Zookeeper异地多活自动化运维实践
自动化运维方法及系统
自动化运维方法及系统一、引言自动化运维是指利用计算机技术和相关工具，对系统、网络和应用进行监控、管理和维护的过程。
随着信息技术的快速发展，传统的手动运维已经无法满足日益复杂的系统环境和运维需求。
因此，自动化运维成为提高效率、降低成本、提升服务质量的重要手段。
二、自动化运维的意义1. 提高效率：自动化运维可以减少人工干预，通过自动化的方式完成繁琐的操作，大大提高了运维效率。
2. 降低成本：自动化运维可以减少人力资源的投入，降低运维成本，并且可以减少人为错误带来的损失。
3. 提升服务质量：自动化运维可以实时监控系统状态，及时发现并解决问题，提升系统的稳定性和可用性，提供更好的服务质量。
三、自动化运维的方法1. 自动化部署：通过使用自动化工具，如Ansible、Puppet等，实现系统的自动化部署。
可以快速、准确地部署系统，避免了手动操作可能带来的错误。
2. 自动化监控：通过使用监控工具，如Zabbix、Nagios等，对系统、网络和应用进行实时监控。
可以及时发现并解决问题，提高系统的稳定性和可用性。
3. 自动化配置管理：通过使用配置管理工具，如SaltStack、Chef等，对系统的配置进行集中管理。
可以快速、准确地进行配置变更，提高系统的可维护性和稳定性。
4. 自动化故障处理：通过使用自动化工具，如Shell脚本、Python脚本等，对常见的故障进行自动化处理。
可以快速定位和解决故障，减少故障对业务的影响。
5. 自动化备份与恢复：通过使用备份和恢复工具，如Rsync、Bacula等，对系统数据进行定期备份，并能够快速恢复数据。
可以保障数据的安全性和完整性。
四、自动化运维系统1. 运维管理平台：搭建一个集中管理运维任务的平台，可以实现任务的自动化调度、执行和监控。
可以提高运维的效率和可控性。
2. 自动化运维工具集：集成各类自动化运维工具，如部署工具、监控工具、配置管理工具等，提供一站式的自动化运维解决方案。
运维工作中的自动化部署方法是什么
运维工作中的自动化部署方法是什么在当今数字化快速发展的时代，运维工作的重要性日益凸显。
为了提高效率、减少错误、确保系统的稳定性和可靠性，自动化部署成为了运维工作中的关键环节。
那么，运维工作中的自动化部署方法究竟是什么呢？自动化部署，简单来说，就是通过一系列的技术和工具，实现软件或系统的自动安装、配置和部署，无需人工的大量干预。
它可以极大地提高部署的效率和准确性，降低人为错误的风险。
常见的自动化部署方法之一是使用脚本语言。
脚本语言如 Python、Shell 等具有强大的功能和灵活性，可以编写一系列的指令来完成部署过程中的各种任务。
例如，我们可以使用 Python 脚本来自动下载所需的软件包、配置文件，修改系统设置等。
Shell 脚本则在处理与操作系统相关的任务时表现出色，如创建用户、设置权限等。
通过版本控制系统来实现自动化部署也是一种常用的方法。
比如Git，它可以有效地管理代码和配置文件的版本。
开发人员将代码和配置推送到版本库中，运维人员可以通过钩子（Hooks）或者专门的部署脚本，在特定的事件（如代码合并到主分支）触发时，自动拉取最新的代码和配置，并进行部署。
容器技术在自动化部署中也扮演着重要的角色。
以 Docker 为代表的容器技术，将应用及其依赖环境打包成一个独立的容器，确保了应用在不同环境中的一致性和可移植性。
通过 Docker Compose 或者Kubernetes 等工具，可以方便地定义和管理容器的部署策略，实现一键式的自动化部署。
配置管理工具也是不可或缺的。
像 Ansible、Puppet 和 Chef 这样的工具，允许我们以声明式的方式定义系统的期望状态。
例如，我们可以明确指定要安装的软件包、服务的配置参数等，工具会自动将系统调整到指定的状态。
在实际的运维工作中，实现自动化部署通常需要以下几个关键步骤：首先是需求分析。
明确要部署的应用或系统的需求，包括所需的软件、依赖项、配置参数等。
自动化运维技术及最佳实践
性能解析
会话登录 内存资源
解析 主机资源
执行 数据库参数
提交/返回 RAC Statistics
• 以SQL生命周期为依据，流程化解析数据库性能 • 动态评估SQL执行效率，分析SQL执行计划
故障处理
• 故障处理的难点：
① 未来还没发生的故障 ② 不同因素之间的干扰
• 当前能做的：
① 解决容量不足类故障 ② 保留故障现场 ③ 快速止损
自动化运维
少量运维专家+运维机器人
--参考：裴丹《落地生根：AIOps路线图》
标准自动化运维：让机器干机械的事 大规模机器，大数据量。应用场景如下：
• 实时监控 • 日志分析 • 自动巡检 • 快速部署 • 弹性扩容 • 故障处理（常规故障，二维故障）
自动化运维的前提
互联网企业具有天然的优势，在自动化运维方面会早一些。但传统企 业及中小企业几乎为零起步，大部分企业还处于原始人工运维的阶段。 标准化是最最最重要的前提，标准化指的是：
的方向。通过积累的大量专业知识快速使用命令解决问题。 维护人员本身具有快速发现，排查，解决问题的能力。
适用于没有专业DBA技术的维护人员。 通过监控运维平台快速感知问题症结点。 通过运维软件中封装的大量运维工具能够快速获取解决方案，解决运维问题快速恢复业务或提前解决预警问题。
美创眼中的自动化运维
载体
Docker
KVM
Ansible
经典的ELK
一台服务器怎么打补丁？
上万台服务怎么打补丁？
自动化运维平台
目前自动化运维产品主流部署模式
主流产品类型
适用于本身具有高级技术的DBA维护人员。 通过大量的信息提示能够能自行对比数据之间的差异变化，判断问题产生原因，找到解决问题
自动化运维方案
自动化运维方案自动化运维方案是指通过使用自动化工具和技术，提高运维工作的效率和稳定性，减少人工操作和人为错误，实现运维工作的自动化管理。
下面是一种基本的自动化运维方案：1. 自动化监控系统：搭建一个全面的自动化监控系统，可以实时监控服务器硬件状态、网络连接情况、应用程序运行状态等，并及时发出警报。
这样可以快速发现并解决潜在的问题，确保系统的稳定运行。
2. 自动化配置管理：使用配置管理工具，例如Puppet或Ansible，将服务器和应用程序的配置信息进行统一管理，并进行自动化部署和更新。
这样可以确保服务器和应用程序的配置一致性，减少配置错误和人工操作。
3. 自动化扩展和弹性伸缩：使用云计算平台的弹性伸缩功能，根据系统的负载情况自动添加或移除服务器资源。
同时，可以使用自动化脚本，在需要时自动扩展或缩小数据库、存储等资源，以适应业务需求的变化。
4. 自动化备份和恢复：使用自动化备份工具，定期对服务器数据进行备份，并存储在可靠的存储设备中。
而在系统出现故障或数据丢失时，可以通过自动化恢复工具，快速恢复数据和系统正常运行。
5. 自动化性能优化：使用自动化工具对系统的性能进行监测和优化。
通过分析性能指标，发现系统瓶颈，自动调整系统参数或进行优化，提高系统的响应速度和性能。
6. 自动化日志分析：使用自动化日志分析工具，对系统日志进行实时监测和分析。
通过对日志的分析，可以快速发现系统的异常行为和故障，及时采取措施进行修复。
以上是一个基本的自动化运维方案，当然还可以根据实际需求进行自定义和扩展。
通过自动化运维方案的实施，可以提高运维效率，减少人工错误，确保系统的稳定性和安全性，为企业节约成本和提升竞争力。
使用Observer跨机房部署Zookeeper
使用Observer跨机房部署Zookeeper一、Zookeeper部署的一个问题Zookeeper本身的设计是强一致性的，重点在于数据的同步和一致，而并非是数据高可用性的。
Zookeeper的一个很大的应用场景是用来做数据容灾和负载均衡，这就需要实现跨机房来部署Zookeeper，使得Zookeeper可以在本地机房出现故障后或产生大数据流量后，数据能被另一个服务集群所接收和应用。
实际上，尽管通过客户端直接连接到Zookeeper集群的性能已经非常好了，但是这种架构如果要承受超大规模的客户端，就必须增加Zookeeper集群的服务节点的数量，随着节点的增加，Zookeeper集群的写性能必定下降，我们知道Zookeeper的服务节点是要过半数投票才能通过启动，随着机器的增加，由于网络消耗等原因必然导致投票成本增加，从而导致写性能的下降。
以Zookeeper选举来说，由于Zookeeper的一个集群只有一个master，因此当Zookeeper的Leader挂掉以后，要经过全体Follower选举，Zookeeper的选举流程通常耗时30到120秒，期间Zookeeper由于没有Master，节点都是不可用的。
如果所有机房的机器共同选举，所耗费的时长会造成项目上很大的损失。
因此，节点既要保证数据的同步，又不参加选举，跨机房部署Zookeeper就要用到自3.3.0版本以来引入的Observer角色。
二、Observer介绍Observer是Zookeeper自3.3.0版本开始引入的一个全新的服务器角色。
从字面的意思看，该服务器充当了一个观察者的角色。
Observer服务器在工作原理上和Follower基本是一致的，对于非事务请求，都可以进行独立的处理，而对于事务请求，则会转发给Leader服务器进行处理。
和Follower的唯一区别在于，Observer不参与任何形式的投票，包括事务请求投票和Leader选举投票。
zookeeper实验总结
zookeeper实验总结Zookeeper实验总结一、实验目的本次实验旨在通过实际操作，深入了解Zookeeper的分布式协调服务原理及其在分布式系统中的应用。
通过实验，我们期望能够掌握Zookeeper的基本操作，理解其数据模型和一致性模型，并探究其在分布式系统中的优势和局限性。
二、实验内容在本次实验中，我们主要进行了以下几个方面的操作：1. Zookeeper集群的搭建：我们成功地搭建了一个包含三个节点的Zookeeper集群，并对其进行了配置。
2. 数据模型与文件系统操作：通过Zookeeper的客户端界面，我们进行了文件和目录的创建、删除、修改等操作，并理解了Zookeeper的数据模型。
3. 分布式协调服务：我们利用Zookeeper实现了分布式锁、领导者选举等分布式协调服务，体验了Zookeeper在分布式系统中的协调作用。
4. 一致性模型：通过模拟网络分区和消息延迟等异常情况，我们观察了Zookeeper的一致性模型，理解了其Zab协议的工作原理。
三、实验结果与分析通过本次实验，我们深入理解了Zookeeper的分布式协调服务原理及其在分布式系统中的应用。
在数据模型方面，Zookeeper采用了一种层次化的数据结构，类似于文件系统，使得用户可以方便地进行数据的管理。
在一致性模型方面，Zab协议确保了Zookeeper集群的高可用性和数据一致性。
此外，我们还探究了Zookeeper在分布式系统中的优势，如易于扩展、高性能、可靠等。
然而，Zookeeper也存在一些局限性，例如不适合用于存储大量数据，以及在高网络延迟的情况下可能会导致性能下降。
四、实验总结与展望通过本次实验，我们对Zookeeper有了更深入的理解，掌握了其基本操作和原理。
在未来，我们可以进一步研究Zookeeper的更多高级特性，如事务管理、分布式队列等，并将其应用到实际的分布式系统中，以提高系统的稳定性和可靠性。
运维自动化在企业中的典型应用案例有哪些
运维自动化在企业中的典型应用案例有哪些在当今数字化时代，企业对于信息技术的依赖程度日益加深，运维工作的重要性也愈发凸显。
运维自动化作为提高运维效率、保障系统稳定的重要手段，已经在众多企业中得到了广泛的应用。
下面我们就来看看一些典型的应用案例。
一、自动化部署在一家互联网金融企业中，新业务的上线频率极高。
过去，每次新业务上线都需要运维人员手动配置服务器环境、安装依赖软件、部署应用程序等，这个过程不仅繁琐易错，而且耗时较长，严重影响了业务的上线速度。
为了解决这个问题，企业引入了运维自动化工具，实现了从代码提交到应用上线的全自动化流程。
开发人员只需将代码提交到版本控制系统，自动化工具会自动检测到代码变更，并触发一系列的部署操作。
包括创建服务器实例、安装操作系统、配置网络环境、安装所需的软件包、部署应用程序等。
整个过程无需人工干预，大大缩短了业务上线的时间，从原来的几天甚至几周缩短到了几个小时。
二、监控与告警一家大型电商企业，每天要处理海量的交易数据，系统的稳定性至关重要。
为了及时发现系统中的异常情况，企业建立了一套完善的监控与告警系统。
通过自动化监控工具，对服务器的性能指标（如 CPU 利用率、内存使用率、磁盘 I/O 等）、网络流量、应用程序的关键指标（如响应时间、错误率等）进行实时监测。
当监测到指标超过预设的阈值时，系统会自动发送告警信息给相关的运维人员。
告警信息不仅包含异常指标的详细数据，还会提供可能的原因分析和解决建议，帮助运维人员快速定位和解决问题。
此外，监控系统还具备智能分析功能，能够根据历史数据和趋势，预测可能出现的问题，并提前发出预警，让运维人员有足够的时间采取预防措施，避免问题的发生。
三、自动化备份与恢复在一家制造业企业中，生产管理系统存储着大量的关键数据，如生产计划、物料清单、质量检测数据等。
为了确保数据的安全性和可用性，企业实施了自动化备份与恢复方案。
每天定时对数据库和重要文件进行备份，并将备份数据存储到异地的存储设备中。
服务器端自动化运维工具推荐
服务器端自动化运维工具推荐在当今信息化时代，随着互联网和大数据的快速发展，服务器端自动化运维工具成为企业提高效率、降低成本的重要利器。
自动化运维工具可以帮助企业实现服务器资源的自动化管理、监控、故障排除等功能，提升运维效率，减少人为错误，保障系统稳定运行。
本文将介绍几款值得推荐的服务器端自动化运维工具，帮助企业选择适合自身需求的工具。
### 1. AnsibleAnsible是一款功能强大的自动化运维工具，具有轻量级、易学易用的特点。
Ansible使用SSH协议进行通信，无需在被管理节点上安装客户端，只需在控制节点上安装Ansible即可。
通过编写YAML格式的Playbook，可以实现自动化部署、配置管理、应用部署等操作。
Ansible还提供丰富的模块和插件，支持与各种云平台和第三方工具集成，适用于中小型企业的自动化运维需求。
### 2. PuppetPuppet是一款老牌的自动化运维工具，被广泛应用于大型企业和复杂系统的管理中。
Puppet采用基于模型的编程语言，通过定义资源类型、状态和依赖关系来描述系统配置，实现自动化配置管理和一致性检查。
Puppet提供丰富的模块和社区支持，可以快速部署、管理和监控大规模服务器集群，保证系统的稳定性和安全性。
### 3. ChefChef是一款基于Ruby语言开发的自动化运维工具，采用基础设施即代码（Infrastructure as Code）的理念，将系统配置和应用部署视为代码进行管理。
通过编写Cookbook和Recipe，可以实现系统配置、软件部署、监控告警等自动化任务。
Chef提供强大的扩展性和灵活性，适用于复杂系统和多样化环境的自动化运维需求。
### 4. SaltStackSaltStack是一款快速、可扩展的自动化运维工具，采用分布式架构和异步通信机制，支持高效的配置管理和任务执行。
SaltStack使用基于Python的DSL语言来描述系统配置和任务流程，通过Master-Slave模式实现对多台服务器的集中管理。
自动化运维方法及系统
自动化运维方法及系统自动化运维是指利用计算机技术和相关工具，通过自动化的方式来管理和维护IT系统和网络设备。
它可以提高运维效率、降低人力成本，并且能够减少人为错误的发生。
本文将介绍自动化运维的方法和系统，以及在实际应用中的一些案例和效果。
一、自动化运维方法1. 自动化脚本编写：通过编写脚本，可以实现自动化运维的一些常见操作，如系统巡检、日志分析、性能监控等。
脚本可以根据需求定时执行，减少手动操作的繁琐和错误。
2. 配置管理工具：配置管理工具可以匡助运维人员统一管理和配置多台服务器或者设备，实现批量操作和快速部署。
常见的配置管理工具有Ansible、Puppet等。
3. 自动化部署工具：自动化部署工具可以匡助运维人员实现应用程序的自动部署和更新。
通过配置好的流程，可以快速部署新的应用版本，减少人工干预的时间和错误。
4. 自动化监控系统：自动化监控系统可以实时监测服务器和网络设备的状态和性能，及时发现问题并进行报警。
监控系统可以根据预设的规则进行自动化的故障排查和修复。
二、自动化运维系统1. 统一运维平台：统一运维平台是一个集成为了各种自动化运维工具和功能的系统。
它可以提供统一的界面和操作方式，方便运维人员进行各种操作和管理。
2. 自动化运维工具集：自动化运维工具集是一套包含了各种自动化运维工具的系统。
它可以根据实际需求选择和集成各种工具，提供全面的自动化运维功能。
3. 自动化运维平台：自动化运维平台是一个完整的系统，包括了自动化脚本编写、配置管理、自动化部署和监控等功能。
它可以根据实际需求进行定制和扩展，满足不同场景的自动化运维需求。
三、案例和效果1. 自动化巡检：通过编写自动化脚本，可以实现系统的自动巡检，包括检查硬件状态、系统日志、磁盘空间等。
这可以提高巡检效率，减少人工巡检的工作量。
2. 自动化部署：使用自动化部署工具，可以实现应用程序的自动部署和更新。
这可以大大缩短部署时间，降低人为错误的发生。
1+x云计算平台运维与开发认证(中级)总题目试题与答案
1+x云计算平台运维与开发认证(中级)总题目试题与答案1.单选题1、下面哪个是软件代码版本控制软件?(10分)[单选题]A.projectB.SVN(正确答案)C.notepad++D.Xshell2.2、下面哪个阶段不是项目管理流程中的阶段?(10分)[单选题]A.项目立项B.项目开发C.项目测试D.项目质保(正确答案)3.3、VRRP协议报文使用的固定组播地址是?(10分)[单选题]A.127.0.0.1B.192.168.0.1C.169.254.254.254D.224.0.0.18(正确答案)4.4、每个物理端口传输速率为100Mb/s，将2个物理端口聚合成逻辑端口后，该聚合端口AP的传输速率为多少?(10分) [单选题]A.200Mb/s(正确答案)B.100Mb/sC.300Mb/sD.50Mb/s5.5、下列关于DHCP服务器的描述中，正确的是?(10分)[单选题]A.客户端只能接受本网段DHCP服务器提供的IP地址B.需要保留的IP地址可以包含在DHCP服务器的地址池中(正确答案)C.DHCP服务器不能帮助用户指定DNS服务器D.DHCP服务器可以将一个IP地址同时分配给两个不同的用户6.6、下列选项当中，创建名称为test的数据库的正确命令是?(10分)[单选题]Amysql-uroot–p000000createtestB.mysqladmin-uroot–p000000create test(正确答案) Cmysql-uroot-p000000createtestDmysqladmin-uroot-p000000create test7.7、操作Nginx时需要与哪个进程进行通讯?(10分)[单选题]A.主进程(正确答案)B.通讯进程C.网络进程D.worker进程8.8、Nginx中重新加载配置Master在接受到什么信号后，会先重新加载配置?(10分)[单选题]A.kill-HUPpid(正确答案)B.start-HUPpidC.stop-HUPpidD.restart-HUPpid9.9、以下哪个服务为OpenStack平台提供了消息服务?(10分) [单选题]A.KeystoneB.NeutronC.RabbitMQ(正确答案)D.Nova10.10、OpenStack在以下哪个版本正式发布Horizon?(10分) [单选题]A.CactusB.DiabloC.Essex(正确答案)D.Folsom11.11、下列选项当中，哪个是Neutron查询网络服务列表信息的命令?(10分)[单选题]A.neutronagent-list(正确答案)B.neutronnetwork-showC.neutronagent-showD.neutronnetwork-list12.12、以下关于腾讯云按量计费的描述中，哪项是错误的?(10分)[单选题]A.先使用后付款，相对预付费更灵活，用多少付多少，计费准确，无资源浪费。
zookeeper的作用,使用场景
Zookeeper是一个分布式协调服务，主要用于维护和管理共享数据，并提供了一些基础服务，如配置管理、同步协调、通知、路由和分布式标注等。
以下是Zookeeper的一些作用和主要使用场景：作用：1. 配置管理：Zookeeper可以集中管理服务器的配置信息，使得各个服务都能够快速获取到配置信息，并且变更配置时能够实时同步到所有服务。
2. 同步协调：Zookeeper可以用于实现分布式系统中不同组件之间的同步协调。
例如，多个服务可能需要根据一定的规则来更新数据，Zookeeper可以保证这些服务之间的数据一致性。
3. 命名服务：Zookeeper提供了一种统一的命名方式，可以用来查找、注册和删除对象，例如服务地址、端口、节点等。
4. 集群管理：Zookeeper可以用于管理分布式系统的集群，例如监控集群状态、协调负载均衡策略等。
5. 消息通知：Zookeeper可以用于实现消息通知机制，当某个事件发生时，可以通过Zookeeper将消息通知到相关人员。
6. 分布式锁：Zookeeper可以通过临时节点实现分布式锁，用于限制对共享资源的访问。
7. 选举和一致性：在分布式系统中，通过Zookeeper可以实现一致性选举，使得系统中的各个节点能够选出一个领导者，同时也能保证各个节点之间的数据一致性。
使用场景：1. 分布式系统中的配置管理：在分布式系统中，各个服务器的配置信息需要集中管理和同步。
Zookeeper可以提供集中式的配置管理功能，使得各个服务都能够快速获取到配置信息。
2. 分布式系统中的同步协调：在分布式系统中，不同组件之间的数据可能需要保持一致性。
Zookeeper可以提供同步协调功能，保证不同组件之间的数据一致性。
3. 分布式系统中的命名服务：在分布式系统中，需要使用统一的命名方式来查找、注册和删除对象。
Zookeeper提供了一种统一的命名方式，可以用于分布式系统的命名服务。
4. 分布式系统中的集群管理：在分布式系统中，需要监控集群状态、协调负载均衡策略等。
如何实现自动化部署和运维管理
如何实现自动化部署和运维管理自动化部署和运维管理是现代软件开发和运维的重要环节，可以提高开发效率、降低系统故障率、减少人为错误等。
下面将介绍如何实现自动化部署和运维管理的方法和工具。
一、自动化部署的方法和工具1. 使用持续集成/持续交付（CI/CD）工具：持续集成/持续交付是一种软件开发流程，通过自动化构建、测试和部署的方式，实现代码的快速交付和部署。
常用的CI/CD工具有Jenkins、GitLab CI、Travis CI等。
这些工具可以对代码进行持续集成、自动化测试，并自动将代码部署到生产环境。
2. 使用容器化技术：容器化可以将应用及其依赖打包到一个可移植的容器中，实现跨平台部署和运行。
常用的容器化工具有Docker和Kubernetes等。
使用容器化技术可以极大地简化部署过程，提高系统的灵活性和可扩展性。
3. 使用配置管理工具：配置管理工具可以管理应用的配置文件，自动化配置应用的环境和参数。
常用的配置管理工具有Ansible、Puppet和Chef等。
通过配置管理工具，可以实现一次性部署多个服务器，并保持配置的一致性。
4. 使用部署脚本和自动化工具：编写部署脚本可以自动化执行部署过程，减少手动操作和人为错误。
可以使用Shell脚本、Python脚本等编写部署脚本，并使用工具如Fabric、Ansible等来执行脚本。
二、自动化运维管理的方法和工具1. 使用监控工具：监控工具可以实时监测系统的运行状况，包括服务器的负载、网络流量、服务的可用性等。
常用的监控工具有Prometheus、Zabbix、Nagios等。
通过监控工具可以及时发现问题，并采取相应的措施进行处理。
2. 使用日志管理工具：日志管理工具可以收集、存储和分析系统的日志信息。
常用的日志管理工具有ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）、Splunk等。
通过日志管理工具可以快速定位问题，分析系统的性能和稳定性。
运维实习总结7篇
运维实习总结7篇篇1一、实习背景随着信息技术的迅猛发展，运维工作在企业信息化建设中扮演着越来越重要的角色。
为了提高自身专业技能，我积极参加了本次运维实习项目。
通过实习，我期望能够深入了解运维工作的核心内容和实际操作技巧，为未来的职业发展打下坚实的基础。
二、实习内容与过程在实习过程中，我主要参与了以下工作：1. 服务器维护与管理：负责日常服务器维护工作，包括监控服务器运行状态、定期备份数据、更新系统补丁等。
通过实践操作，我掌握了如何确保服务器安全稳定运行的专业技能。
2. 网络管理：参与企业网络规划与设计，负责网络设备的配置与管理。
我学会了如何优化网络结构，提高网络传输效率，确保企业网络安全。
3. 运维工具使用：学习并使用多种运维工具，如ansible、docker等，这些工具的使用极大地提高了我的运维效率和质量。
4. 故障排查与处理：面对服务器故障和网络问题，我学会了如何快速定位并解决。
通过不断实践，我积累了丰富的故障处理经验。
在实习过程中，我也遇到了一些挑战。
例如，在配置网络设备时，由于对设备性能不了解，导致配置出现错误。
面对这个问题，我积极向导师请教，通过查阅相关资料和反复实践，最终成功解决了问题。
这次经历使我深刻认识到，解决问题需要耐心和细心，同时也需要不断学习和实践。
三、实习收获与感悟通过本次实习，我获得了宝贵的实践经验，对运维工作有了更深入的了解和认识。
我学会了如何确保服务器安全稳定运行、如何优化网络结构、如何使用运维工具提高效率、如何排查和解决故障。
这些技能和经验将对我未来的职业发展产生积极的影响。
在实习过程中，我也感受到了运维工作的挑战与乐趣。
面对复杂的问题和棘手的故障，我通过不断学习和实践，逐渐找到了解决问题的方法和思路。
这种不断挑战自我、超越自我的过程让我感受到了成长的喜悦。
同时，我也意识到了自身存在的不足之处。
例如，在处理复杂问题时有时缺乏足够的耐心和细心，导致问题解决不够彻底；在团队合作中有时缺乏沟通技巧和方法，导致团队合作不够顺畅。
业界异地多活高可用架构设计方案总结
业界异地多活⾼可⽤架构设计⽅案总结异地多活在近年越来越多⼤型互联⽹公司采⽤的⽅案，⼏乎也是⼤型应⽤发展到⼀定阶段的必然选择，综合⽐较⼀下各个互联⽹公司的⽅案，会发现有很多共性的东西，也有很多差异化的东西，这是最有意思的地⽅什么是异地多活异地多活⼀般是指在不同城市建⽴独⽴的数据中⼼，“活”是相对于冷备份⽽⾔的，冷备份是备份全量数据，平时不⽀撑业务需求，只有在主机房出现故障的时候才会切换到备⽤机房，⽽多活，是指这些机房在⽇常的业务中也需要⾛流量，做业务⽀撑。
冷备份的主要问题是成本⾼，不跑业务，当主机房出问题的时候，也不⼀定能成功把业务接管过来。
CAP原则分布式架构设计⽆论怎样都绕不开CAP原则，C⼀致性 A可⽤性 P分区容错性，分区容错性是必不可少的，没有分区容错性就相当于退化成了单机系统，所以实际上架构设计是在⼀致性和可⽤性⼀个天平上的两端做衡量。
为什么强⼀致性和⾼可⽤性是不能同时满⾜？假如需要满⾜强⼀致性，就需要写⼊⼀条数据的时候，扩散到分布式系统⾥⾯的每⼀台机器，每⼀台机器都回复ACK确认后再给客户端确认，这就是强⼀致性。
如果集群任何⼀台机器故障了，都回滚数据，对客户端返回失败，因此影响了可⽤性。
如果只满⾜⾼可⽤性，任何⼀台机器写⼊成功都返回成功，那么有可能中途因为⽹络抖动或者其他原因造成了数据不同步，部分客户端独到的仍然是旧数据，因此，⽆法满⾜强⼀致性。
异地多活的挑战延迟异地多活⾯临的主要挑战是⽹络延迟，以北京到上海 1468 公⾥，即使是光速传输，⼀个来回也需要接近10ms，在实际测试的过程中，发现上海到北京的⽹络延迟，⼀般是 30 ms。
⼀致性⽤户在任何⼀个机房写⼊的数据，是否能在任何⼀个机房读取的时候返回的值是⼀致性的。
误区所有业务都要异地多活以⽤户中⼼为例，注册是没必要做异地多活的，假如⽤户在A机房注册了，在数据没有向外同步的时候，A机房⽹络中断，这个时候如果让⽤户切换到B机房注册，就有可能发⽣数据不⼀致，出现两个基本相同的账号，这是不可容忍的。
MySQL异地多活的数据双向复制方案
MySQL异地多活的数据双向复制方案异地多活背景在讲DRC或者讲数据复制之前，先跟大家回顾一下异地多活的背景。
今天我主要分享饿了么多活的底层数据实施，介绍在整个多活的设计和实施过程中我们是怎么处理异地数据同步的，而这个数据同步组件在我们公司内部称之为DRC。
去年我们在做多活调研的时候，整个公司所有的业务服务都是部署在北京机房，服务器大概有四千多台，灾备的机器是在云端，都是虚拟机，大概有三千多台。
当时我们峰值的业务订单数量已经接近了千万级别，但是基本上北京机房（IDC）已经无法再扩容了，也就是说我们没有空余的机架，没有办法添加新的服务器了，必须要再建一个新的机房，于是我们在上海建一个新的机房，上海机房要在今年的4月份才会投入使用，所以需要在上海机房建成之后，异地多活项目能具备在生产环境上进行灰度。
异地多活的底层数据同步实施这是异地多活的底层数据同步实施的一个简单的概要图，大家可以看到，我们有两个机房，一个是北京机房，一个是上海机房。
在这个时候，我们期望目标是北方所有的用户请求、用户流量全部进入北京机房，南方所有的用户请求、用户流量进入上海机房。
困难的地方是，这个用户有可能今天在北方，明天在南方，因为他在出差，还有就是存在一些区域在我们划分南北shard的时候，它是在边界上面的，这种情况会加剧同一个用户流量在南北机房来回漂移的发生。
还有个情况，当我们某个机房出现故障，如核心交换机坏掉导致整个机房服务不可用，我们希望可以把这个机房的所有流量快速切到另外的数据中心去，从而提高整个饿了么服务的高可用性。
以上所有的因素，都需要底层数据库的数据之间是打通的。
而今天我所要分享的DRC项目就是饿了么异地MySQL数据库双向复制的组件服务，即上图中红色框标记的部分。
异地多活对底层数据的要求我们在前期调研DRC实现的时候，主要总结了的三点，而在后续的设计和实施当中，基本上也是围绕这三点来去解决问题。
第一个我们觉得是延迟要低，当时给自己定的目标是秒级的，我们希望在北京机房或上海机房写入的数据，需要在1秒钟之内同步到上海或者北京机房。
系统运维工程师-运维知识体系
基础服务层
业务决策
灰度发布、服务降级、异地灾备、数据分析平台、智能扩容决策树（需要各层支持）、智能监控
监控工具：
Zabbix
Nagios
Cacti
Open-Falcon
Sensu
自动化工具
（Puppet
Chef
SaltStack
Ansible）
日志服务
操作审计
资源编排
运维监控服务
持续交付系统
消息队列服务
存储层
文件存储
单机存储
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CPU运行级别、使用率、上下文切换、运行队列、进程调度、系统调用、CPU管理（进程管理、taskset、intel VT-X）
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监控平台
CI/CD系统
运维管理产品
运维服务化
OAAS
远程运维实习报告
实习报告一、实习背景与目的随着互联网技术的飞速发展，企业信息化建设越来越受到重视。
远程运维作为企业信息化建设的重要组成部分，能够帮助企业实现高效、稳定的系统运行。
为了更好地了解远程运维的工作内容和发展趋势，提高自己的实际操作能力，我参加了为期一个月的远程运维实习。
本次实习旨在了解远程运维的基本概念、工作内容、工具和方法，掌握远程运维的操作技巧，提高自己在实际工作中解决运维问题的能力。
二、实习内容与过程1. 实习前的准备在实习开始前，我参加了由企业组织的远程运维培训，学习了远程运维的基本概念、工作内容、工具和方法。
同时，我还自行查阅了相关资料，对远程运维有了更深入的了解。
2. 实习过程实习过程中，我主要参与了以下几个方面的内容：（1）远程运维平台的使用我学会了使用企业提供的远程运维平台，掌握了平台的基本功能，如远程登录、文件传输、命令执行等。
同时，我还学会了如何通过平台监控系统运行状态，分析故障原因，并采取相应的措施解决问题。
（2）系统配置与优化在实习过程中，我参与了企业服务器的系统配置与优化工作。
通过对服务器硬件、网络配置、系统参数等方面的调整，提高了服务器的运行效率和稳定性。
（3）故障处理与分析当系统出现故障时，我积极参与故障处理，学会了如何通过日志分析、系统排查等方法，快速定位故障原因，并采取相应的措施解决问题。
（4）远程运维文档编写为了方便团队成员了解远程运维的工作内容和操作方法，我参与了远程运维文档的编写。
通过整理和总结实习过程中的经验和教训，提高了自己的文档编写能力。
三、实习收获与反思1. 实习收获通过本次实习，我掌握了远程运维的基本概念、工作内容、工具和方法，提高了自己在实际工作中解决运维问题的能力。
同时，我还学会了如何与企业团队成员进行有效沟通，提高了自己的团队协作能力。
2. 实习反思在实习过程中，我发现自己在某些方面还存在不足，如对某些运维工具的使用不够熟练，对系统故障的处理速度有待提高等。
2.傅翠云--异地多活数据流基础设施DRC
…
备份、通知…
数据流基础设施DRC
DRC是什么 Data Replica(on Center
原生复制 标准消息 高可用 卡夫卡
同步 异构 实时 分发
DRC架构
DRC region manager 统一接入层 DRC cluster manager
集群管理层
SQL Server
Import/Export向导 Bulk Copy Program 10-‐page document
PostgreSQL
pg_dump 3-‐page document
跨ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ同步
• RDS replica2on不支持跨域 • DRC支持跨域RDS同步或者容灾，对RDS无入侵 • 限量公测
• • • • Open search CDP DRDS同步，小表广播 网聚宝等数据搜索
DRC store
• 限量公测
DRC SDK
理想
ECS APP
DRC
DRDS RDS OCS OTS
【阿里异地多活】 • 热拔插应对业务峰值 • 流量实时切换 • 数据实时恢复
城市2 机房3 机房4 读 /写 只读 城市3 读/写
【同城多机房】只能堆机器 【跨城多机房】冷备贵且不靠谱， 多写跨城调用延迟大，流量无法切换
异地多活数据流基础设施 DRC
傅翠云 -‐-‐ 双11支持571亿交易额背后的武器
自我介绍
• 花名 延瑛 • 阿里技术保障数据库专家 • 专注于DRC（data replica2on center） 目前负责产品规划和架构设计 • 在数据库，高可用，分布式经验比较丰富
一致性
• 数据有序 • 数据不丢 • 数据不错 • 事务一致
大数据运维实习报告
实习报告一、实习背景及目的随着互联网和大数据技术的飞速发展，大数据运维成为了一个热门领域。
为了更好地了解大数据运维的相关知识，提高自己的实际操作能力，我参加了为期一个月的大数据运维实习。
本次实习旨在学习大数据的基本概念、技术架构、运维工具及实践操作，从而为将来的工作或进一步学习打下坚实的基础。
二、实习内容与过程1. 大数据基本概念与技术架构在实习的第一周，我学习了大数据的基本概念、特性以及应用场景。
了解了大数据的五大特性：体量巨大、速度快、类型多、价值密度低和真实性。
同时，学习了大数据技术架构的三个层次：数据采集与存储、数据处理与分析、数据可视化与展示。
2. 常用大数据运维工具实习的第二周，我学习了常用的大数据运维工具，如Hadoop、Spark、Flink等。
通过学习，掌握了这些工具的基本原理、安装与配置方法，并了解了它们在实际项目中的应用。
此外，还学习了Zookeeper、Kafka等分布式系统的原理与操作。
3. 大数据实践操作在实习的第三周和第四周，我参与了实际的大数据项目操作。
首先，根据项目需求，进行了数据采集、清洗和预处理。
然后，利用Hadoop和Spark进行了数据分布式存储和计算，实现了数据的分区、压缩和加密。
最后，通过Flink进行了实时数据处理和分析，实现了数据流式的计算和输出。
三、实习收获与反思1. 实习收获通过本次实习，我系统地学习了大数据运维的基本知识和技能，对大数据技术有了更深入的了解。
同时，通过实际操作，提高了自己的动手能力和解决问题的能力。
此外，我还学会了如何在团队中协作，提高了沟通与协作能力。
2. 实习反思在实习过程中，我认识到自己在某些方面还存在不足。
首先，对于某些大数据技术的理解不够深入，需要在今后的学习中加强理论知识的学习。
其次，在实际操作中，发现自己在遇到问题时，解决思路不够开阔，需要提高自己的逻辑思维和分析问题的能力。
最后，在团队协作中，我发现自己在时间管理和任务分配上还有待提高，需要更加注重时间管理和团队协作能力的培养。
多地多活与单元化架构
多地多活与单元化架构背景在业务发展到⼀定阶段之后，任何因故障⽽导致的服务中断都会带来巨⼤的损失。
为了提⾼系统的伸缩能⼒与⾼可⽤能⼒，我们都不断的在努⼒消除系统单点瓶颈。
如使⽤应⽤集群是为了解决服务层的单点问题，使⽤主从数据库是为了解决数据库层⾯的单点问题。
尽管我们使⽤微服务架构，很好的解决了服务治理与监控问题，使得少数服务器出现故障仍不影响整体服务质量。
但是由于所有的设备都存放在同⼀个机房内部，对于机房级的故障是⽆法承受的，如机房断电、⽕灾、地震等，造成的后果是灾难性的。
虽然机房内部很好的解决了单点故障，但是机房本⾝却是单点的。
为了提升机房级的容灾能⼒，业界多采⽤ “两地三中⼼” ⽅案。
两地三中⼼顾名思义，两地指的是两个城市：同城，异地。
三中⼼指的是三个数据中⼼：⽣产中⼼、同城容灾中⼼、异地容灾中⼼。
在同⼀个城市或者临近的城市建设两个相同的系统，双中⼼具备相当的业务处理能⼒，机房之间通过⾼速⽹络实时同步数据。
在异地建设灾备中⼼，通过异步传输的⽅式，将双机房的数据备份⾄异地灾备中⼼，以应对城市级别的灾难。
备份模式由于⾦融⾏业对系统建设要求⾼，因此在早期绝⼤部分银⾏都采⽤“两地三中⼼”建设⽅案。
在这种模式下，多个中⼼是主备关系，即只有⽣产中⼼对外提供服务，同城容灾中⼼是⽣产中⼼的备份，当⽣产中⼼⽆法提供服务时，将流量切换⾄同城容灾中⼼。
当同城双机房都发⽣故障时，启⽤异地灾备中⼼。
这种模式建设⽅案简单，实际上是通过资源的堆砌与冗余来应对不确定事件的发⽣。
但由于对灾难的响应和机房的切换周期⾮常长，⽆法实现业务的零中断，对设备资源的利⽤率低下，因此，近年来各个企业都开始寻求转变，将系统建设为双活，使同城双中⼼同时对外提供服务，节约成本，同时继续保留异地容灾中⼼。
双活模式双活不仅仅是将流量切分⾄两个机房这么简单，更多的是要考虑如何能让⽤户的请求在⼀个机房中就能完成，避免跨机房调⽤带来的延时增加，从⽽影响客户体验。