DCDN 数据与运维能力重磅升级
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为了说明运维基本的能力模型,我尝试借ITSS.1的运维能力模型来做个简要的说明,不同的运维组织可以借鉴ITSS.1运维成熟度的几个分级进行一个定位,并参考这个成熟度持续改进的思路,结合企业自身的特点进行细化组织内不同团队及个人的能力要求...协同好不好,即以整合能力为主,组织的运维服务能力发展战略清晰,形成了完善的运维服务体系,综合运用ITSS能力标准,建立协同运行的能力; 提升级:量化管理精不精,即实现运维变革,可量化的运维能力管理,并实现推动业务发展的变革...ITSS.1中从组织、流程、资源、技术等方面对运维能力进行指导定位,本节主要针对运维能力模型中找出属于运维最基本的底线运维能力,底线运维能力是一个特定的运维组织必须保障或完成的运维工作所具备的能力,是运维的及格线...---- 2.2.2底线运维能力 1)高可用 (1)数据备份可用性 “数据不丢”是运维的第一道生命线,对于数据不丢的目标,仅仅是做好架构的高可用是不够,因为只要发生数据传输、数据存储、数据交换...现实工作过程中,由于业务运维人员人均负责的系统越来越多、数据量越来越多、系统的技术栈越来越复杂,业务运维人员对于业务咨询的问题响应能力越来越差。
运维工程师这个岗位不同于后端开发岗位,到底运维工程师平时做什么?老司机告诉你:正规的运维工作是什么的?。...自从写公众号以来,陆续写了很多多文章,但是,都是比较松散不成系列,或者说不成体系,所以,在2019年我就将公众号的文章整理了一些,将能成体系的文章统一归纳为《运维工程师打怪升级进阶之路》,在这之前应该是发布...、更新了三个版本,如下(点击标题即可跳转): 运维工程师打怪升级之路 V1.0 运维工程师打怪升级必经之路 V1.0.1 运维工程师打怪升级进阶之路 V2.0 随着文章的不断增加与丰富,民工哥在此又特意将内容细化...7、数据库(MySQL安装、配置、备份、恢复) 基础入门知识、基础命令、一些常用的操作(增、删、改、查)、数据库的备份与恢复、数据库主从同步、高可用、读写分离实战、监控以及数据库自动化运维工具等相关的介绍...8、Nosql 数据库(Redis\MongoDB) 介绍常用 Nosql数据库相关的日常运维所需知识体系。 9、Web 技术实践 介绍常用Web技术实践知识体系。
也不得不说我们公司的通道评审要求挺高的,技术能力、业务运维能力、项目管理能力等等多方面提出了很多明确而细致的要求。...从数据上能看到很多规律,比如说业务压力情况,用户访问规律,读写情况、cache命中率情况等等。 第三、对业务运维来说,一定要有自己的思考,我的业务运维到底是做成什么样子是好,什么是不好?...F、运维研发 每个运维人需要除了shell脚本能力之外都必须有高阶的运维研发能力,语言建议是python。...研发能力是运维想象力的翅膀,平时可以多用它来把自己从一些低价值运维事务的释放出来,比如说做个数据统计、写个小工具什么的。...2、应用运维高级工程师的能力雷达图。在腾讯每个能力方向(比如沟通能力)上都分了4个Level,不同的Level有不同的能力要求。 ?
本文根据高效运维系列群「运维讲坛」的嘉宾分享整理而成。运维讲坛,邀请国内运维领域优秀技术专家作为分享嘉宾,其中线上分享每周一次,线下沙龙活动每月一次。...1、点评运维团队的配置 目前我们运维分为4个组,相信跟大部分公司一样,运维团队分为:应用运维、系统运维、运维开发和监控运维,当然还有DBA团队和安全团队,这里就不一一罗列了。...运维开发:帮助运维提升工作效率,开发方便快捷的工具,实现运维平台化自动化。 系统运维:负责操作系统定制和优化,IDC管理和机器交付,以及跳板机和账号信息管理。...下图为应用报错大盘,出问题的应用会实时登榜(每秒都会刷新数据),当出现大故障时,运维人员可一眼看出问题;而当多个不同业务同时报错时,则可能是公共基础服务出了问题。...并通过同比和环比,以及平均指标等数据,让各开发团队进行平台化PK,性能差的运维会去推动改进。 最后一个需要介绍的是雷达系统,该系统是我们最近在做的,一个比较高大上的项目。
基于运维基础做运维,通常会导致一叶障目不见泰山;脱离运维基础谈运维,会导致过度理想化,因为运维本身涉及到系统的方方面面,比如从技术上存在不同数据库、Hadoop、redis、kakfa,没人能保证看懂所有技术...,不过技术是讲分工的,每个人接触和运维一段时间,从架构角度、从运维角度去梳理各种KPI还是可行的;另一方面本人也算搞了三四年大数据了,对大数据的运维看在眼里痛在心中,有切肤之痛。...首先大数据平台的运维较以往的运维从技术上、难度上、复杂度上均提高了,这是不争事实。...再次对运维的认知上,还存在严重的不足,运维平台的建设不是为了增加运维人员的工作量,而是解放运维人员,把运维人员从繁琐的事务中解脱出来,处理更高级别和能力的事情,也可以在运维工作系统化过程中,提升自己的认知和技术能力...运维工具选型当然重要,但却不是最重要的;尤其是配套管理,当然这里提到的更多的是数据仓库项目但也不全是,每种类型项目都需要元数据管理、主数据管理、数据质量管理、任务管理,而且更难的是把任务管理和配套管理整合在一起
依据笔者过往的运维经验,能够通过建立 EOP、制定并执行 EOP 培训计划、进行回顾更新等步骤来实现运维团队应急能力的构建。 建立 EOP 我们为何需要 EOP?...我们应当如何制定 EOP 培训计划 为了全方位提升运维团队的应急处置能力,EOP 培训计划应当面向全体成员,并根据不同的岗位和经验水平制定具有针对性的培训方案。...从人员的岗位出发 具体到岗位来说,可以参照如下原则: 对于运维经理,重点在于应急响应组织和应急流程决策,着重提升应急情况管理能力; 对于专业工程师,重点在于技术状态判断和决策辅助,着重提升应急情况技术支持能力...回顾更新 我们为何需要回顾更新 EOP EOP 作为运维团队应对紧急情况的有力手段,需要在数据中心的整个生命周期内保证其有效性,包括如下三个方面: 可执行,执行者应当能够依据 EOP 的指引定位所需操作的设备...结语 在数据中心的日常运维工作中,意外难以杜绝,而针对突发情况的应急能力是对运维团队组织能力、技术水平、日常培训成果的综合考验,需要持续、深入地投入,方能在危急时刻从容不迫,应对自如,保障数据中心的运营和业务安全
这是学习笔记的第 2367篇文章 在大概4年前,我们算是从0到1的构建了现在的数据库运维开发体系,这个过程有较长的启动周期,从我个人主导到后来的成员独当一面,从零星的功能建设到现在有了相对体系化的建设...运维开发这件事情的理念契合,我们花了很长的时间,限于有限的资源和技术储备,我最终选择了Python技术栈,其实第1年是最让我焦虑的,这种焦虑打个比方,就好像我是司机,手里拿着方向盘,车上的乘客的心态是和我完全不同的...当然在这个过程中也总结了一些经验,比如对于模块化的思考,早期的OpsManage体系的构建是一个相对独立的Python服务,随着业务的接入,有了MySQL,Redis等数据库,为了对一些运维功能和技术栈有所区别...现在随着业务接入,也发现存在一些明显的瓶颈,此外,现有的模式还能用,但是从技术栈上已经过期了,后续的升级维护几乎无从谈起,现在是一种无形的推动力需要我们提前思考和规划。...大鱼号:@杨建荣的数据库笔记 腾讯云+社区:@杨建荣的学习笔记
但随着后面应用运维的运维平台的一体化能力不断增强(比如说腾讯织云/蓝鲸),此时就对底层的运维平台能力开放性要求越来越高。 当然这个地方我建议分成如下三个阶段: 1、独立的按照核心角色需求建设运维平台。...这样能确保不同的BOSS子系统(如CRM/计费系统)等,都可以确保在底层数据模型和行为设计上是一致的。 以下是我对运维领域模型的一个分类,如下: ? 1、应用域。...3、运维服务域。资源及服务资源的管理都需要抽象成服务,服务化的管理能力以平台化/可视化管理为基础的。...基于很多运营场景,场景化的数据分析和应用,通过数据来驱动运维优化,类似运营商的经营分析系统。 8、用户域。这个域名很简单,把DevOps各类角色管理起来,可以和域帐号对接。...精细化/实时/端到端的数据采集/处理/分析体系是运营价值的核心部分。 坚持产品的垂直与水平闭环体系,才是一个做出一个真正好用的运维平台!
一个好的运维产品分层体系,是运维平台理解清晰与否的标志。 建设一个完整的运维平台,绝非一日之功,也非一两个平台所能覆盖,因此我非常喜欢用分层体系来归纳问题。...无论是整体运维产品的规划体系,还是自动化体系,还是数据化体系,甚至说CMDB平台的资源体系,都可以用分层归纳总结。以下是我对运维产品整体分层体系的理解: ?...越往后,越凸显数据的价值,而非自动化工具的价值。因此我个人觉得在某个一个阶段,自动化平台突破之后,自动化则不是主要瓶颈,而是数据化运营的能力。...;是基于角色的,而非基于单一用户的--运维的角色能过清晰定义场景需求,用户的需求往往是片面而不真实的需求;基于事务的,而非基于职能的--事务能过跨越职能组,让运维组织的自动化和数据能力流动起来; 平台能力是指基于底层平台构建起来的运维自动化.../数据化(监控+分析)/安全的能力平台,这层能力实现了底层能力的组合与封装,屏蔽底层各个专业子平台的实现细节,是面向业务运维场景的,比如说应用交付/资源交付/业务交付/持续反馈等等。
说明:上一章梳理了运维组织的基础底线工作,接下来将从一些横向工作能力建设上进行梳理,本章为第一个运维横向能力建设 -- -- 可用性能力建设。...2.3.3 可用性能力建设(技术手段) 关于技术手段方面的可用性能力建设,将从运维把控技术架构的高可用的标准化策略的生产环境准入门槛、运用数据分析及专家意见进行信息系统架构的持续优化、运维工具建设提高问题的预测或加快可用性的恢复三方面进行梳理...2.3.3.1 架构的可用性标准化 ---- 不同运维领域的运维人员在局部都会有很多架构可用性建设的经验,由于我对基础设施、网络、服务器、数据库、系统等方面的可用性能力建设接触较少,故在本章只从信息系统架构的可用性进行梳理...基于系统稳定性角度看,我觉得这些由运维团队建立的标准化模块需要建立在一个强大研发能力的运维团队与相对开放式的运维开发协同大环境之下。...2.3.3.3 工具建设辅助可用性能力的提升 ---- 以往讲运维工具体系,主要会从“监、管、控”三方面建设,随着规模不断增大,复杂度不断提升,从运维数据平台也尤为重要,详细的工具体系建设将在后续梳理
这其实是反应对运维的要求会越来越高,不但要掌控产品的稳定性,做好服务保障的最后一公里,还要具有系统设计的能力。 运维现有发展方向的问题 运维也越来越朝着平台化,自动化,自助化方向发展。...运维发展新方向 之前我写过一篇文章,谈及如何用大数据思维做运维,当然这篇文章有他自己的局限性,只是谈及了运维监控,灌输一种 data based 的理念。...运维在这个层面自己也想了很多办法,通过puppet,通过shell,通过各种开发出来的系统。但这是运维缺乏规范和混论的时期,严重依赖于运维团队的自身的能力。...一切服务都是为了帮助数据进行流转和变换,服务的状态也都反应在数据流上,这种瞬态和终态的量是非常大的,所以我们需要借助大数据的思维去做处理。 到这里就可以参考大数据思维做运维灌输的概念了。...所以未来运维可以完全依托一个固定的分布式操作系统,在其上开发各种运维工具,利用大数据相关的理念和工具,监控,追踪,分析服务的状态,解决现有的运维工具碎片化,难以复制,难于贡献生态的问题。
智能运维是一套复杂的人工智能解决方案,也是一个庞大的系统工程。...涉及到业务、产品、技术、数据,以及管理/组织架构和产品运营,本篇从业务,产品,技术,数据等几个方面阐述智能运维开发所需要的能力结构,以及能力结构涉及到的诸多点。...能力结构.png 业务能力.png 产品能力.png 数据能力.png 工程能力.png 算法能力.png
现状 针对目前大数据异常响应效率低,解决处理定位难,运维压力集中在某几个人等不合理的现状。...针对技术组件方向,建立大数据技术保障组,异常谁发现谁报备到保障组并@组件负责人,组件负责人根据实际情况,业务重要程度,是否发起团队能力协助处理来主要负责处理。 二.
集群列表 集群运维 迁移任务 手动迁移过程实现 数据迁移的几个注意点 Logi-KafkaManager 实现数据迁移 集群任务 版本管理 平台管理 专栏文章列表 项目地址: didi/Logi-KafkaManager...: 一站式Apache Kafka集群指标监控与运维管控平台 运维管控 运维管控这个菜单栏目下面主要是供运维人员来管理所有集群的; 集群列表 Kafka的灵魂伴侣Logi-KafkaManger三之运维管控...–集群列表 集群运维 迁移任务 kafka的迁移场景, 一般有同集群数据迁移、跨集群数据迁移; 我们这里主要讲 同集群数据迁移; 同集群之间数据迁移,比如在已有的集群中新增了一个Broker节点,此时需要将原来集群中已有的...如果数据量大,迁移任务建议放在空闲时间段 集群任务 这个模块是用于自动化kafka集群升级用的,但是需要配合夜莺系统来使用(主要是在KM上将升级包发送到服务器上); 这个功能对应大集群来说非常好用,...自动在线升级; 不需要手动去操作; 简单看一下使用图 ?
收集到的应用指标数据最好要进行ES入仓,入到Kafka里面,并通过Kibana可视化展示。 需要进行采集的应用进程相关指标如下: ?...指标值 indexValue CHAR 是 支持批量 指标类别 indexType CHAR 是 安全 测试 运行 应用 环境 指标描述 indexDesc VARCHAR 是 指标说明,指标采集数据源...legao……) 采集时间 collectTime TIMESTAMP 是 支持批量 应用名称 appName CHAR 是 以AIOPS的3位编码为准 主机名 hostName CHAR 否 发送数据源主机...dataSource CHAR 是 脚本路径@主机IP 下面是应用指标数据进行ES入仓的请求说明 测试区接口说明: 访问链接:http://192.168.10.10:10222/haha/heiheiAPI...bash shell生成时间戳示例 date +'%s' # bash shell请求示例 curl -s -XPOST -H "Content-Type:application/json" -d 请求数据
第一、系统的分层化理解 在之前的【运维的本质--可视化】和【运维自动化平台的深度解码】中都出现过对数据或者平台的一种分层化理解。个人觉得这种分层的理解特别重要,能够让你很快的找到你要做什么。...最终系统能够以上的设置进行计算,也根据应用的层级关系,实现如下的各级别的数据图表,达到辅助运维的目的。如下: ?...在资源的低负载层面,运维承担着首要的资源,需要进行资源合并或者虚拟化进行优化;而对于接口及应用服务的性能偏低,研发应该牵头去进行优化,运维提供更多的数据(比如说APM)进行协助,持续改进。...第二、能力预测 运维经常有月度、季度或者年度的资源采购计划,此时借助能力系统的预测能力来做未来的资源评估,一则基于数据预测可以更科学,其次可以大大缩短评估的时间和人力成本。...并且是运维能够完全控制。
笔者以为,企业数字化的范畴放在运维领域,更多的场景还处在数据量化的扩展,因此除了服务输出和业务连续性能力输出以外,还有一个重要的场景需要开辟,其中就包括运维的数字信息能力输出。...运维数据根据上述运维方式的发展历程逐步构建数据生态,如果我们把运维方式的发展浓缩成运维技术提升和工具建设,那与之相对应的,运维数据的发展也有四个阶段:自动化运维能力、平台化运维能力、数据化运维能力、智能化运维能力...在数据化运维能力中,运维数据已初步形成初步数据生态标准,具备构建运维数据中台和数据可视化,同时也能对数据的进行血缘能力和影响能力的初步分析。...在智能化运维能力中,运维数据已形成较大的规模,因此将运维经验和大数据、机器学习的技术相结合,开发成一系列智能策略,提升运维数据的输出能力,让运维的数据边界延伸至更多的场景。...二、 什么是运维的“数据思维” 运维方式的发展提升了运维人员的基础门槛能力,在现在很多的企业中,运维人员的日常离不开数据,运维的过程和结果靠不靠谱,都可以通过数据来验证。
运维大数据在运维的定位:跨多数据源系统,实现配置、运行、操作、流程等维度数据源分析,提升性能容量、观测整合、运营分析等的运维能力。...,这样能在原有基础上进一步升级。...概要设计:运维大数据及AI是技术能力,核心是应用到运维业务场景中;有三个核心基础:基础运维系统提供数据和能力、数据及AI平台提供数据处理和模型训练能力、运维数据分析及算法工程师和团队提供组织支撑。...而到运维数据平台自身的应用架构,运维数据平台应该具备的核心功能包括数据采集接入、数据清洗加工、数据入库存储、数据开发、数据探索、数据集市等,并且要具备元数据、数据质量和安全等管理能力和自运维能力。...在运维数据管理过程中不仅要关注“稳定”“安全”“可靠”,更要关注“体验”“效率”“效益”。图4:运维大数据平台功能架构AI运维场景实践数据+算法驱动的分析决策能力是AIOps场景落地的核心能力。
运维如果想做自动化高效化,则少不了搭建监控系统。目前市面上已经有大量成熟、开源的监控平台可供挑选。但如果想实现一个监控系统,或了解监控系统的原理,则可参见本文。 1....常见运维监控系统划分 常见运维监控系统可按有/无Agent,使用Pull/Push获取数据进行简单划分。 [sqpnqlpbyh.png?...监控主机内运行主动拉取、被动接收进程,分别实现Pull、Push能力;被监控主机开启通用功能(SNMP/SSH/Telnet/HTTP)进程,运行Agent进程,实现向外提供metric数据的能力。...相信运维/开发对此协议都很熟悉,用于监控时,它可以直接输入系统命令从而获得监控数据输出。优点是一次就能获取大量的信息,缺点是交互不好控制和获取到的输出往往需要清洗处理。SSH示例如下。...小结 运维监控系统可按“有/无agent”、“使用pull/push获取数据”划分成6类。 Agent实际是一个轻量程序,用于提供系统无法直接提供的数据。
即如果新版本有新增的元数据结构变动(可以查看 FE 代码中的 FeMetaVersion.java 文件中是否有新增的 VERSION),那么在升级到新版本后,通常是无法再回滚到旧版本的。...所以,在升级 FE 之前,请务必按照 升级文档 中的操作,测试元数据兼容性。 1.元数据目录结构 在 fe.conf 中指定的 meta_dir 的路径为 /path/to/doris-meta。...如果你并不十分了解 FE 元数据的运行逻辑,或者没有足够 FE 元数据的运维经验,我们强烈建议在实际使用中,只部署一个 FOLLOWER 类型的 FE 作为 MASTER,其余 FE 都是 OBSERVER...,这样可以减少很多复杂的运维问题!...所以如 最佳实践 一节中所述,如果你没有丰富的元数据运维经验,不建议部署多 FOLLOWER。
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