数字化安全生产平台DPS重磅发布-助力传统运维向SRE转型

简介: 11 月 5 日,在 2022 杭州·云栖大会上,数字化安全生产平台 DPS 重磅发布,助力传统运维向 SRE 转型。演讲人:阿里云智能资深技术专家,高可用架构负责人周洋(中亭)

十四五规划下,各行各业全面加速数字化转型与升级。随着企业数字化业务规模变大,迭代速度加快,系统复杂度越来越高,如何保障业务稳定性这一话题也变得愈发重要。下述有几点典型场景和挑战:

场景一:分布式系统面临稳定性保障新挑战

近年来,虽然稳定性关注度日益提高,新技术蓬勃发展,重大故障依然频发且影响巨大。例如,2021年,某证券 IDC 故障 2 小时,导致客户无法交易,产生资损;某视频网站,服务器故障 3 小时无法访问,引发舆论……技术的不恰当使用、人为操作失误、硬件故障、自然灾害、安全攻击依然给生产带来极大风险。

场景二:政策引导IT系统稳定性建设平稳推进

随着数字化转型政策的推进,越来越多国民级应用诞生,大大方便了人们的日常生活,各个企业也相继推出自己的客户端。然而,大多数企业没有经历过多年互联网发展的锤炼,应对线上风险能力不足,亟需以最短时间完成稳定性运维能力的积累,少走弯路。

场景三:传统运维手段已无法满足要求

传统运维存在运维工具割裂、面向基础设施而非业务、被动运维、缺乏规范化的流程机制体系等问题。企业应遵循 SRE(Site Reliability Engineering)和平台运维(Platform Ops)的创新理念,通过软件来实现系统管理、问题发现、问题解决和自动化运维工作。

在现实生活中,无论建造摩天大楼还是家庭工程维护,在保证工程质量的同时,更重要的是避免出现安全事故,造成人员伤害,因此需要一套标准化的工艺流程、技术标准和验收手段等。在软件行业中,同样需要标准化的技术能力和方法论,来保障线上业务稳定性。于是,从 2018 年起,阿里巴巴集团便致力于 IT 软件领域的安全生产建设:一方面加强高可用架构的基础建设,另一方面,提供 SRE 转型的流程机制体系,配合可用性能力、组织能力和灾难恢复能力等目标,形成一套完整的安全生产方法体系。

为此,数字化安全生产平台(DPS)应势而生。DPS 浓缩了阿里巴巴十年运维经验,以 PlatformOps 为理念,以保障业务连续性为目标的一站式管控 SRE 运维平台,具备场景化、数字化和云原生化三大典型特征。

• 场景化:DPS 以应急场景为中心,弱化组织架构带来的运维限制,同时,DPS 全面的监控和告警规则配置可以支持涵盖业务的各个场景。
• 数字化:DPS 提供数字化监控大屏、智能化告警、智能故障定位、白屏化故障快恢手段和数字化度量、人员管理等能力,为企业数字化进程添砖加瓦。
• 云原生化:DPS 以阿里云丰富的云原生产品作为技术支撑,且具备足够的开放性,可以与阿里云一方、二方和开源系统等进行关联。

数字化安全生产平台(DPS)作为阿里巴巴集团数十年互联网探索的沉淀,在平台的架构和演进方面主要关注以下几点:

• 明确目标和场景:安全生产是全局工程,其能力取决于木桶最短板。因此安全生产需要有明确的目标和场景,且保证主体框架的完整。
• 打通组织架构:安全生产不仅要解决人和系统、代码的问题,还需要解决人和人、人和制度的问题。因此安全生产需要阿里和行业的优秀技术在一个体系内集成和打通。
• 面向未来架构: 安全生产同时关注成本和减少损失。因此,安全生产需具有一定的抗技术周期性,架构设计除了要兼容最新的技术栈,也要面向未来架构进行设计。

image.png

数字化安全生产 DPS 支持两大典型业务场景:“1-5-10”故障快恢和“变更三板斧”故障预防。

“1-5-10”故障快恢


数字化安全生产平台提供对应急事件和故障的发现、响应和恢复的全生命周期管理。“1-5-10” 对应故障的“1 分钟发现 - 5 分钟响应- 10 分钟恢复”,是定义故障处理的时效性目标。

• 1 分钟发现:通过建立围绕业务应用的全链路监控能力,能够实时监控业务健康度,如发现稳定性问题将秒级通报至应急保障服务组进行排查,降低故障发生的可能性。
• 5 分钟响应:通过建立应急响应渠道和全链路故障定位能力,能够快速拉通故障排查人员,基于AIOps智能故障定位和基于ChatOps进行故障状态更新和通知流转,提升故障处理效率。
• 10 分钟恢复:通过建立完善的故障快恢体系,基于方案内置丰富的快恢能力,能够根据不同的故障类型智能化推荐合适的快恢预案,缩短故障恢复时长。

image.png

“变更三板斧”故障预防


数字化安全生产平台 DPS 将极易引发线上故障的变更操作纳入稳定性管控体系,做到对变更操作的“可观测、可灰度、可回滚”。

在“变更可管”方面,我们覆盖完善的变更系统,极大程度减少对变更系统的改造成本;在“变更可控”方面,我们提供基于时间、人员等维度的变更管控规则,预防可能出现的风险;在“变更可用”方面,我们可自动发现变更引发的故障,提供变更回滚等智能化快恢能力。

image.png

目录
相关文章
|
6天前
|
消息中间件 存储 NoSQL
RocketMQ实战—6.生产优化及运维方案
本文围绕RocketMQ集群的使用与优化,详细探讨了六个关键问题。首先,介绍了如何通过ACL配置实现RocketMQ集群的权限控制,防止不同团队间误用Topic。其次,讲解了消息轨迹功能的开启与追踪流程,帮助定位和排查问题。接着,分析了百万消息积压的处理方法,包括直接丢弃、扩容消费者或通过新Topic间接扩容等策略。此外,提出了针对RocketMQ集群崩溃的金融级高可用方案,确保消息不丢失。同时,讨论了为RocketMQ增加限流功能的重要性及实现方式,以提升系统稳定性。最后,分享了从Kafka迁移到RocketMQ的双写双读方案,确保数据一致性与平稳过渡。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
智能化运维:从传统到未来的转型之路####
本文深入探讨了智能化运维(AIOps)的兴起背景、核心价值及其在现代IT运维管理中的实践应用。通过分析智能化技术如何优化运维流程、提升系统稳定性与效率,并结合具体案例,揭示智能化运维在降低成本、增强响应速度及预测性维护方面的优势。文章还展望了智能化运维的未来发展趋势,为读者提供一幅从传统运维向智能化转型的清晰蓝图。 ####
|
6月前
|
运维 监控 安全
安全运维:入侵检测与防御实战指南
安全运维:入侵检测与防御实战指南 【10月更文挑战第9天】
347 3
|
1月前
|
存储 人工智能 运维
阿里云操作系统控制台评测:国产AI+运维 一站式运维管理平台
本文详细评测了阿里云操作系统控制台,作为一款集运维管理、智能助手和系统诊断于一体的工具,它为企业提供了高效管理云资源的解决方案。文章涵盖登录与服务开通、系统管理与实例纳管、组件管理与扩展功能、系统诊断与问题排查以及实时热点分析与性能优化等内容。通过实际操作展示,该平台显著提升了运维效率,并借助AI智能助手简化了复杂操作。建议进一步完善组件库并增强第三方兼容性,以满足更多高级运维需求。
114 0
|
1月前
|
消息中间件 运维 安全
云消息队列 ApsaraMQ Serverless 演进:高弹性低成本、更稳定更安全、智能化免运维
云消息队列 ApsaraMQ Serverless 演进:高弹性低成本、更稳定更安全、智能化免运维
|
3月前
|
运维 监控 Cloud Native
构建深度可观测、可集成的网络智能运维平台
本文介绍了构建深度可观测、可集成的网络智能运维平台(简称NIS),旨在解决云上网络运维面临的复杂挑战。内容涵盖云网络运维的三大难题、打造云原生AIOps工具集的解决思路、可观测性对业务稳定的重要性,以及产品发布的亮点,包括流量分析NPM、网络架构巡检和自动化运维OpenAPI,助力客户实现自助运维与优化。
|
4月前
|
人工智能 运维 自然语言处理
今晚围观—>安全运维工程师现场直播用通义灵码发现和修复代码漏洞
12 月 18 日晚 19:30 分,阿里云中小企业直播间「AI 编码助手一年养成记:从“打酱油”到企业开发“真正助手”」见。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 运维 监控
智能化运维:从被动响应到主动预防的转型之路####
本文深入探讨了智能化运维(AIOps)如何引领信息技术管理从传统的被动响应模式向主动预防机制转变,强调了大数据、人工智能算法与机器学习技术在提升系统稳定性和效率中的关键作用。通过分析智能化运维的核心价值、实施策略及面临的挑战,本文为读者揭示了一个更加智能、高效且灵活的IT运维未来蓝图。 ####
|
5月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
智能化运维:从传统到AIOps的转型之路####
本文探讨了智能化运维(AIOps)的兴起背景、核心价值及其对现代IT运维模式的深刻影响。通过分析传统运维面临的挑战,阐述了AIOps如何利用大数据、机器学习技术实现故障预测、自动化处理与决策支持,进而提升运维效率和服务质量。文章还概述了实施AIOps的关键步骤与面临的主要挑战,为组织向智能化运维转型提供参考路径。 ####
|
5月前
|
机器学习/深度学习 运维 监控
智能运维在现代IT架构中的转型之路####
【10月更文挑战第29天】 本文旨在探讨智能运维(AIOps)如何成为现代IT架构不可或缺的一部分,通过分析其核心价值、关键技术及实践案例,揭示AIOps在提升系统稳定性、优化资源配置及加速故障响应中的关键作用。不同于传统运维模式的被动响应,智能运维强调预测性维护与自动化处理,为企业数字化转型提供强有力的技术支撑。 ####
149 0

热门文章

最新文章