运维2.0理论体系之三大重点

运维2.0 之三大重点

一、业务驱动运维

IT 的使命是向业务交付价值，为了高效地服务于业务，运维 2.0 强调以一种新的途径来管理运维，即业务驱动运维。

业务驱动运维的本质强调无论服务源自何处，IT 运维总能主动规避、发现或解决问题，向业务提供统一标准地端到端交付，并以确保持续改进的最佳服务级别的目标加以管理。业务驱动运维可以从如下两个层面来解读。

（一）自上而下——业务战略指导IT 运维规划运维规划从企业的业务战略入手，逐步将业务战略转化为运维管理系统与工具的功能目标和系统架构，通过分析业务战略识别运维目标、运维的交付过程和数据，对数据进行分析，自上而下地指导运维规划，并形成一体化运维平台。支撑企业业务战略的实现，满足企业管理层次的要求，引领企业业务创新。业务战略与愿景给IT 运维体系和一体化运维平台提供总体架构与演进方向，同时也明确运维体系与相应落地工具组成与开发的先后顺序。

（二）自下而上——智能运维提升业务的敏捷性业务的发展瞬息万变，移动化、虚拟化和云计算等技术使IT 运维环境错综复杂，IT 运维要想跨越分散独立的异构IT 领域，深入分析业务服务并实现模块化。就需要将业务服务级别提高到一个全新的智能级别。利用历史数据优化资源的使用情况，并规划未来业务发展。服务智能化

旨在将各种IT 数据转化为切实可行的知识，引领规划和指导实践。运维2.0 工具体系提供能够提前预见IT 问题和预判未来业务需求的分析引擎，支持IT 部门更智能化地为业务交付价值。自下而上地将存储、监控、分析、展示、管理和规划全面整合在一起，提供全新的一站式和一体化服务，保证业务的敏捷性以及频繁变动时业务决策的科学化和智能化，减少耗时粗犷的手动操作。

运维2.0 所提倡的业务驱动运维使得IT 运维主动和业务建立强相关，运维愿景与规划来源于业务战略，运维活动反作用于业务创新与规划，IT 的任何问题或故障都能量化成业务影响，业务不必了解复杂的IT 技术仅需要了解和自身相关的服务。通过规SLA 评估服务质量，从而达到IT 运维和部门之间相互依存、互利共赢的目的。

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图示：业务驱动运维

二、架构驱动运维

所谓架构驱动运维是指利用架构的优化达到运维管理效率的提升，在应用发生变化或故障发生时，可以触发架构本身可伸缩和可调度能力，做到自我修复，节省对运维成本与能力的依赖。运维 2.0的架构规划原则包括：（一）分层多级且单元化服务拆分迭代灵活大系统拆分成多层多级，如应用架构上分服务提供层、接入调度层、中间计算层、数据存储层。层级模块高聚，层级模块间低耦合。每一层级划分若干模块，低耦合系统易于扩展，足够小的模块易于复用。在保持功能模型完整的基础上，要保持高性能与高负载，需要不同功能特点的模块再拆分，比如静态与动态部分分离。此外，考虑到服务的性能和成本，核心服务的主服务提供体系可以考虑架构单元化，即服务虽然分层划分，但每个单元自成一体，单元中的上层节

点会访问指定的下层节点。这样不仅保证了更高性能更低成 本的目标，在资源隔离，系统灰度发布，对高峰扩容的应对 方式上也提供了权宜之策。

图示：服务单元化

（二）服务模块化，兼顾分区容忍性一一纵向可伸缩

根据目标客户群、增长模型、访问量模型、峰值分析等 来推导

和设计服务的架构、规模、资源，每个服务由多模块 组成，如接入层主服务器集群、中间层备服务器集群。根据 功能模型和用户规模推导出模块数量，每个模块支撑的容 量，每个模块的服务器数量，每个服务器支撑的容量以及模 块在多IDC 、多ISP 间的分布。当出现故障

时，通过故障梯 度服务柔性将故障对服务提供的影响消化掉，借助可伸缩的 服务设计不影响服务调用者的体验。根据功能模型的需要， 一部分类似一致性的商务需要可以通过其他手段完成。

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图示：服务模块化

（三） 多ISP 、多IDC 分布一一横向可调度

为防网络、硬件的故障，规避硬件层、系统层、通过全

局负载均衡解析服务的访问，引导服务到最优的 ISP 、IDC 、 模块、服务器。当出现故障时，可以通过全局负载均衡将故 障对应的ISP 、IDC 的服务器IP 地址从全局负载均衡中摘除， 服务访问被解析到其他正常的模块、服务器，从而使故障不 影响自服务的提供。架构上多

ISP 、多IDC 的分布和调度策 略是重点。

（四） 分布式云化部署一一海量运维可支持

运维最大的挑战是基础架构环境规模越来越大，服务支 持趋于

海量，海量导致技术选型取向趋于分布式架构和产 品。如分布式文件系统、分布式缓存、分布式存储和分布式 数据库、IDC 分布式部署。每套服务独占物理环境，交付慢 且调整难度大导致运维日益云化，底层架构实现虚拟化资源 池、上层架构实现运维流程服务调用，以达到有效提高资源 利用率，全面提升系统运维管理能力的目的。

三、 数据驱动运维

在云计算和大数据时代，集群规模和数据爆聲删團懵口

发式海量增长，给运维带来了巨大的挑战。运维 2.0 理论提出用数据说话、用数据预见运维活动、借助全量的数据提及评价运维过程，简言之，就是数据驱动运维。运维 2.0 的数据驱动运维关注两个重点。

（一）构建全量的数据体系构建全量的数据体系包括构建数据全生命周期管理和数据架构体系，做好数据分类、数据标准、数据质量和数据安全的把控，作为数据驱动体系的基础数据采集与规平台，发挥数据价值，为运维决策和运维服务的衡量提供科学依据。

数据全生命周期管理包括数据创建、存储、清洗、迁移、归档及销毁数据从产生到灭亡的六个阶段的标准、规和流程。

数据架构体系则从流程、人员和技术三个层面，对所采集的面向资源的、面向技术指标的、面向服务的、面向用户的以及面向产品的结构化数据和非结构化日志或文件，在数据管控、数据归属、数据架构、数据质量和数据安全方面提出要求。具体落地方式可通过如下方式在实现。