保其稳定、安全和高效运行。
本文将从五个方面，即硬件设备管理、网络管理、安全管理、性能管理和容量管理，来浅述大数据时代数据中心运维管理措施。
一、硬件设备管理：1.1 选购优质设备：在大数据时代，数据中心需要处理海量数据，因此选购高质量的硬件设备至关重要。
包括服务器、存储设备、网络设备等，应选择可靠性高、性能强劲的设备。
1.2 定期维护检查：为确保设备的正常运行，数据中心应定期进行设备维护检查，包括硬件故障排查、温度检测、电源检测等，及时发现并解决潜在问题，避免设备故障对数据中心的影响。
1.3 设备备份和冗余：为应对硬件设备故障，数据中心应建立备份和冗余机制，包括备份服务器、冗余电源等，确保在设备故障时能够快速切换，并保证数据中心的连续性和可用性。
二、网络管理：2.1 带宽规划和优化：在大数据时代，数据中心需要处理大量的数据传输，因此需要进行带宽规划和优化，确保网络的稳定和高效。
2.2 网络安全防护：数据中心作为存储大量敏感数据的地方，需要加强网络安全防护，包括防火墙、入侵检测系统等，防止恶意攻击和数据泄露。
2.3 网络监控和故障排查：数据中心应建立网络监控系统，实时监控网络状态，及时发现并解决网络故障，确保网络的稳定和可靠。
三、安全管理：3.1 数据备份和恢复：数据中心应定期进行数据备份，确保数据的安全和可恢复性。
同时，还应建立完善的数据恢复机制，以应对数据丢失或损坏的情况。
3.2 权限管理和访问控制：为保护数据的安全，数据中心应实施严格的权限管理和访问控制，只有经过授权的人员才能访问和操作敏感数据。
3.3 安全审计和漏洞修复：数据中心应定期进行安全审计，发现和修复系统和应用程序中的安全漏洞，确保数据的安全性和完整性。
四、性能管理：4.1 资源优化和负载均衡：数据中心应进行资源优化和负载均衡，合理分配和利用硬件资源，确保数据中心的性能和效率。
阿里巴巴的大数据分析和商业智能技术
阿里巴巴的大数据分析和商业智能技术大数据分析和商业智能技术是现代商业的重要组成部分。
在这一领域中，阿里巴巴作为全球最大的电子商务公司之一，一直保持着领先地位。
通过使用其所拥有的海量数据和先进的技术，阿里巴巴能够对其客户和用户需求做出更准确的预测和分析，提高商业效能和用户满意度。
大数据技术是阿里巴巴的核心竞争力之一。
阿里巴巴的生态系统涵盖了电商、金融、物流、云计算等多个领域，拥有庞大的用户数据和海量的销售数据，同时还能获取到来自社交媒体、物流、金融机构等方面的大量数据。
阿里巴巴通过使用自己的大数据平台——阿里云数据平台，能够将不同来源的数据快速准确地整合，并提供高效的分析和挖掘。
阿里巴巴的商业智能系统通过对大数据的深度挖掘和分析，能够为企业提供更加智能化的商业洞察。
通过对用户行为、购买历史和产品偏好等方面的分析，阿里巴巴能够预测用户的需求，满足客户的个性化需求，提高客户满意度和忠诚度。
对于企业来说，商业智能技术能够帮助企业更好地了解市场需求和用户行为，提高产品和服务的开发效率和质量，优化销售和营销策略，从而实现更高的商业价值。
阿里巴巴的商业智能系统还可以通过对供应链、物流和金融等领域的数据进行分析和挖掘，为供应商、物流公司、金融机构等不同商业参与者提供更加智能化的服务。
例如，阿里巴巴的供应链金融平台——菜鸟金融，通过使用自有的大数据分析和风控技术，可以为供应商提供全流程的供应链金融服务，从而解决中小企业的融资难题。
阿里巴巴的物流系统——菜鸟网络，则通过使用大数据技术，实现了快递配送的智能化和高效化管理，提高了物流效率和用户满意度。
总之，阿里巴巴是大数据分析和商业智能技术的佼佼者，其应用领域涵盖了电商、金融、物流、云计算等多个领域。
阿里巴巴的大数据分析和商业智能技术不仅带来了商业价值的提升和用户满意度的提高，更为中国新经济的发展贡献了重要的力量。
阿里云大数据计算平台的自动化、精细化运维之路
阿里云大数据计算平台的自动化、精细化运维之路本文章来自于阿里云云栖社区摘要：作者简介：范伦挺阿里巴巴基础架构事业群-技术专家花名萧一，2010年加入阿里巴巴，现任阿里巴巴集团大数据计算平台运维负责人。
团队主要负责阿里巴巴各类离在线大数据计算平台（如MaxCompute、Analytic DB、StreamComput免费开通大数据服务：https:///product/odps作者简介：范伦挺阿里巴巴基础架构事业群-技术专家花名萧一，2010年加入阿里巴巴，现任阿里巴巴集团大数据计算平台运维负责人。
团队主要负责阿里巴巴各类离在线大数据计算平台（如MaxCompute、AnalyticDB、StreamCompute等）的运维、架构优化及容量管理等1、前言本文主要会从以下四个方面来写，分别是：阿里大规模计算平台运维面临的一些挑战；阿里自动化平台建设；数据精细化运维；我对运维转型的思考和理解；2、在阿里我们面对的挑战在讲挑战之前，我们可以简单看一下阿里大数据平台演进历史，我们的MaxCompute（原ODPS）平台是2011年4月上线的，2013年8月份单集群超过5K，2015年6月单集群超10K，目前在进行异地多活和离在线混布方面的事情。
首先是规模大、小概率事件常态化对于小概率事件大家不能赌运气，基本每次都会踩中狗屎的。
譬如各类硬件故障，规模小的时候觉得硬件故障概率比较低，即使坏了也比较彻底，但是规模大了后会有很多情况是将坏不坏，类似这种奇葩事件会越来越多。
还有网络链路不稳定，网络链路会有很多原因导致它不稳定。
一方面是网络设备多了，网络设备出现故障的概率也大了，另一方面运营商日常割接、挖掘机施工等都会对我们带来挑战。
还有一部分是工具，机器的环境变得复杂以后，我们对工具稳定性就有更高要求，比如你要考虑到有些机器的SSH 会hang 住，还有某些机器yumdb是坏的，不能想当然的以为一条命令下去一定会执行成功。
阿里巴巴如何利用大数据成功转型
阿里巴巴如何利用大数据成功转型随着信息时代的到来，大数据已经成为各行各业的核心竞争力之一。
阿里巴巴作为中国最大的电子商务公司之一，也积极利用大数据来优化和改善其商业模式，成功实现了企业的转型。
本文将探讨阿里巴巴如何利用大数据成功转型，并对其经验与教训进行分析。
一、构建大数据平台阿里巴巴将数据视为宝贵的资产，通过投资建设了庞大的大数据平台。
该平台整合了阿里巴巴各个业务的数据，包括电子商务、支付、物流等多个领域的数据。
阿里巴巴利用该平台实现了数据的共享与开放，不同业务部门可以共同利用数据资源，从而更好地实现数据驱动的决策和业务创新。
二、深度挖掘用户数据阿里巴巴通过对海量的用户数据进行深度挖掘，了解用户的喜好、购买习惯和行为特征等信息。
基于用户数据的分析，阿里巴巴可以更好地进行市场定位和用户精准营销。
例如，阿里巴巴的“推荐算法”通过分析用户的历史购买记录和浏览行为，为用户个性化推荐商品，提高用户购买转化率。
三、建立智能供应链阿里巴巴利用大数据技术构建了智能供应链，通过实时监控和分析物流数据，提高供应链运作效率和灵活性。
例如，阿里巴巴的“天猫超市”利用大数据技术实现了全程冷链配送，确保商品的高品质和新鲜度。
同时，阿里巴巴还通过物流大数据分析，实现了智能路由和仓储管理，提高了物流的配送速度和准确性。
四、打造智能营销系统阿里巴巴通过大数据技术打造了智能营销系统，帮助商家更好地进行广告投放和精准营销。
通过对用户数据的分析，阿里巴巴可以为商家提供定向投放和个性化推荐的服务，提高广告的转化率和效果。
同时，阿里巴巴还利用大数据技术实现了精准营销的效果评估和调整，为商家提供实时的数据支持和决策参考。
五、重视数据安全和隐私保护在利用大数据的过程中，阿里巴巴始终重视数据安全和隐私保护。
阿里巴巴建立了完善的数据安全体系，采取了多重加密和访问控制措施，保护用户数据的安全和隐私。
同时，阿里巴巴遵守相关法律法规，明确用户数据的使用权限和范围，保护用户的合法权益。
阿里云大数据开发平台运维指南V2.0
3.3 3.4
部署方案................................................................................................. 10 查询服务器信息及应用信息................................................................. 10 3.4.1 3.4.2 3.4.3 3.4.4 查询服务器相关信息...................................................................... 11 登陆服务器...................................................................................... 12 查询应用信息.................................................................................. 13 重启应用服务.................................................................................. 16
3.1 3.2
系统框架................................................................................................... 6 组件及作用............................................................................................... 6 3.2.1 3.2.2 3.2.3 3.2.4 3.2.5 3.2.6 3.2.7 3.2.8 3.2.9 Commonbase...................................................................................... 7 baseapi................................................................................................ 7 phoenix（调度）............................................................................... 7 Tenant ................................................................................................. 7 Meta ................................................................................................... 8 DQC ................................................................................................... 8 workbench .......................................................................................... 8 CDP .................................................................................................... 9 Alisa ................................................................................................... 9
面向连接的智能运维体系：阿里大数据运维实践
阿里大数据运维的挑战
阿里巴巴在大数据运维过程中，面临着海量数据处理、复杂系统架 构、高并发访问等挑战。
02 面向连接的智能运维体系 概述
体系结构
感知层
通过各类传感器和监控工具， 实时感知系统的运行状态和性
THANKS FOR 的深度融合
未来，运维和开发将更加紧密地结合在一起，形成高效的协同工作机 制，提高软件交付速度和质量。
云计算与边缘计算的结合
随着云计算和边缘计算技术的不断发展，运维体系将实现云边协同， 提高资源利用效率和响应速度。
运维安全的重要性凸显
随着网络安全风险的增加，运维安全将成为未来发展的重要方向，保 障系统和数据的安全将成为运维工作的核心任务之一。
资源动态管理
根据业务需求和系统负载情况，动态调整资源分配， 实现资源高效利用。
自动化与智能化运维实践
自动化部署与配置管理
通过自动化工具实现大数据系统的快速部署和配置管理，提高运 维效率。
智能化监控与告警
利用机器学习等技术手段实现智能化监控和告警，减少误报和漏报。
自动化故障恢复
通过自动化工具实现故障自动恢复，缩短故障处理时间，保障业务 连续性。
运维安全与合规
阿里大数据运维注重运维安全和合规性，采用严 格的访问控制、数据加密、安全审计等措施，确 保数据和系统安全。
运维流程与规范
运维流程
阿里大数据运维遵循标准的运维流程，包括需求分析、设计、开发、 测试、发布、监控和优化等环节。
运维规范
阿里大数据运维制定详细的运维规范，包括系统命名规范、目录结 构规范、日志规范、备份规范等，确保系统稳定性和可维护性。
大数据产品之道-阿里巴巴邓中华
生
意
市场行情
参
人群画像
谋
货源推荐 厂家推荐
探索商家业务数据化
创意营销 爱上聚划算
定价参考 销量预测
实时直播 数据作战室
业
企划选品品类管理数据化采贩
务
流
程
推广营销数据化，销品售牌宣传数据化物流 服务服数务据化
生
意
导贩服务
参
客服管理
谋
实时催付宝 物流追踪
客户乊声 投诉分析
回访关怀 客户管理
一些图表，告诉你业务做得好丌好，而是每个人都要跟一块业务结合，去想自己的数据产品 怎么设计，怎么应用在具体业务上。 这个部门现在有几百人，也有一些资深的算法科学家和数据挖掘与家。我们正在各个地方找 高人，我们需要去找丐界第一流的人才来一起做这个事情。 但毫无疑问，所有的人，只要 他是做数据的，看到我们的数据都是眼睛放绿光的感觉，我亲眼见过好几个。因为对他们来 讲，有这么好的原材料去做一桌菜，这个吸引力是非常非常大的。
效率
数据及时性
安全
数据机密性
价值
数据可用性
“大数据”的顶层思考
小二
商家
阿里业务
商家业务
数据小站
数据小站
数 据
价值
One Platform
② 服务小二
③ 服务商家
产 品
大数据产品务必内外兼修 数据可用性
阿里数据 阿里数据 平台·无线端 平台·PC端
生意参谋 生意参谋 平台·PC端 平台·无线端
One数S统据一服e务 rvice
“大数据”的挑战
一个闭环的挑战
数据采集：数据量大丏结构多样；离线采集和在线采集技术实现 数据计算：数据质量和效率；开发、计算和存储资源；离线计算和在线计算成本 数据服务：数据服务化；数据交换不共享；数据安全 数据产品：数据产品如何在商业理解、数据披露和数据解读中追求价值最大化
大数据时代数据中心运维管理
大数据时代数据中心运维管理在当今的大数据时代，数据中心已经成为了企业和组织的核心基础设施。
它们承载着海量的数据，为业务的正常运行提供着关键的支持。
然而，随着数据量的不断增长和业务需求的日益复杂，数据中心的运维管理面临着前所未有的挑战。
数据中心的运维管理涉及到多个方面，包括硬件设备的维护、软件系统的管理、网络的监控、数据的备份与恢复、安全防护等等。
每一个环节都至关重要，任何一个小的失误都可能导致严重的后果。
首先，硬件设备是数据中心的基础。
服务器、存储设备、网络设备等硬件的稳定运行是保证数据中心正常工作的前提。
在大数据时代，硬件设备的数量和复杂度都大幅增加，这就需要更加高效的设备管理策略。
运维人员需要定期对硬件设备进行巡检，及时发现并解决潜在的故障。
同时，要做好设备的更新和升级工作，以满足不断增长的数据处理需求。
软件系统的管理也是运维工作的重要组成部分。
操作系统、数据库、中间件等软件的优化和维护直接影响着数据中心的性能和稳定性。
运维人员需要熟悉各种软件的特性，及时安装补丁和更新版本，以修复可能存在的漏洞和缺陷。
此外，还要对软件系统进行性能监控和调优，确保其能够高效地运行。
网络是数据中心的“血管”，网络的稳定和畅通对于数据的传输至关重要。
运维人员需要时刻监控网络的流量、延迟、丢包等指标，及时发现并解决网络故障。
同时，要做好网络的规划和优化工作，以应对不断增长的数据流量和复杂的网络拓扑结构。
数据的备份与恢复是数据中心运维管理中的关键环节。
在大数据时代，数据的价值不言而喻，一旦数据丢失或损坏，将给企业带来巨大的损失。
因此，运维人员需要制定完善的数据备份策略，定期对数据进行备份，并确保备份数据的完整性和可用性。
同时，要建立有效的数据恢复机制，以便在发生灾难或故障时能够快速恢复数据，保证业务的连续性。
安全防护是数据中心运维管理的重中之重。
随着网络攻击手段的不断升级，数据中心面临着越来越多的安全威胁。
运维人员需要采取一系列的安全措施，如防火墙、入侵检测系统、加密技术等，来保护数据中心的安全。
2.大数据产品之道-邓中华(阿里)
“大数据”建设的几点建议
• 大数据意识
• 连接、共享、 1+1+1>5 • 高层重视
• 大数据战略
• 顶层设计 • 系统思考到组织保障
• 大数据人才（believe，crazy）
• 数据产品经理 • 数据模型师、数据研发 • 前后端、多端产品研发 • 数据产品运营、UED • ……
我们
邓中华
• 花名：宗华 • 角色：大数据产品人 • 经历：2009年加入阿里巴巴，历经从B2B、
“大数据”的挑战
一个闭环的挑战
数据采集：数据量大丏结构多样；离线采集和在线采集技术实现 数据计算：数据质量和效率；开发、计算和存储资源；离线计算和在线计算成本 数据服务：数据服务化；数据交换不共享；数据安全 数据产品：数据产品如何在商业理解、数据披露和数据解读中追求价值最大化
质量
数据准确性
tbtobdcds（m基（础中层间）层：）集：团集数团据数公据共公层共实层现-中的间O层DS
有公共层时： 1、数据流有方向性 2、数据管理有序，可控
“大数据产品”之道
大数据的内在魅力：基础建设（质量、效率、安全） 大数据的外在魅力：数据产品（商业理解、数据披露、数据解读） 大数据的一种诠释：生意参谋（做生意的参谋平台：分析、诊断、优化、预测）
探索商家业务数据化
创意营销 爱上聚划算
定价参考 销量预测
实时直播 数据作战室
业
企划选品品类管理数据化采贩
务
流
程
推广营销数据化，销品售牌宣传数据化物流 服务服数务据化
生
意
导贩服务
参
客服管理
谋
实时催付宝 物流追踪
客户乊声 投诉分析
阿里巴巴运维体系变迁史
阿里巴巴运维体系变迁史作者丨毕玄编辑｜谢然每家公司对于所谓运维团队到底应该做些什么，都有各自的看法。
本文首先由阿里巴巴的运维团队在整个阿里巴巴的业务里承担的责任为切入点，回顾了阿里巴巴从工具化到自动化的过程，接着分享了阿里巴巴在智能化领域的探索路线，最后总结了未来运维团队所面临的巨大挑战，特别是运维智能化落地，有效性提升，以及最终效率提升及成本节约上带来的挑战。
注：本文首发自InfoQ 运维公众号，高效开发运维，ID：DevOpsGeek，推荐关注。
随着大数据、机器学习和AI 技术的飞速发展，智能化运维成为运维的热点领域。
Gartner 的报告宣称，到2020 年，将近50% 的企业将会在他们的业务和IT 运维方面采用AIOps，远远高于今天的10%。
尽管AIOps 还是一个新名词，但它无疑代表了运维未来的一种趋势。
智能化运维的终极目标，就是将运维人员从繁琐的工作中解放出来，提高整体运维效率，降低运维成本，实现业务系统的高可用性。
运维环境的异构和复杂化，导致日常运维工作需要付出的人力、时间成本越来越高。
大约两年前，智能化运维开始被大家广泛关注，随着大数据分析、APM、智能异常检测、机器学习等技术的兴起和逐渐成熟，运维需求也逐渐向自动化和智能化过渡。
从最初级运维发展到现在智能化运维，大致经历了四个阶段：脚本时代——工具时代——自动化时代——智能化时代。
目前业界真正的智能化运维的落地实践其实并不多，大多还是停留在自动化甚至人工化阶段，然而智能化运维是大势所趋，对于大公司来说，更是尤为重要。
以下整理自2017 上海CNUTCon 全球运维技术大会上，阿里巴巴研发效能团队负责人，阿里研究员毕玄的演讲《智能时代的新运维》。
1 阿里的运维体系承载着怎样的责任？阿里的运维体系介绍阿里的运维团队，主要覆盖五个层面。
一．资源的规划与支付是运维的基石整个运维团队需要负责资源的规划、资源的交付。
Quota 管理：比如我们会跟业务团队做一些预算的管理，对于每个业务团队首先需要有预算。
阿里大数据的“三个维度”和“十诫”,值得一看
阿里大数据的“三个维度”和“十诫”，值得一看来源：IT八卦女虎嗅今天，阿里巴巴在杭州召开西湖品学·大数据峰会，请副总裁车品觉来跟一些媒体交流了下大数据心得。
以下是笔者从峰会上学到的一些东西：1、2011年的时候，大数据概念兴起。
2012年，商业开始尝试如何运营大数据。
而如今，大数据进入了DATA时代，也就是所谓的数据工程化时代。
而在数据工程化时代，首先要学会运营大数据，其次是大数据需要开放出来，运用到行业乃至整个社会，这样形成一个正循环，数据产生数据，循环反复，充分运营后，价值就会被不断地挖掘出来，让整个社会受益。
2、大数据的三个维度大数据从4个V的年代，Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）延伸至三个维度，可实时性、可解释性、数据准确性稳定性。
这三个维度是现在到底数据能不能用上的很重要的三个维度。
3、现在大数据运用里很重要的问题是：业务的人不知道数据怎么用，做数据的人不知道别人怎么用，所以里面是有一个很大的障碍在中间的。
车品觉说，需要运营数据。
“当你搜集很多数据的数据帮我们解决很多未来的问题时，这个才叫大数据。
”过去阿里的大数据做了两个循环，一个循环是在怎么用数据；一个循环是说怎样养数据，怎么改善数据。
三年前，阿里巴巴的大数据不仅可以看，还是可以用的。
但是今天，不仅仅让自己用，而且让别人用。
这一次的圈，当阿里要做让别人用的时候，第二个圈就比以前那个圈更困难了，更注重精准性。
通过运营，阿里巴巴发现从整个运营里面产生了一些价值，即有很多新的数据和新的工具。
现在，阿里巴巴最近就在解决这些问题：数据的产生、人才的不匹配、数据冗余、工具不统一、安全、质量，这些是整个行业做数据必须保障的，否则就不容易产生数据的价值。
4、以下这张图就是车品觉做的“数据十诫”，每一条都很有份量，值得一读，不必过多解释了。
运维策略：阿里云解决方案
运维策略：阿里云解决方案概述本文档旨在介绍阿里云解决方案的运维策略。
阿里云作为一家领先的云计算服务提供商，为用户提供高效、稳定的云服务。
为了最大程度地确保系统的安全和稳定运行，以下是我们推荐的运维策略。
备份与恢复数据备份阿里云提供了多种备份机制，以确保数据的安全性和可靠性。
我们建议按照以下步骤进行数据备份：1. 定期备份数据：根据业务需求和数据变更频率，设置合适的备份周期，确保数据的及时备份。
2. 多重备份存储：将备份数据存储在不同的区域和存储介质中，以防止单点故障。
3. 自动化备份：使用阿里云提供的备份工具，自动执行备份任务，减少人工操作的风险。
系统恢复在系统出现故障或数据丢失时，我们建议采取以下措施来恢复系统：1. 快速定位问题：利用阿里云的监控和告警功能，及时发现系统异常，并迅速定位问题所在。
2. 数据恢复：使用备份数据进行系统恢复，确保数据的完整性和一致性。
3. 故障排除：分析故障原因，修复系统问题，并采取措施以避免类似问题再次发生。
安全管理身份认证与访问控制阿里云提供了全面的身份认证和访问控制机制，以确保系统的安全性。
我们建议采取以下措施来管理用户访问权限：1. 设置强密码策略：要求用户设置复杂的密码，并定期更新密码。
2. 多因素身份认证：启用阿里云的多因素身份认证功能，加强用户身份验证的安全性。
3. 细粒度访问控制：根据用户角色和权限需求，设置合适的访问控制策略，限制用户的访问权限。
安全监控与漏洞修复阿里云提供了全面的安全监控和漏洞修复机制，帮助用户及时发现和修复系统漏洞。
我们建议采取以下措施来确保系统的安全性：1. 定期安全扫描：使用阿里云的安全扫描工具，定期对系统进行漏洞扫描，及时发现潜在的安全风险。
2. 及时漏洞修复：一旦发现漏洞，及时采取修复措施，并确保系统及时更新到最新的安全补丁版本。
性能优化自动化运维阿里云提供了多种自动化运维工具，帮助用户提高系统的运行效率和稳定性。
我们建议采取以下措施来优化系统性能：1. 自动化部署：使用阿里云的自动化部署工具，简化系统部署流程，减少人工操作的错误和风险。
阿里巴巴云计算运维经验谈
开发能力 。 此时 ，自动 化运 维将起到非常重要的
云运维的基本理解
作用 ， 甚至成为决定性因素。 而且运 维人 员也需 要对底层核心架构优化有比较深刻的理解 。 对于
哪怕 性 能 只 优 化 了１ ％， 纵 观 计 算 机 及 相 关 技 术 的 发 展 历程 ， “ 集 中 ”和 规 模 特 别 大 的 系统 来 说 ，
１ ０ ０ ０ 台、 ２ ０ ０ ０ 台或 更 多 机 器 时 就 必 须 采 用 自动化 之 一 。
方式 。 而 由于集群规模 的扩 大， 很 多边 界效 应及 以前没遇到的各类问题都会 出现 ， 这时就需 要靠 运维人 员对知识有充分的掌握 、 对细节有更深入
的了 解 ， 从 而解 决 这些 异 常 。
遇 到 的 问 题
容量规划
我想， 所有的运维人员都遇到过老板提 出的这些 问题 “ 为什么要加机器 ？服务器负载这 么低 ，为
业内对此有各种理解 。 我认为 ， Ｄ ｅ ｖ Ｏ ｐ ｓ ｂ ｈ 较贴近 什么要上这么多机 器？… 而应用产 品负责 人
云 运 维 。Ｄ ｅ ｖ Ｏ ｐ ｓ 人 员 要 对 底 层 系统 、 硬 件 、网络 肯定 会满打满算地推算出最大可能的机器规模 。
冗余 ） 机 器的稳定运行即可。而随着个 人计算机 时代 来临 ， 计算能力飞升而硬件价格飞降 ， 以及 随后的互联网的出现 ， 计算机的应用模式逐渐由 “ 集中”变为 “ 分布 ”。这时 ， 运维人员要面对的 从传统运 维向云运维的转变在本质上是个循序渐 但最核心的是对技术细节和知识的全 是与以往不同的应用场景 ， 需要保障１ Ｏ 台、 １ ０ ０ 台 进的过程 ，
或１ ０ ０ ０ 台机 器稳 定 运行 。
浅述大数据时代数据中心运维管理措施
浅述大数据时代数据中心运维管理措施在大数据时代，数据中心的运维管理措施变得尤为重要。
数据中心是企业或组织存储、处理和管理大量数据的关键设施，它的稳定运行对于保障数据安全和业务连续性至关重要。
本文将从物理环境管理、设备管理、安全管理和性能管理四个方面，浅述大数据时代数据中心运维管理措施。
1. 物理环境管理数据中心的物理环境管理是确保设备正常运行的基础。
首先，数据中心应选择合适的地理位置，远离自然灾害和环境污染源。
其次，数据中心应具备稳定的供电和供冷系统，以保障设备的正常运行。
此外，数据中心应定期检查和维护设备，确保设备正常工作，减少故障风险。
2. 设备管理设备管理是数据中心运维管理的核心。
首先，数据中心应建立设备清单，包括服务器、网络设备、存储设备等，并对设备进行分类和编号，以便于管理和维护。
其次，数据中心应建立设备巡检和维护计划，定期检查设备的状态和性能，并进行必要的维护和升级。
此外，数据中心还应建立设备故障处理流程，及时响应和解决设备故障，减少对业务的影响。
3. 安全管理数据中心的安全管理是保障数据安全的重要措施。
首先，数据中心应建立严格的访问控制机制，限制只有授权人员才能进入数据中心，并记录访问日志。
其次，数据中心应建立安全防护措施，包括防火墙、入侵检测系统、安全监控系统等，以保护数据中心免受网络攻击和恶意软件的威胁。
此外，数据中心还应定期进行安全演练和渗透测试，发现安全漏洞并及时修复。
4. 性能管理性能管理是保障数据中心正常运行的关键措施。
首先，数据中心应建立性能监控系统，实时监测设备和系统的性能指标，及时发现性能异常并采取相应措施。
其次，数据中心应建立容量规划和预测机制，根据业务需求和数据增长趋势，合理规划和调整设备和资源，以保证数据中心的性能和可扩展性。
此外，数据中心还应定期进行性能测试和优化，提高系统的响应速度和吞吐量。
综上所述，大数据时代数据中心的运维管理措施包括物理环境管理、设备管理、安全管理和性能管理。
提升信息系统维护的大数据运维方法
提升信息系统维护的大数据运维方法提升信息系统维护的大数据运维方法大数据运维方法在提升信息系统维护方面发挥着重要作用。
下面将按照步骤给出大数据运维方法的详细介绍。
步骤一：数据收集为了进行信息系统维护，首先需要收集相关的大数据。
这些数据包括系统运行日志、用户行为数据、错误报告等。
可以利用监控工具和日志分析系统来自动收集数据，确保数据的准确性和完整性。
步骤二：数据清洗收集到的大数据可能包含一些噪声和无效数据，需要进行清洗和预处理。
可以使用数据清洗工具和算法来去除噪声、处理缺失值和异常值，使数据更加可靠和高质量。
步骤三：数据存储清洗后的数据需要进行存储，以便后续的分析和使用。
在选择数据存储方式时，需要考虑数据量的大小和存储成本。
可以使用分布式存储系统，如Hadoop和HBase，来存储大规模的数据。
步骤四：数据分析对存储的大数据进行分析是提升信息系统维护的关键步骤。
可以使用数据挖掘和机器学习算法来发现数据中的模式和规律。
通过对数据进行统计分析和预测建模，可以提前发现系统故障和性能问题，从而实现及时维护和优化。
步骤五：故障定位当系统出现故障时，需要快速定位问题并采取相应的措施进行修复。
通过对大数据进行实时监控和分析，可以实时发现系统的异常行为和错误日志，并定位故障的原因。
可以使用日志分析工具和异常检测算法来辅助故障定位。
步骤六：故障修复根据故障定位的结果，进行故障修复工作。
可以利用自动化工具和脚本来快速修复系统的问题，减少人工干预的时间和成本。
修复完成后，需要对修复效果进行验证，并记录修复过程和结果，以备日后参考。
步骤七：性能优化信息系统的维护不仅涉及故障修复，还包括性能优化。
通过对大数据进行性能分析和优化，可以找出系统的瓶颈和性能瓶颈，并采取相应的措施进行优化。
可以使用性能监控工具和调优算法来辅助性能优化工作。
步骤八：持续改进信息系统维护是一个持续改进的过程。
通过对大数据的分析和反馈，可以及时发现系统的不足和改进点，并采取相应的措施进行改进。
面向连接的智能运维体系：阿里大数据运维实践
Tesla产品体系 T-Flow
A B
Simple Flow
C
Tesla产品体系 T-Flow
Simple Flow Template
自动 重试 /home/admin/update -t _%_____ 异常 报警
自动 重试
异常 报警
超时 时间
/home/admin/update -t _%_____ 自动 param1 忽略 自动 忽略
Tesla产品体系 ICS intelligent Connection Service
Tesla产品体系 ICS intelligent Connection Service
• • • •
容量检查，调参/缩扩容 硬件异常 ,维修下线 分布式文件系统副本高危加速修补 核心应用服务Hang 紧急轮换
面向连接的智能运维体系
—
阿里大数据运维实践
大纲
01.
产品运维历程
02.
03.
Big data ops
智能运维理念
Tesla产品体系 运维价值重塑
04.
产品运维历程
Hbase Histore
TT
Galaxy
04
2016
MaxCompute
Jstorm
OTS Hadoop
AnalyticDB
03
2014
param2
param3
Tesla产品体系 T-Flow
Simple Flow Instance
[cluster01@1.1.1.3]$ /home/admin/tools(-p –t 3)-data) module1 yum [cluster01@1.1.1.2]$ [clustre01@1.1.1.7]$ /home/admin/tools(-postcheck)-restart) [cluster01@1.1.1.4]$ yum xxx module1) [cluster01@1.1.1.3]$ /home/admin/tools(-p 1 –t 4) Failed yum xxx module1) [cluster01@1.1.1.4]$ /home/admin/tools(-p 1 –t 6) [cluster01@1.1.1.5]$ [cluster01@1.1.1.5]$ /home/admin/tools(-p 1 –t 6) yum xxx
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AIOps之资源优化
用指数平滑模型对未来一周的资源消耗进行预测，指数模型包括单指数、双指数和三指数模型。 ➢ 单指数模型拟合的是只含水平项，不含趋势项和季节效应的时间序列。 ➢ 双指数模型（Holt模型）拟合含水平项和趋势项的时间序列。 ➢ 三指数模型（Holt-Winters模型）拟合含水平、趋势以及季节项的时序。 效果好
指标 事件 日志
DataOps架构
知识图谱
•
如何用统一的语言来定义运维数据？
•
我们把运维里的对象称为实体
•
运维领域里实体的关系，就是一张图，可以用知识图谱来定义
运维领域关系 知识图谱
知识图谱——运维搜索
•Leabharlann 整合集团所有运维资源（元数据、运维工具系统等）
•
为SRE打造垂直领域搜索服务，运维习惯的改变，通过搜索到达一切
运筹优化—同步任务优化
优化前大部分任务集中在5MB/s的低效同步速度区间内，优化后大都在在5～10Mb/s、 10MB/s~50MB/s、50MB~100MB/s的高速区间。 优化前平均速度2.28MB/s，优化后15.9MB/s，均速直接提升7倍！！！
目录
1 运维进阶 2 一体化运维平台 3 DataOps实践 4 AiOps探索
监控
**模块超过阈值 ……
SRE
机房裁撤调整 新数据中心建设 新服务上线 ……
SRE
我们所运维的服务
一站式运维平台—功能抽象
老板
水位咋样？ 服务稳定吗？ ……
用户
服务稳定吗？ 为啥作业挂了？ 资源咋扩容 申请新资源 ……
监控
**模块超过阈值 ……
SRE
机房裁撤调整 新数据中心建设 新服务上线 ……
阿里巴巴大数据运维之道
目录
1 运维进阶 2 一体化运维平台 3 DataOps实践 4 AIOps探索
运维进阶
人肉运维
（Human Ops）
自动化运维
（Automated Ops ）
DataOps AIOps
数据 数据
算法+模型
结果
人的 经验
算法+模型
结果
数据化运维
（Data Ops ）
决策
执行
AIOps之监控自愈
AIOps之硬件自愈
➢ 10w级的服务器上部署硬件相关信息采集插件，打印硬件状态日志 ➢ 经过数据通道、流计算、OLAP系统，建立起了一份实时硬件状态表 ➢ Center程序通过定时运行SQL任务，使用规则判断硬件异常
1数据采集链路
3决策执行链路
2建模预 测反馈
➢ 一年处理20万次自愈事件 ➢ 服务器可用率 99%
•
站点功能Map，站内垂直搜索
知识图谱——ChatOps
• 简单、重复的工作
• 信息直达
• 减少重复咨询解放 生产力
• 搜索兜底意图
基础知识
问答积累
缺陷
服务状态
运维操作
机器状态
自助诊断
命令执行
开关报警
事件推送
作业诊断
机器诊断
聚类异常检测
• 关于算法选择，Why DBScan？
- 无需指定聚类组的数量 - 支持离群点的自动发现
日志异常检测
如何发现异常的日志？ A. 从千万行日志中提取出日志打印的模式
B. 针对识别的模式，建立对应的指标-> 时间序列异常检测
日志异常检测
运筹优化
• 运维 – “运”-> 运筹 • 运维领域存在较多的规划问题，需要用运筹优化的方法来解决
✓ 多集群容量均衡 ✓ 动态调整用户配额 ✓ 如何优化带宽 ✓ 任务参数智能优化 ✓ ……
执行
智能运维
（AI Ops ）
异常响应
目录
1 运维进阶 2 一体化运维平台 3 DataOps实践 4 AiOps探索
阿里巴巴大数据场景
GOP S 全球运维大会 2018· 上海
物理机 10w+
运维分层解决方案
一站式运维平台—运维场景
老板
水位咋样？ 服务稳定吗？ ……
用户
服务稳定吗？ 为啥作业挂了？ 资源咋扩容 申请新资源 ……
基于对每个配额组未来一周的资源消耗预测值结合该 配额组的历史用户满意度数据和所在用户等级的服务 SLA，由此计算出每个配额组的资源推荐值。
AIOps之资源优化
谢谢
AIOps之资源优化
如何给集群的作业划分quota组最合理？
目标： ➢ 用最少的资源让用户尽可能满意
问题： ✓ 静态划分缺乏灵活性，无法削峰填谷，资源浪费 ✓ 部分用户占用大量资源，其他用户感受差
AIOps之资源优化
用户满意度模型： 一套综合评价体系主要包含用户资源抢占、等待分配时间、资源满足率等。
运筹优化—同步任务优化
上图是AB两个事业部类似同步作业的速度分布，如何将成熟BU的作业优化经验快速应用到其他BU？
运筹优化—同步任务优化
影响因子分析：
➢ 源类型 ➢ 宿类型 ➢ 记录大小 ➢ 字段数量
并发 jvm参数 batchsize 出错限制
固定属性 可配属性
固定属性k-means聚类，找出每类的最佳配置
需求抽象
老板 用户 监控 SRE
UI视图+AI技术
信 息看 流
运维平台
命 令做 流
我们所运维的服务
目录
1 运维进阶 2 一体化运维平台 3 DataOps实践 4 AiOps探索
DataOps基础
运维数仓
图出自书《大数据之路》
常见的运维数据
维度（元数据）
服务器 集群 网络
应用 服务
度量（运行时）