ADC DBFree-阿里数据库自动化运维平台
银行数据中心自动化运维平台设计
银行数据中心自动化运维平台设计本文介绍银行数据中心自动化运维平台设计的背景和目的。
随着银行业务的扩张和数据量的增长，传统的手动运维方式已经无法满足业务运营的要求。
为了提高运维的效率和可靠性，银行决定设计一个自动化运维平台来管理数据中心的各项运维任务。
自动化运维平台设计的目的是实现对数据中心运维任务的全面自动化管理，减少人工干预，提高运维效率，降低运维成本，并确保数据中心的稳定性和安全性。
通过自动化运维平台，银行可以实现运维任务的快速响应、高效执行和实时监控。
本文将介绍自动化运维平台的设计原则、功能模块以及实施方案，以帮助银行了解和理解此平台的重要性和潜在好处。
本文旨在分析银行数据中心运维的需求，以及自动化运维的优势和目标。
银行数据中心运维需求分析银行作为金融行业的重要组成部分，数据中心扮演着关键的角色。
银行数据中心的运维需要满足以下需求：高可用性：银行数据中心需要保证24/7的稳定运行，以确保业务连续性和系统可用性。
高可用性：银行数据中心需要保证24/7的稳定运行，以确保业务连续性和系统可用性。
安全性：银行数据中心存储了大量的敏感客户信息和交易数据，因此必须具备严格的安全保护机制，包括访问权限控制、数据加密等。
安全性：银行数据中心存储了大量的敏感客户信息和交易数据，因此必须具备严格的安全保护机制，包括访问权限控制、数据加密等。
安全性：银行数据中心存储了大量的敏感客户信息和交易数据，因此必须具备严格的安全保护机制，包括访问权限控制、数据加密等。
安全性：银行数据中心存储了大量的敏感客户信息和交易数据，因此必须具备严格的安全保护机制，包括访问权限控制、数据加密等。
灵活性：由于业务需求的不断变化，银行数据中心需要具备灵活的运维能力，能够快速部署和调整系统资源，以适应不同的业务场景。
灵活性：由于业务需求的不断变化，银行数据中心需要具备灵活的运维能力，能够快速部署和调整系统资源，以适应不同的业务场景。
灵活性：由于业务需求的不断变化，银行数据中心需要具备灵活的运维能力，能够快速部署和调整系统资源，以适应不同的业务场景。
Hillstone AX系列：应用交付控制器（ADC）AX1000 AX1000S AX20
Hillstone AX-Series:Application Delivery Controller (ADC)AX1000 / AX1000S/ AX2000 / AX2000S / AX4060 / AX4060S / vADCHillstone AX Series Application Delivery Controllers (ADCs) are the next generation of enterprise-class application delivery optimization products. The Hillstone ADC supports a full range of load balancing functions, including link load balancing (LLB), server load balancing (SLB) and global server load balancing (GSLB). In addition, the AX Series supports health checks for applications, servers and links, first-level network attack protection, SSL offload, application and dataacceleration via caching, and more. The Hillstone ADC can greatly improve the availability and scalability of core applications and business platforms, and effectively improve the operational efficiency of enterprise data centers. Together with Hillstone security products such as next-generation firewalls, the Hillstone ADC can provide end-to-end application delivery and security capabilities for your applications and business operations.Hillstone’s ADC fully supports IPv6, high-performance clustering and carrier-grade high availability. It is widely used in server load balancing; traffic distribution and business continuity acrossmultiple data centers; link optimization across multiple ISPs; CDN traffic management; and other application optimization and acceleration scenarios. The Hillstone ADC provides industry-leadingsolutions for government, finance, network operators, education, healthcare and other sectors.High-performance Server Load Balancing Hillstone’s AX Series provides server load balancing with high-capacity concurrent and new session processing capabilities. It intelligently adjusts traffic distribution based upon the health status of server nodes, and automatically completes switching to ensure the best user experience as well as application high availability. Hillstone’s ADC utilizes Layer4 to Layer 7 load balancing algorithms and load balancing based on domain names. Intelligent application identification based on characteristics, behavior and other information allows fine-tuning of performance and throughput to support employee productivity. It also supports application-layer content switching and rewrite to improve the availability of both servers and applications.Intelligent, Efficient and Dynamic Link Load Balancing Hillstone’s AX Series ADC offers enterprise-class link load balancing technology. It features an innovative adaptive link selection control algorithm that can detect link connectivity, bandwidth utilization, delay, packet loss and jitter in real time, and adjust the traffic forwarding rules based uponthe actual link quality and performance. Using an intelligent closed loop, the best route can be selected in real time so that problems such as unbalanced link utilization, single point of failure, poor cross-ISP access, wastage of link resources, and other performance problems are eliminated. The Hillstone ADC supports multiple link load balancing modes such as ECMP, ISP routing, dynamic link switching, and application routing to ensure optimal link access and support employee productivity. High-performance SSL Offload for Secured ApplicationsFinance, healthcare, e-commerce and other applicationsare commonly secured via SSL encryption, which adds workload to servers that can impact performance andlimit scalability. Hillstone’s ADC supports SSL hardware acceleration technology that provides industry-leading 2048-bit SSL processing performance. By offloading SSL traffic to the Hillstone ADC’s dedicated SSL processing resources, the server workload is significantly reduced resulting in improved server performance and scalability.Full-featured IPv6In addition to IPv6 support, the Hillstone ADC supports IPv6 application layer transformation technology to help IPv4 websites and networks seamlessly upgrade to or interoperate with IPv6. Through intelligent link processing technology, the addressing problem can be solved efficiently. The Hillstone ADC standard configuration comes with a 1T hard drive and supports log storage for the IPv6 application layer transformation.End-to-end Security ProtectionTogether with Hillstone Networks’ next-generation firewalls, CloudEdge, CloudHive and other security products, the Hillstone ADC can provide end-to-end security protection capabilities from network access to data centers.Product HighlightsServer Load Balancing• L4 and L7 server load balancing• HTTP content switching based on URL, HTTP header, cookie• HTTP content rewriting• Redirection for HTTP requests• Supports IPv6• Supports HTTP2.0• Supports WebSocket protocol• Supports fastHTTP modeServer Health Checks• Predefined and custom health checks for ICMP, TCP, UDP, HTTP, HTTPS, SMTP, POP3, IMAP, DNS, FTP protocols and third-party objects• Supports email exchange protocol / RADIUS protocol health checks• Support server resource health checkServer Session Persistence• Source IP based session persistence• Session persistence for encrypted cookie• Supports sharing session peersistence table across VMsApplication Acceleration• HTTP caching (jpg, doc, ppt, xls, html, css, js, pdf, swf, mp3, avi, flv, mp4)• TCP connection multiplexing• HTTP compression (doc, ppt, xls, html, css, js) SSL Inspection• Software SSL offload; supported versions include SSLv2, SSLv3, TLS 1.0, TLS1.1, TLS1.2• Hardware SSL offload• Predefined or customized encryption algorithms with priorities• SSL connection multiplexing• Supports SSL proxy• Works in conjunction with sBDS and NIPS to identify encrypted traffic Link Load Balancing• Supports IP address library and ISP address librarywith automatic update• Policy routing supports domain name andgeographic location routingGlobal Server Load Balancing• Supports DNS proxy• DNS proxy blacklist and whitelist• Inbound SmartDNS• SmartDNS supports IP address library and ISPaddress library with automatic updatesSystem Management• System management via WebUI, Console, Telnetand SSH• Role-based authorization of administrators,auditors and operators• Access control on the administrator address forremote management• Supports WebUI administrators to bind to trustdomain, and certificate authentication for adminis-trators• Configuration for password complexity andminimum length restrictions• Supports SNTP, and synchronization of systemtime from multiple NTP servers• Supports multiple configuration files and configu-ration file backup and recovery• Supports hping, tcpdump and curl operation andmaintenance toolsApplication Identification• Application identification based on applicationcharacteristics, behavior and related information• Multi-dimensional application definitions• Thousands of application signatures• Application signature database updated inreal-timeLog and Monitoring• Supports a variety of log types, including eventlogs, network logs, configuration logs, NAT logs,SLB logs, health check logs, etc.• Log storage in both local device and server• Email alarms and log alarms• Real-time WebUI display of system resourceutilization and hardware status• Monitoring and graphical display of the SLB status• Device status monitoring on mobile devices viaCloudView• Supports forwarding SLB log, health check binarylog to HSADeployment and Network Configuration• Deployment via one-arm reverse proxy, routing,transparent, or DSR• Supports static routing, ISP routing, policy routing,and RIP dynamic routing protocol, and supportsimport of ISP information• HA / AP mode• Supports configuration, session, health checks,PKI synchronization• Policy control• VSYS• Supports AWS, Azure and Alibaba Cloud (manualdeployment only)• Support LMS centralized authorization• Supports VMware / KVM / Xen / Hyper-Vvirtualization deployment• QoS• Session limiting• Supports anti-DDoS• Supports centralized management• Supports programmable script aRulesDNS Server• Supports A, AAAA, NS, CNAME, PTR, MX, TXT, SRV• Recursive forwarding• DNS transparent proxyFeaturesASIC 360,0001 TB 64 GB2 × USB Port, 1 ×MGT, 1 × HA, 1 × Serial 2 × USB Port, 1 ×MGT, 1 × HA, 1 × Serial hot-swappable hot-swappable hot-swappable Frequency 50/60 Hz 50/60 Hz 50/60 Hz Average Power 350W 550W 550W Height2U2U2UDimension (W×D×H)(430 x 500 x 88 mm)16.9 x 19.7 x 3.5 in (430 x 500 x 88 mm)(550 x 440 x 88mm)21.7 x 17.3 x 3.5 in (550 x 440 x 88mm)(550 x 440 x 88mm)21.7 x 17.3 x 3.5 in (550 x 440 x 88mm)Net Weight 28.7 lb (13 kg)52.9 lb (24 kg)52.9 lb (24 kg)Gross Weight37.5 lb (17 kg)63.9 lb (29 kg)63.9 lb (29 kg)Operating Temperature 32-104 °F (0-40 °C)32-104 °F (0-40 °C)32-104 °F (0-40 °C)Allowed Relative Humiditynon-condensing5 ~ 85%,non-condensingnon-condensing5 ~ 90%,non-condensingnon-condensing5 ~ 90%,non-condensingL4 Throughput (SRIOV)10 Gbps30 GbpsL4 Throughput (VMXNet3) 2 Gbps 2 GbpsL7 HTTP Throughput (SRIOV)7.5 Gbps22 GbpsL7 HTTP Throughput (VMXNet3) 2 Gbps 2 GbpsL4 Connections/s200,000600,000L7 HTTP Connections/s150,000450,000Concurrent Connections 3 Million8 MillionECDHE RSA 2K SSL (TPS) (1)4,00014,000ECDHE RSA 2K SSL Throughput (2)800 Mbps 3 Gbps Module OptionsModule IOC-AX-4GE-B IOC-AX-4SFP IOC-AX-8GE-B IOC-AX-8SFP IOC-AX-4GE4SFP I/O Ports 4 × SFP Ports8 × SFP PortsDimension1U (Occupies 1 generic slot)1U (Occupies 1 generic slot)Weight0.33 lb (0.15 kg)0.55 lb (0.25 kg)Module IOC-AX-2SFP+IOC-AX-4SFP+IOC-AX-4GE-B-H IOC-AX-4SFP-H IOC-AX-8GE-B-H I/O Ports 4 × SFP+ Ports 4 × SFP PortsDimension1U (Occupies 1 generic slot)1U (Occupies 1 generic slot)Weight0.44 lb (0.2 kg)0.33 lb (0.15 kg)Module IOC-AX-8SFP-H IOC-AX-4GE4SFP-H IOC-AX-2SFP+-H IOC-AX-4SFP+-H IOC-AX-2QSFP+-H I/O Ports 4 × GE and 4 × SFP Ports 4 × SFP+ PortsDimension1U (Occupies 1 generic slot)1U (Occupies 1 generic slot)Weight0.55 lb (0.25 kg)0.44 lb (0.2 kg)NOTES:(1) In the test, Transaction Per TCP Connection uses Maximum Possible;(2) The RSA key length is 2048Bit, and the encryption suite is AES256-SHA256.。
ITSM系统介绍2017
➢ 云运维安全标准贯标 ➢ 涉密企业和行业信息安全
规范实施
建设规划方案
以流程 为导向
以业务 为中心
以服务 为宗旨
卓越的IT运营与客户的满意
以技术为唯一导向 被动服务用户请求 各自为政的个体行为
救火队员
流程技术一体化 主动提升客户价值 紧密合作的协同行为
消防预案
建设规划方案
•IT服务战略管理 •需求管理 •业务关系管理 •服务组合管理 •财务管理
审计管控输入
•IT运营管理 •服务台 •事件管理 •问题管理 •请求履行 •访问管理 •事态管理 •应用管理 •技术管理
服务 战略 服务 运营
PDCA
服务
•服务级别设计 •服务目录设计 •IT业务连续性管理 •可用性管理 •容量管理 •信息安全管理 •供应商管理 •服务设计协调
建设规划方案
九牧厨卫 中国商飞
联想中国GIS与GAS部门
具有管理意识 Level 1
被动运维管理 Level 2
主动运维管理 Level 3
运维服务化 Level 4
业务伙伴 Level 5
救火队员文化
行业最佳实践已经实施
正在尝试最佳实践
正在采用行业最佳实践 应用级别化
服务级别化
初步建立流程
实时的基础设施以及私有云 具有战略眼光
战略与需求管理流程
云环境下的敏捷持续交付流程
人员组织(O) 建立
组织结构框架
角色职责与管理
数据信息(D) 量化
知识库与配置信息库
人工构建库与备件发布库
管理工具(A) 依赖
监控与自动化工具
流程运行与管控工具
运维技术(T) 提升
阿里云新型互联网架构介绍
DevOps 管理
容器服务
• Docker企业版(国内独家) • 支持Kubernates
云效：持续开发持续集成（ DevOps ） 的管理软件
Aliware （分布式企业中间件）： 大规模验证的 Java 中间件
新型应用 第三方应用 存量IT系统
CSB云服务总线
能力开放运营
用户中心 资源中心
API管理运营 共享服务层
客户和场景：互联网金融生产环境（含大数据） 关键产品：IAAS+大数据+
中间件（含docker）+高级版云盾
平台特性：等保三级，两地三中心 客户和场景：央企，互联网中台+大数据
V2.0 （2016.05）
关键产品：IAAS+大数据+中间件 平台特性：统一运维管理，管控节点压缩
满足生产级可靠性和 安全合规的要求
统一的管理运维系统， 和企业现有IT管理系统 无缝对接
向混合云 平滑演进
飞天平台整体架构
淘宝、天猫、支付宝、高德、菜鸟网络、阿里音乐等事业部 PaaS服务 微服务开发 框架服务 分布式数据 库服务 分布式消息 中间件服务 云服务总线 服务 数据交换服 务 DaaS服务 数据治理服 务 数据开放服 务 数据可视化 服务
解决数据 长效保存 及采集问题
解决数据 规范问题
解决数据 交换及安全问题
解决技术 转化输出问题
飞天平台：由实践锤炼而来
天猫 支付宝
17.5万笔/秒订单
12万笔/秒支付
2017天猫 11.11 购物狂欢节 1682亿元总成交额
阿里云专有云：让每个企业都拥有自己的飞天
专有云 公共云
北京，杭州，上海，青岛 深圳，香港，新加坡
阿里云EDAS技术架构概述
✓ 资源不足，自动扩容 ✓ 资源剩余，自动缩容
✓ 结合按量计费 ✓ 不使用，不收费
业务场景 – 业务多租户化（细粒度）权限管理
Dev
Test
Pre Production
Production
服务A
服务B
服务C
服务D
服务A
服务B
服务C
服务D
服务A
服务B
服务C
服务D
服务A
服务B
服务C
服务D
E D A S 已打通阿里云 R A M 权限，支持细化到子账号、操作粒度的管控，根据不同环境的需要，可配置不同的账号角色
K8s Deployment
Pod 1
Worker 1
可用区 A
Pod 2
Worker 2
可用区 B
Pod 3
Worker 3
可用区 C
业务场景 – 根据业务指标（秒级）自动弹性扩缩
ECS 应用 弹性扩缩 容
①
触发指标： RT >= 30 m s 、Load >= 300 触发条件：任一指标 持续时间：超过 3 分钟 每次扩容实例数 3 ，最大实例数 15；
据
化
应用监控
运
基础监控
营
容器镜像【镜像版本管理】 业务应用
环境隔离
系
故障演练
统
高
限流降级
可
容量规划
用
数据库诊断 R P C 诊断 Java 运行时诊断 容器诊断
CI/C D
K8s 一键转换
K8s 应用 绿色通道
发布方式 部署形式
服务查询
应 用 诊 断
服务鉴权 调用链查询
微
微服务
《阿里大数据架构》课件
2
阿里云实时计算引擎
阿里云实时计算引擎是一种实时数据分析和计算平台，提供实时数据处理和实时 智能服务。
3
TensorFlow在阿里的应用
阿里巴巴广泛使用TensorFlow进行机器学习和深度学习，在智能推荐和图像识 别等领域取得了重要成果。
大数据平台管理
阿里巴巴大数据 平台管理的架构
阿里巴巴建立了一套完善 的大数据平台管理架构， 实现了数据的集中管理和 资源的统一调度。
Storm流式计算引擎
Storm是一种分布式的实时流 式计算引擎，用于处理和分析 高速数据流。
Flink在流处理中的应用
阿里巴巴使用Flink进行实时流 处理，通过流计算实现业务实 时监控和分析。
实时智能架构
1
实时智能分析的概念和应用场景
实时智能分析是基于实时数据进行智能挖掘和分析，用于实时推荐、智能广告等 应用。
2 阿里巴巴大数据安全架构设计
阿里巴巴通过建立严格的安全架构和流程，确保数据在收集、存储和处理过程中的安全。
3 阿里云数据加密解决方案
阿里云提供多种数据加密解决方案，保护数据的机密性和完整性，防止数据泄露和篡改。
流处理架构
流处理的定义和应用场景
流处理是一种实时处理数据的 方式，广泛应用于实时推荐、 欺诈检测和实时分析等场景。
数据的写入和读取。
阿里云OSS存储
阿里云对象存储（OSS）是一种安全 可靠、高扩展性的云存储服务，用于 存储和管理大规模的非结构化数据。
HBase列式数据库
HBase是一种分布式、可扩展的列式 数据库，用于存储和查询大规模结构 化数据。
数据安全
1 数据安全的重要性
在大数据时代，数据安全是保护个人隐私和企业利益的关键，需要采取有效的安全措施。
冰御安全运维平台
架构与技术栈
架构
采用分布式、微服务架构，支持 弹性扩展和高可用部署。
安全技术
集成防火墙、入侵检测、病毒防 护等多种安全技术，确保平台自 身安全性。
技术栈
基于Java、Python等主流编程语 言开发，采用Spring Cloud、 Docker等先进技术栈构建。
数据库
支持MySQL、Oracle等关系型数 据库以及MongoDB等非关系型 数据库。
访问控制和权限管理
平台提供精细的访问控制和权限管理功能，租户可以灵活 配置和管理自己的用户和角色，实现不同用户对不同资源 的访问控制。
定制化服务
冰御安全运维平台支持租户的定制化需求，可以为租户提 供个性化的功能和界面定制，满足其特定的业务需求。
灵活扩展性设计
模块化架构
平台采用模块化设计，各个功能模块相互独立，方便根据实际需 求进行灵活的组合和扩展。
终端安全管理
对企业内部的所有终端设备进行统一的安全管理，包括病毒查杀、补丁更新、外设管控等 ，确保终端安全。
内部威胁监测与处置
实时监测企业内部网络中的异常流量和行为，及时发现并处置内部威胁，防止内部泄密和 破坏行为。
教育行业网络安全防护案例
01
校园网安全监测与防护
实时监测校园网的网络流量和安全事件，及时发现并处置网络攻击和非
医疗行业网络安全保障
保障医疗行业的网络安全和数据 安全，包括医疗设备的网络安全 、医疗数据的安全存储和传输等 。
物联网安全运维
针对物联网设备的特殊性和复杂 性，提供全面的物联网安全运维 解决方案，包括设备安全、数据 安全和应用安全等。
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Part
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
新一代运维管理平台建设方案
新一代运维管理平台建设方案本文主要介绍新一代运维管理平台的建设思路，选这个主题，一方面是因为运维在整个IT生命周期中作用越来越重要，另一方面新的技术及架构给运维带来了新的方向与思考。
如何做好运维，成为更多企业及运维人员关心的重点。
一、运维平台的重要性随着信息化建设的不断发展，企业的IT已从原来的一个后台管理职能，转变成了生产营销中心，IT越来越多地渗透到企业生产运营之中。
同时IT技术架构也在逐步朝微服务、容器、云化、开源等方向演进，在新的架构规划体系下，IT系统将变得更加复杂，对于平台的运维支撑能力、资源支撑能力等带来更高的要求。
在当前的IT系统建设及数据中心规模扩强的速度下，没有一套合适的运维管理平台，运维工作将举步维艰，因此建设一个更可靠、更智能的运维管理平台就显得尤为重要。
二、运维平台发展历史广义上的运维平台发展经历了三个阶段：1.第一个阶段，以专业化网管工具为代表，包括网络设备、主机、数据库、中间件、存储等进行专业监控管理的各种专业化工具。
2.第二阶段，以ITIL流程化管理为代表的综合网管，通过事件、服务、流程等贯穿监控、变更、资产管理等一系列IT运维管理。
3.第三阶段，以敏捷、DevOps为代表的运维管理平台，主张开发运维一体化、自动化，强调需求、资源的服务化。
目前第三阶段还在迭代演进中，随着人工智能的新起，AIOps的概念开始盛行，因此结合敏捷及智能，成为新一代运维管理平台的建设的核心目标。
三、建设原则IT运维管理是一个非常宽泛的范围，整个IT生命周期都跟运维有着关系，运维难做，运维管理平台更难做，这个领域缺少标准和规范，目前也就Gartner对ITOM/ITOA有一些功能范围上的定义。
运维管理平台包括监控、ITSM、CMDB、自动化运维操作、日志分析、用户体验、APM、数据库管理、云平台管理、网络管理、业务监控、拨测、运维大数据等这些类别，有些企业建设了很多项目或购买了许多工具，但仍觉得用不上、不好用、用不起来，为什么？个人觉得包括几个方面原因，如管理思维的问题、技术架构的问题、组织文化的问题等。
2021年5月国产数据库排行榜：“华为高斯模式”取得成功，阿里OPA持续攀升
2021年5⽉国产数据库排⾏榜：“华为⾼斯模式”取得成功，阿⾥OPA持续攀升2021年5⽉已经出炉，前⼗中TiDB依然以612分稳坐榜⾸，分数较上⽉降低8分；阿⾥系OceanBase上涨34分位列第⼆，为本⽉最⼤涨幅，阿⾥云PolarDB上涨28分，排在第三，阿⾥云AnalyticDB排在第九，位置不变。
武汉达梦以及南⼤通⽤分别排在第4、5位，两者差距缩⼩到仅27分；华为GaussDB上升⼀位，openGauss也是增长20分排在第⼋，腾讯云TDSQL则下降50分，排名下跌⼀位；中兴GoldenDB近三⽉排名不变⼀直排在第⼗。
紧随GoldenDB排在第⼗⼀名的⼈⼤⾦仓Kingbase连续两⽉上涨18分，与第⼗名仅7分的差距。
另外排名第⼗三的神⾈通⽤数据库两⽉连续增加41分，排名上升了6位。
巨杉SequoiaDB、易鲸捷数据库以及万⾥开源GreatDB也都经受了市场长时间的打磨，各⾃都有典型的成功案例，实⼒同样不容⼩觑。
⽬录导读TiDB 5.0 发布，PingCAP 上榜独⾓兽企业名单第⼀名TiDB： PingCAP作为国内最早布局分布式数据库的独⽴创业公司，2015年创⽴半年后就发布了TiDB并开源，通过6年时间不断的更新迭代，逐步迈向企业级核⼼场景，近期PingCAP⼊选 “2020 年中国独⾓兽企业榜单”，以开源之⼒引领变⾰，探索分布式云的未来。
4⽉发布的 5.0 版本通过引⼊MPP架构，成为具备完整HTAP能⼒的分布式数据库，TiDB向业务提供统⼀的⼊⼝，TiDB-Server能够⾃动选择单机执⾏或MPP模式，并且将事务型和分析型的负载隔离，使得双⽅在⾼并发量压⼒下互不⼲扰，为企业提供⼀站式数据服务平台。
4 ⽉ 7 ⽇ 2021 GDCC 全球分布式云⼤会在北京举⾏，PingCAP 获得分布式数据库领导⼒奖。
同时 PingCAP 联合创始⼈兼 CTO 黄东旭受邀参会发表了以「站在数据库变⾰前夜」为主题的演讲。
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。
阿里云大数据产品体系介绍
目录大数据产品框架数据计算平台数据加工与分析服务与应用引擎大数据应用场景记录 统计大规模计算GB计算复杂程度数据量TBPB网站独立数据 集市论坛小型电商小型EDW BI/DWMPP淘宝支付宝 CRMERPHPC语言识别影音识别图像识别关系网络图像比对 行为DNA刷脸精准广告大数仓消费预测征信搜索排序EB深度学习大数据产品框架应用加速器分析引擎 推荐引擎 兴趣画像分类预测规则引擎 标签管理ID-Mapping计算引擎数据加工和分析工具离线计算 流计算 数据开发 ETL 开发调度系统机器学习分析型数据库数据可视化工具数据采集CDP （离线）数据服务和应用引擎数据管理数据 地图数据 质量智能 监控阿里云大数据集成服务平台是阿里巴巴集团统一的大数据平台，提供一站式的大数据开发、管理、分析挖掘、共享交换解决方案，可用于构建PB 级别的数据仓库，实现超大规模数据集成，对数据进行资产化管理，通过对数据价值的深度挖掘，实现业务的数据化运营。
目录大数据产品框架数据计算平台数据加工与分析服务与应用引擎大数据离线计算服务 MaxCompute离线计算流计算分析型数据库大数据计算服务(MaxCompute ，原ODPS)是由阿里巴巴自主研发的大数据产品，支持针对海量数据（结构化、非结构化）的离线存储和计算、分布式数据流处理服务，并可以提供海量数据仓库的解决方案以及针对大数据的分析建模服务，应用于数据分析、挖掘、商业智能等领域。
存储易用安全计算●支持TB 、PB 级别数据存储 ●支持结构化、非结构化数据存储●集群规模可灵活扩展，支持同城、异地多数据中心模式●支持海量数据离线计算●支持分布式数据流式处理服务 ●支持SQL 、MR 、Graph(BSP)、StreamSQL 、MPI 编程框架 ●提供丰富的机器学习算法库●支持以RESTful API 、SDK 、CLT 等方式提供服务●不必关心文件存储格式以及分布式技术细节●经受了阿里巴巴实践检验●数据存储多份拷贝 ●所有计算在沙箱中运行MaxCompute 的优势和能力高效处理海量数据1、跨集群技术突破，集群规模可以根据需要灵活扩展，支持同城、异地多数据中心模式2、单一集群规模可以达到10000+服务器（保持80%线性扩展）3、不保证线性增长的情况下，单个集群部署可以支持100万服务器以上4、对用户数、应用数无限制，多租户支持500+部门5、100万以上作业及2万以上并发作业安全性1、所有计算在沙箱中运行2、多种权限管理方式、灵活数据访问控制策略3、数据存储多份拷贝易用性1、开箱即用2、支持SQL、MR、Graph、流计算等多种计算框架3、提供丰富的机器学习算法库4、ODPS支持完善的多租户机制，多用户可分享集群资源自主可控经过实践验证1、阿里巴巴自主研发2、整套平台经受了阿里巴巴超大规模数据应用的实践验证离线计算流计算分析型数据库离线计算流计算分析型数据库自主可控•使用Hadoop组件开发受制于开源社区，最多只能维护一个分支•开源社区组件太多，版本问题，打包问题，升级维护成本太高Hadoop核心技术架构发展缓慢•一些技术阿里要比开源社区更早实现（如分布式文件系统多master实现等）没有一个Hadoop发行版可以满足阿里巴巴的业务场景•如异地多数据中心、数据安全性等要求Hadoop社区分化严重，发展状况有隐忧当前Yahoo、Facebook等公司使用的都是自己的私有版本流计算 StreamCompute离线计算流计算分析型数据库●阿里云流计算（StreamCompute）是一个通用的流式计算平台，提供实时的流式数据分析及计算服务●整个数据处理链路是进行压缩的，链路是即时的，完全以业务为中心，数据驱动解决用户实际问题实时ETL 监控预警实时报表实时在线系统对用户行为或相关事件进行实时监测和分析，基于风控规则进行预警用户行为预警、app crash预警、服务器攻击预警数据的实时清洗、归并、结构化数仓的补充和优化实时计算相关指标反馈及时调整决策内容投放、无线智能推送、实时个性化推荐等双11、双12等活动直播大屏对外数据产品：数据魔方、生意参谋等低延时高效流数据处理，根据不同业务场景的时效性需要，从数据写入到计算出结果秒级别的延迟高可靠●底层的体系架构充分考虑了单节点失效后的故障恢复等问题，可以保证数据在处理过程中的不重不丢， Exactly-Once 语义保证●通过定期记录的checkpoint数据，自动恢复当前计算状态，保证数据计算结果的准确性可扩展计算能力和集群能力具有良好的可扩展性，用户可以通过简单的增加Worker节点数量的方式进行水平扩展，可以支持每天PB级别的数据流量开发方便●SQL支持度高：标准SQL，语义明确，门槛低，只需要关心计算逻辑，开发维护成本低●完善的元数据管理：SQL天然对元数据友好，SQL优化支持离线计算流计算分析型数据库功能特性BI分析的发展方向离线计算流计算分析型数据库分析型数据库概述离线计算流计算分析型数据库分析型数据库(Analytic DB)，是一套实时OLAP（Realtime-OLAP）系统。
沃趣数据库全栈产品解决方案介绍
①12台两路服务器 ②2 x Intel Xeon Silver 4108 CPU ③32GB Memory (4 x 8 GB) ④2 x 1.2TB 10K SAS硬盘 ⑤板载4 x 1GbE 以太网卡 ⑥2 x 56 Gb Single-Port IB FDR HCA卡 ⑦22 x 1.6TB NVMe SSD
存储节点介质输出
QLink实现设备远程IO访问的无损输出
NVMeoF协议，未来兼容以太 iSer协议
计算节点设备映射
8
平衡的硬件组合提升IO带宽，降低IO延迟
计算
网络
存储
Intel Xeon Scalable CPU 提供极致运算能力
56/100Gb Infiniband网络 提供高速网络通道
新一代NVMe闪存介质 提供高速IO能力
稳定性极好 性能极强
软硬件、数据库深度监控 扩展性好 兼容性好
三层分离架构 产品线完整
中
QData一体机架构拓扑图
开放式
①采用标准 x86 Server ②架构开放, 性价比高, 可维护性高
分布式
①计算 & 存储 ②消除单点故障 ③性能 & 容量水平扩展
高性能
①Infiniband，RDMA，NVMe，SSD , RDMA , Flash
QPlus备份方案
实时同步 对主库性能几乎无影响 差异备份、节约空间
日志记录
09:00 10:00 11:00
36
QPlus自动化管理：一键搭建备库
向导式搭建
1 标准化的操作过程
2 高度自动化
37
一键主备切换
应用层
一键主备切换
1 日常主备切换演练
阿里云运维手册
阿里云运维手册1. 云资源管理1.1 资源创建与配置- 使用阿里云控制台或阿里云 CLI 创建和管理云资源。
- 遵循最小权限原则，为用户和角色分配合适的权限。
- 采用自动化运维工具，如阿里云自动化运维服务 OPS，提高运维效率。
1.2 资源监控- 利用阿里云监控服务，实时监测云资源的状态和性能。
- 设置报警规则，确保关键指标在正常范围内。
- 定期分析监控数据，优化资源配置。
1.3 资源备份与恢复- 定期备份关键数据和资源，确保数据安全。
- 熟悉各类备份策略，如全量备份、增量备份等。
- 掌握云盘快照技术，方便快速恢复数据。
1.4 资源安全配置- 启用安全组和网络 ACL，控制入站和出站流量。
- 配置 WAF，防范常见网络攻击，如 SQL 注入、跨站脚本攻击等。
- 定期检查系统漏洞，及时更新安全补丁。
2. 自动化运维2.1 自动化部署- 使用阿里云容器服务 ACK，实现容器化部署。
- 掌握阿里云应用部署服务 AS，简化应用部署流程。
2.2 自动化运维任务- 利用阿里云任务调度服务 CronJob，执行定时任务。
- 通过阿里云 OPS 集成运维工具，实现自动化运维流程。
2.3 脚本编写与存储- 编写运维脚本，提高运维效率。
- 使用阿里云代码仓库托管和管理运维脚本。
3. 监控与报警3.1 监控工具使用- 熟悉阿里云监控服务，了解各类监控指标。
- 使用阿里云日志服务，收集、存储和分析日志数据。
3.2 报警设置与处理- 设置合理的报警规则，确保关键指标异常时能及时响应。
- 制定报警处理流程，确保问题得到及时解决。
4. 数据安全与合规4.1 数据加密- 使用阿里云密钥管理服务 KMS，管理加密密钥。
- 对敏感数据进行加密存储，确保数据安全。
4.2 数据脱敏- 掌握数据脱敏技术，保护用户隐私。
- 在数据存储和传输过程中实现数据脱敏。
4.3 合规审查- 遵循国家相关法律法规，确保运维活动合规。
- 定期进行合规审查，提高运维安全管理水平。
智慧运维平台
智慧运维平台引言概述：智慧运维平台是一种基于现代化技术和大数据分析的解决方案，旨在提升企业运维管理的效率和质量。
该平台通过整合各种监控设备和数据源，实现对企业设备、系统和网络的实时监控、故障诊断和预测分析。
本文将从五个方面详细介绍智慧运维平台的优势和应用。
一、设备监控与管理1.1 实时监控：智慧运维平台能够实时监控企业设备的运行状态，包括温度、湿度、电流等参数的监测，及时发现设备故障和异常情况。
1.2 故障诊断：平台通过大数据分析和机器学习算法，能够准确识别设备故障的原因和位置，提供故障处理的参考意见，缩短故障排除时间。
1.3 远程管理：智慧运维平台支持远程设备管理，管理员可以通过平台对设备进行远程配置、升级和维护，避免了人工操作的繁琐和风险。
二、系统监控与优化2.1 实时监测：智慧运维平台可以对企业系统的各个环节进行实时监测，包括服务器负载、网络带宽、数据库性能等指标，及时发现系统性能问题。
2.2 自动优化：平台能够根据实时监测数据，自动调整系统配置和资源分配，提升系统的性能和稳定性，减少系统故障和停机时间。
2.3 容量规划：智慧运维平台通过对历史数据的分析，能够预测系统的容量需求，提前进行扩容和优化，避免了资源浪费和性能瓶颈。
三、网络监控与安全3.1 实时监测：智慧运维平台可以实时监测企业网络的流量、延迟和丢包率等指标，及时发现网络故障和攻击行为。
3.2 安全防护：平台可以对网络流量进行实时分析和筛选，识别并阻挠恶意攻击和网络入侵，保护企业网络的安全和稳定。
3.3 事件响应：智慧运维平台能够自动发出警报并触发应急响应机制，对网络故障和安全事件进行快速处理，减少损失和影响。
四、数据分析与预测4.1 数据采集：智慧运维平台能够从各种数据源中采集、整合和清洗数据，构建全面的数据仓库，为后续的分析和预测提供基础。
4.2 数据分析：平台利用机器学习和数据挖掘算法，对采集到的数据进行分析，发现数据之间的关联和规律，为决策提供科学依据。
数据库自治服务DAS产品功能概述
反馈（回滚）
Data (Detection)
+
Eyes
自感知 自修复 自优化 自运维 自安全
修复／优化
跟踪／评估
Feedback
Machine Learning (Decision Making)
专家经验
Brain
+
Execution (Automation)
Hands & Feet
产品6大核心功能
基于机器学习的预测算法
• 1天后的空间数据 预测，误差小于5% 的实例占比稳定在 99%以上
• 预测14天之后空间 数据的误差小于5% 的实例占比在94% 以上
基于真实的业务场景
• 通过算法拟合每类 SQL的资源消耗
• 确定资源瓶颈 • 和智能压测相结合
智能压测
和达摩院共同研发的轻量级、个性化的智能压测服务，帮助用户使用真实业务场景评估数据库容量、 兼容性等
短时间内突增突降
常见场景
• 故障抖动，数据库活跃线程飙升 • 瞬间流量波动，如：秒杀业务场景
周期性 （Seasonality）
周期规则性变化
• 业务高峰和低峰 • 工作日和周末时间段波动区别 • 周期性任务
趋势 （Trend）
按某种规则稳步地增 • 流量、CPU利用率等逐渐增长
长或下降
• 库表、磁盘空间使用增长
实时性 至少5分钟，甚至到天
检测原理
故障驱动
周期性识别
无
适应性
无法自适应业务特征
预测能力
无
准实时 异常驱动 自动识别 自适应业务特征 具备预测能力
自动SQL限流
数据库棘手的问题 缓存穿透
应用异常调用 流量异常增长烂SQL上线Fra bibliotek主备切换
基于大数据分析的配电网智能化运维管控平台设计
Telecom Power Technology设计应用技术基于大数据分析的配电网智能化运维管控平台设计朱骏（重庆文理学院，重庆402160随着智能电网的快速发展，配电网作为电力系统的重要组成部分，其运维管理的智能化、精细化需求日益迫切。
因此，提出基于大数据分析的配电网智能化运维管控平台设计，阐述该平台的数据采集与处理、数据分析与挖掘、智能决策与优化算法等关键技术，给出该平台的实现与应用方法。
运维人员可以利用该平台实时监测配电网的运行状态，预测潜在故障，并制定针对性的运维策略。
结果表明，该平台具备故障诊断功能，能够快速定位故障位置和分析故障原因，为运维人员提供决策支持。
大数据平台；配电网；智能化运维管控Design of Intelligent Operation and Maintenance Control Platform for Distribution NetworkBased on Big Data PlatformZHU Jun(Chongqing University of Arts and Sciences, ChongqingAbstract: With the rapid development of smart grid, distribution grid, as an important part of the power system, has 2024年3月10日第41卷第5期15 Telecom Power TechnologyMar. 10, 2024, Vol.41 No.5朱 骏：基于大数据分析的配电网智能化运维管控平台设计析的配电网智能化运维管控平台可以收集、存储和处理海量电力数据，及时发现和解决配电网问题。
通过该平台，运维人员不仅可以实时监测配电网设备，发现潜在安全隐患如设备老化和过载，及时干预处理，还可以分析监测数据，优化调整电网运行方式，如合理调配负荷、调整无功补偿，减少或避免电压波动、频率偏差等问题。
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目录
• 背景 • 现状 • 扩容流程 • 如何实现自动化 • 平台架构 • 平台功能
背景
• Oracle -> MySQL运维方式的转变
服务器 软硬件成本 管理方式 实例数量 集群运维复杂度
Oracle 小型机+存储
高 集中
少 低
MySQL PC Server
添加备库，TDDL均衡读流量
M
S
① 主机实例资源申请
② 备份恢复备库
③ TDDL配置添加新备库
S’
场景二（读多写多）
方案1：主备硬件升级，实例迁移 ① 主机实例资源申请 ② 备份恢复新主备库 ③ DB+TDDL切换到新主备库 ④ 老主备库下线
read_only = on M
M’ read_only = off
低 分布
多 高
– 软硬件成本降低 – 机器实例数目增加，带来复杂的运维成本
现状
• MySQL服务器：线上 2500+，线下 500+ • 常见的实例运维
– 业务新项目新环境初始化 – 主机硬件问题、过保下线、机房迁移 – 业务大促（1111、1212）扩容支持 – 活动后，低水位机器收缩
– 合并，多实例共用，实例迁移 – 重启，减少分配的实例资源
• 业务新项目新环境初始化
① 日常环境，创建DB+配置TDDL/DNS ② 发布前：压力评估，环境（监控+配置TDDL/DNS
• 主机硬件问题、过保下线、机房迁移 下线
场景一（替换备库实例）
① 主机实例资源申请
M
S
② 备份恢复新备库，无延时
③ 替换备库TDDL
扩容流程
产品DBA
资源 申请
运维DBA1
资源 分配、 环境 部署
产品DBA
扩容 备份 恢复 申请
完 成
资源 回收
运维DBA1
1、线上扩容 2、下线老实例
运维DBA2 完成验收 产品DBA
问题：
➢ 一次扩容需要至少3个DBA进行至少5个环节的沟通，低效。 ➢ 扩容变更繁琐，人工操作易出错，耗时耗力。
下线 S S’
read_only = on
DB1 M DB2
S
方案2：实例分库拆分迁移
DB3
DB4
① 主机实例资源申请
read_only = off
② 备份恢复新拆分DB的主备库
③ 新拆分DB+TDDL切换到新主备库
④ 老拆分DB下线
DB1 M’ DB2
S’
DB3
DB4
read_only = off
谢谢
如何实现自动化
• 环境标准统一
– 监控、基础运维脚本等
• 运维变更抽象模块化
– 资源上下线 – 备份恢复 – 数据迁移 – HA – 外部系统接口
• 流程标准化、模块组合自动化
平台架构
• 前台WEB
– 任务、流程的配置、创建
• 后台调度运行系统
– 任务控制中心调度agent – 任务运行agent
④ 下线问题过保机器
S’
场景二（替换主库实例） ① 主机实例资源申请 ② 备份恢复新备库，无延时 ③ 老的主备实例切换 ④ 替换TDDL ⑤ 下线问题过保机器
主备实例切换
read_only = on
read_only = off
下线
M
S
S
M’
S’
• 业务大促（1111、1212）扩容支持
场景一（读多写少）
• 底层功能模块
– 负责原子性功能执行（puppet灰度发布）
前台Web页面
任务生成和查询展现
任务DB
读取任务，生成任务计划 调度执行任务，顺序执行 对应的执行计划
任务控制中心调度agent 发送任务执行
外部系统接口
服务器 任务运行agent
自动运行 手动运行 定时运行
平台主要功能
• 资源自动分配部署 • 实例主机自动上下线 • 实例DB拆分、扩容和合并、收缩 • 水位分析