出于對業(yè)務(wù)連續(xù)性和數(shù)據(jù)安全性的考慮，越來越多的用戶選擇建設(shè)分布式數(shù)據(jù)中心來作為災(zāi)備節(jié)點。而隨著分布式數(shù)據(jù)中心越來越多，企業(yè)及其運(yùn)維人員也面臨越來越多的難題：
缺乏統(tǒng)一的運(yùn)維管理
分布式數(shù)據(jù)中心沒有專業(yè)運(yùn)維人員，難以運(yùn)維包含服務(wù)器、桌面等復(fù)雜的IT系統(tǒng);IT建設(shè)“各自為政”，缺乏統(tǒng)一的管理規(guī)劃，運(yùn)維管理成本高;辦公終端部署在不同地理位置，維護(hù)周期長，造成業(yè)務(wù)中斷，影響辦公效率。
傳統(tǒng)組網(wǎng)方式運(yùn)維復(fù)雜
分布式數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)設(shè)備遠(yuǎn)程運(yùn)維復(fù)雜，難以統(tǒng)一策略下發(fā)，廣域網(wǎng)鏈路、應(yīng)用難以可視化監(jiān)控;廣域網(wǎng)安全流量無法可視分析，分支容易被潛伏威脅當(dāng)做跳板攻擊總部，且難以發(fā)現(xiàn)和處置。
缺乏統(tǒng)一的業(yè)務(wù)支撐架構(gòu)
分布式數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)之間存在孤島，導(dǎo)致其與總部數(shù)據(jù)中心無法形成業(yè)務(wù)協(xié)同和數(shù)據(jù)協(xié)同;非云化數(shù)據(jù)中心更新難，不能有效保障應(yīng)用、漏洞、補(bǔ)丁的上傳下達(dá)。
日益嚴(yán)重的安全威脅
分布式數(shù)據(jù)中心缺乏員工準(zhǔn)入規(guī)則，導(dǎo)致其成為全網(wǎng)安全的薄弱點;如果能構(gòu)建統(tǒng)一安全入口，就可以降低數(shù)據(jù)丟失風(fēng)險。
這些問題的存在，要求分布式數(shù)據(jù)中心要建立起一套統(tǒng)一的、全棧的、運(yùn)維管理體系。
信服云托管云以穩(wěn)定的通信網(wǎng)、集約高效的管理服務(wù)信息系統(tǒng)和高科技IT設(shè)施設(shè)備為技術(shù)核心，以信息感知、趨勢預(yù)測、資源共享為應(yīng)用重點，結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)技術(shù)，集中海量數(shù)據(jù)跨行業(yè)、跨部門高度共享，實現(xiàn)對分布式數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)透徹全面、實時智能的感知或預(yù)測趨勢。通過統(tǒng)一管理、統(tǒng)一運(yùn)維，以及標(biāo)準(zhǔn)化的運(yùn)維流程和智能化的監(jiān)控與事件分析，提高運(yùn)維效率、降低運(yùn)維成本。
綜合考慮網(wǎng)絡(luò)安全等級保護(hù)要求和業(yè)務(wù)應(yīng)用的實際需求，提供事前防御、事中控制、事后審計全方位保障，提高信息安全防護(hù)能力。同時提供可靠的數(shù)據(jù)備份與業(yè)務(wù)容災(zāi)機(jī)制，保障業(yè)務(wù)連續(xù)性。
信服云托管云采用超融合架構(gòu)，構(gòu)建分布式云化資源池，融合計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施資源，承載云計算管理平臺以提供對的分支節(jié)點監(jiān)控、管理及運(yùn)維服務(wù)。
對于核心業(yè)務(wù)承載需求，云化資源池可以實現(xiàn)平滑的線性擴(kuò)容，為業(yè)務(wù)系統(tǒng)提供充足的IaaS層資源，同時結(jié)合數(shù)據(jù)庫管理平臺、大數(shù)據(jù)服務(wù)、桌面云等提供豐富的PaaS層服務(wù)。
托管云SCC管理中心統(tǒng)一運(yùn)維、遠(yuǎn)程升級乃至應(yīng)用推送，副中心無需專業(yè)IT人員，采用自動化的手段，降低總部人員對大量邊緣節(jié)點的運(yùn)維的難度。分支節(jié)點開箱即用，新業(yè)務(wù)上線時間縮短70%，日常運(yùn)維效率提升50%以上。
托管云智能運(yùn)維平臺融合AIOps智能算法與專家規(guī)則，覆蓋托管云62%+故障問題，實現(xiàn)了各類網(wǎng)絡(luò)、硬件可靠性、存儲、計算卡慢問題的檢測與分析能力。
可以提前感知各類資源使用異常，實現(xiàn)了多項基于AI預(yù)測的調(diào)度優(yōu)化能力，用于避免故障與卡慢問題的發(fā)生。
還可以提前預(yù)測虛擬網(wǎng)絡(luò)發(fā)生性能瓶頸和資源不足的風(fēng)險，預(yù)測租戶彈性EIP的流量大小并推薦帶寬，輔助SRE提前執(zhí)行帶寬規(guī)劃業(yè)務(wù)，避免由于EIP資源和帶寬不足導(dǎo)致發(fā)生無法新開租戶或租戶業(yè)務(wù)卡頓的故障。
一、OneAgent能力
可觀測性是運(yùn)維的基礎(chǔ)，它是通過檢查其輸出來衡量系統(tǒng)內(nèi)部狀態(tài)的能?。為了實現(xiàn)系統(tǒng)的可觀測性，需要使用多個采集器，造成資源浪費(fèi)。
雖然國內(nèi)外都有大量的數(shù)據(jù)采集器，但大多數(shù)采集能力單一，比如 Telegraf 僅支持指標(biāo)，F(xiàn)ilebeat只服務(wù)日志，OpenTelemetry 的 Collector 對非云原生的組件并不友好，需要大量安裝 Exporter 插件。
Octopus是深信服ACMP&創(chuàng)新研究院自研的可觀測數(shù)據(jù)采集Agent，擁有的輕量級、高性能、自動化配置等諸多生產(chǎn)級別特性，可以署于物理機(jī)、虛擬機(jī)、Kubernetes等多種環(huán)境中來采集數(shù)據(jù)，真正實現(xiàn)了一體化各種環(huán)境(傳統(tǒng)環(huán)境，云/云原生)統(tǒng)一數(shù)據(jù)采集，一個進(jìn)程或 Daemonset Pod 就可以實現(xiàn)全方位的數(shù)據(jù)采集，配置體驗良好，可擴(kuò)展性強(qiáng)。
二、資源預(yù)測和處置推薦
隨著用戶業(yè)務(wù)的發(fā)展，托管云上的計算、存儲等資源都需要進(jìn)行相應(yīng)的優(yōu)化調(diào)整。資源的配置優(yōu)化需要滿足業(yè)務(wù)的兩個要求：足夠的資源，保證業(yè)務(wù)的穩(wěn)定性;盡可能節(jié)約成本，但目前的難題是：無法提前感知計算、存儲資源的未來風(fēng)險;無法獲得計算、存儲資源未來風(fēng)險的處置建議;無法對閑置資源提前預(yù)估，因而造成IT成本上升。
“資源預(yù)測”功能在增加用戶對計算、存儲資源未來風(fēng)險感知能力的同時，提供了明確的資源配置建議，降低因資源不足導(dǎo)致的故障發(fā)生頻率，提前規(guī)避因業(yè)務(wù)不足導(dǎo)致的業(yè)務(wù)中斷或資源過剩造成成本上升的問題。
↑ 資源預(yù)測功能界面展示
另外，當(dāng)資源過剩時，也可基于智能算法對閑置虛擬機(jī)進(jìn)行識別，回收對應(yīng)的資源池或服務(wù)器資源。以檢測深信服的客戶業(yè)務(wù)系統(tǒng)虛擬機(jī)4K+為例，經(jīng)虛擬機(jī)閑置識別檢測，發(fā)現(xiàn)并處置(含縮容和關(guān)機(jī))130+臺，0負(fù)面反饋。
↑ 閑置虛擬機(jī)識別功能界面展示
三、資源競爭感知與負(fù)載均衡能力
隨著虛擬機(jī)的新建、開關(guān)機(jī)及其自身負(fù)載的變化，集群主機(jī)間總是面臨負(fù)載不均問題，從而導(dǎo)致資源競爭，業(yè)務(wù)性能受到嚴(yán)重影響。
準(zhǔn)確、及時甚至提前感知資源競爭，采取高效的負(fù)載均衡策略，可為核心業(yè)務(wù)提供長期穩(wěn)定的性能保障。
為解決上述問題，該平臺實現(xiàn)了DRS：資源競爭感知與附在均衡能力。
引入多項核心指標(biāo)分析資源競爭與業(yè)務(wù)真實資源需求，基于負(fù)載變化預(yù)測結(jié)果搜索最佳負(fù)載均衡策略?；?a href="http://m.ygpos.cn/AI_1.html" target="_blank" class="keylink">AI預(yù)測的DRS可快速甚至提前感知資源競爭，及時進(jìn)行負(fù)載調(diào)度，降低業(yè)務(wù)受到資源競爭影響的時間?；贏I負(fù)載變化分析與Cost-Benefit模型的調(diào)度策略，可大幅提升單次調(diào)度帶來的收益，減少業(yè)務(wù)遭受資源競爭的頻率。
↑ 資源競爭告警與負(fù)載均衡調(diào)度建議展示
以上就是關(guān)于分布式數(shù)據(jù)中心全棧智能運(yùn)維平臺的介紹，本期內(nèi)容還有信服云托管云運(yùn)維可控技術(shù)負(fù)責(zé)人Will的視頻直播分享，在“深信服科技”公眾號可以觀看回放。
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