JavaScript初学者应知的优秀实践方法

SRE运维体系的构建和工作职责划分。

可观测性系统

在任何有一定规模的企业内部，一旦推行起来整个SRE的运维模式，那么对于可观测性系统的建设将变得尤为重要，而在整个可观测性系统中，通常我们会分为如下三个方面：

• 指标监控：即各种指标监控，比如基础资源指标，服务性能指标，业务的调用指标。
• 日志：各种设备以及服务的运行日志监控。
• 调用链：业务层面的调用链分析，通常在分布式系统中帮助运营、开发以及运维人员快速识别整体调用的瓶颈点

一整套的可观测系统，它能确保你洞察系统，跟踪系统的健康状态、可用性以及系统内部发生的事情。

对于整个可观测系统的建设，需要注意如下两点：

• 确定质量标准是什么，并确保系统持续逼近或保持在质量标准极限范围内
• 系统地关注这项工作—而不应该只是随机地查看一下系统

在整个企业级可观测系统中，我认为至少应该包括如下几个特征：

• 完备指标采集：可以对接企业内大部分的设备与技术栈相应的监控指标;同时，支持常见设备的监控指标体系，可以快速接入监控设备和指标，避免所有设备监控都是从头构建;对于日志数据的采集支持
• 海量设备支持：企业IT系统数量和规模越来越大，因此监控系统比以前需要监控海量设备监控。
• 监控数据存储和分析：监控数据是运维分析、运维自动化和智能化的基础，因此海量监控数据存储以及基于监控数据的可视化分析是一个监控系统的基本能力。

可观测系统是整个运维体系的基础，它需要提供整个运维体系的数据化支持。

因此，一个企业级的可观测性系统应该是平台化的。一方面可以通过配置或者开发实现更多 运维指标的接入;另一方面，亦可对接更多的专业运维工具，整合并打通多元的运维数据，为更多运维场景提供数据服务。从整体上，可观测性系统为企业运维提供了一个数据基础，让我们对事故响应以及容量预测等方面更多使用数据而非凭借以往经验和拍脑袋做出决策。

故障响应

如果有什么东西出了故障，该如何提醒大家并做出回应?工具可以帮助解决这个问题，国为它可以定义提醒人类的规则。

故障响应是建立在使用可观测性系统构建的数据之上，并借助反馈循环，来帮助我们加强对服务的监控。

故障响应通常包含如下几个动作：

• 关注：不论是主动发现瓶颈点或异常点，还是通过可观测性系统被动暴露瓶颈点，我们都应该进行主动关注
• 交流：及时将观察到风险点通知到相关方，并告知影响面以及相关的补救措施
• 恢复：三方达成一致后，根据补救措施进行修复相关风险点和异常点

需要注意的是，如果在前期整个可观测性系统能够做好，通常故障应当始于一个简单的告警信息或一个报障电话，因此，通常情况下，可观测系统做的足够好仅能起到追溯和排查的作用，但是无法起到及时发现的作用，此时就需要依赖于各个观测数据进行计算和评估告警，以及时将相关的告警通知到相关人，以暴露风险点。

告警只是整个故障响应的第一个环节，解决的是故障如何发现的问题，而大多数的故障响应工作都是关于定义处理策略和提供培训的，以便人们在收到警报时知道该怎么做，通常这部分更多的是过去历史经验和运维经历的总结和沉淀，包括经验的一些抽象和工具化沉淀，以保证故障响应的效率和普遍化(即不依赖人为经验)。

而对于整个告警系统来说，需要确保的是告警的有效性，否则，整个报警系统很有可能沦落为垃圾数据制造机，告警有效性意味着需要满足如下两个需求：

• 告警及时性：系统有问题需要及时通过告警信息告知运维处理人员及时处理告警;
• 告警准确性：只要有告警信息系统必然出现问题(对于很多企业可能存在大量的无用告警，比如磁盘问题，mem等相关问题，当然这里涉及到了自动化、业务形态、告警阈值的问题);

在整个运维过程中，我们经常会发现有大量的无关紧要的告警信息，让运维人员的注意力迷失在告警海洋当中，而通常非运维领域的领导会关注整个告警的响应程度，因此，抑制和消除无效的告警，让运维人员不被告警风暴所吞没，也是告警管理中重点建设的内容。

通常情况，在我们的各个可观测系统构建完成后，可以通过整合到监控平台中的各种监控数据，应用趋势预测、短周期检测、间歇性恢复、基线判断、重复压缩等算法和手段实现告警压缩收敛，强化告警的有效性。


 

（编辑：鹰潭站长网）

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