【51CTO专稿】在云计算各种概念风起云涌的今天，信息化管理观念的不断成熟发展，各种趋势分析和热点论坛都在讨论云计算带给我们的各种好处。IT基础设施高度集中使得传统的IT运维变得越来越被动，是不是有那么一天，我们的企业中的IT服务全部由云服务提供，就不再需要IT运维人员呢？传统运维与云计算运维的差异性在哪里？本文中，来自阿里集团技术保障部云计算运维高级技术专家柯旻（花名：大舞）就这些问题表明了自己的观点和看法。跟随小编一起来看看吧。
（阿里巴巴云计算运维-高级技术专家 柯旻）
【嘉宾简介】柯旻：花名大舞，2007年加入阿里，前期负责sa方面的一些工作，后期云计算运维部门，主要负责整个阿里Hadoop集群（即云梯）的运维工作，以及离线的HBase集群方面的工作。
以下是采访实录：
云计算运维与传统运维的差异性
51CTO：阿里巴巴云计算运维是在什么样的背景下产生的？
柯旻：由于阿里巴巴业务的发展需要，数据量飞速膨胀。云计算、分布式计算等（包括我们自主开发的飞天系统），都是在这样的背景下产生的。
51CTO：云计算运维与传统运维的区别在哪里？
柯旻：其实最主要区别是量的膨胀。
传统的运维可能只有几十，或者上百的机器，这些机器上面有十个、二十个应用，但是在云计算运维这块，可能面临的情况是三千台、五千台机器这么一个量级的，是一个极速膨胀的状态。再者，关注点可能会有一些偏差，因为传统运维可能涉及的业务线会很多，所以对于某些技术点的深挖可能精力不够。
云计算运维主要是对整体的把控，包括机房网络、带宽之类的，一些服务器的性能优化，服务器的价格等，比方说像飞天或者Hadoop这上面的应用，这些方面都需要去关注，底层的东西也需要了解得更多。
从大的方向来讲，云计算运维和传统运维都是做保证服务器稳定运行之类的这些事情，没有什么本质的偏差，因为这个是运维人员的职责，不过在具体的执行层面，可能偏向的会不一样。
51CTO：云计算的核心是虚拟化技术，而在云计算时代，系统规模更加庞大，结构更加复杂，系统运维自动化是必然趋势，阿里巴巴有没有虚拟化平台的运维自动化案例呢？
柯旻：我们内部会有一些系统做相对来说自动化的一些工作，但是这个东西也是云计算运维或者大数据运维这方面的，跟传统运维有一些差别，可能传统运维一台两台机器去运行的时候，你需要快速的响应去处理，对线上的影响比较大，而对于云计算运维来说，可能三台、五台或者十台机器挂掉，也不会产生很大的一些影响，或者说某种意义上来讲，对于这种单机的处理上面，我们可能比传统的运营商运维人员面临的条件会更好，我们更容易去处理一些故障。我们目标是希望一台普通的机器，它在上线整个生命周期里面，是不需要人为去干预的，都是一套自动的东西，对于我们现场的工作人员来说，可能就是他接到一个工单就是这台机器什么方面坏掉了，他去把它换掉，然后确认后会自动的把它恢复了，加入到集群里面去。
51CTO：云计算运维过程中，需要运维人员注意的方面是什么？
柯旻：在云计算过程中，你需要更多的去了解系统底层的东西，怎么样跟这个应用上面的优化达到最合适的情况。同时也需要去关注一下，用户的需求是什么样的。因为你的使用方可能相对来说是一个比较集中的状态，而实际上使用的是你的大的平台，所以说他们基本上都是在这个上面，这个上面他们可能根据自己的任务的情况，有一些优化一些东西，可能对这个平台有一些不同的需求，这个地方你也需要去更多的去了解，或者说帮助用户去更好地使用这些平台。
51CTO：这整个过程中，遇到的最大的挑战是什么？
柯旻：我们目前来说遇到的最大挑战可能就是软件层面的，我们规模越大，挑战就越大，这个上面可能更多的需要开发人员在代码上的做一定的更改和优化，或者构架上的调整，然后去解决这个问题。在这个过程中间，运维人员是需要配合开发人员的。#p#
阿里巴巴的自动化运维案例
51CTO：自动化运维有很多方面，比如系统部署，监控，代码自动部署与回滚，命令执行与资源配置等。阿里巴巴主要运用的是自动化哪个方面？
柯旻：阿里巴巴自动化运维是全方位的，你提到的这些都是要做的，因为这个东西需要整体一套全部打通，你才能谈得上自动化去运维。然后这里面会有不同的分工，比方说从我们应用层面上面来说，举一个简单的例子，假如一台机器某块盘坏掉以后，你的应用需要自动的能够把这个坏的盘下线掉，我们后台的监控程序会去轮询去找到这个发现这个盘，会把这些盘从sys里进行下线，重新做一些修复处理，看能不能加过去，如果加不回去，那就说明这个盘可能就彻底坏掉了，坏掉了以后，然后我们会自动在工单系统里面去提交一个报修，这整个过程中间是没有人为干预的。
然后到了报修的时候，可能我们现场的工作人员就会接到这个工单以后，他们会安排时间，一周两次或者说一次，他们会统一去把这些盘全部都换掉。如果是这些盘是系统盘都挂掉以后，他们可能会帮我们换掉以后，也会触发自动安装，然后它会自动去安装，部署完了以后，如果是某一块数据盘坏掉的话，他把盘换掉以后，因为这个本身就是在线上在运转，我们后台有程序会发现这个盘正常以后，我们会把这个加到系统里面去，然后应用发现这块盘后它会自动的识别添加到服务中来。也就是说在这整个过程中间，可能就只是现场的人员更换硬件，需要人为处理。
如果对于机器重装的情况，我们会统一在一个时间段，比方说我一周或者一个月的时间，我把这个机器整理以后，会统一有一个自动化的部署的触发，它会把这整个机器初始化掉，让里面的系统环节各个方面应用部署的状态，它会去找到自己的兄弟节点去做一次克隆，恢复成跟线上的"兄弟姐妹"一模一样的状态，然后再上线。这个地方也是人员的触发，就是一个很简单的命令或者web点击触发。当然后续目标是能做到更加自动的恢复
51CTO：阿里在监控方面用了哪些工具？监控系统的报警流程是什么样？
柯旻：由于传统的监控工具可能满足不了我们现在的需求，所以我们内部有一套自己开发的监控系统，像阿里巴巴、百度、腾讯这样的公司，因为量比较大，所以说基本上都是内部开发的一套系统，可能腾讯有腾讯自己的，百度有百度自己的，可能都是根据企业自身的发展需求来定的。
就拿我们来说，除了一些重要节点的单机报警以外，这个系统可能会加一些基础的报警，它可能是一种批量的，我们会设一个阀值，比方说下面同时有十台机器挂了，或者十五台机器挂了，同时挂掉，在一个检查周期里面同时挂掉的时候，可能才会发一个报警，如果挂掉一台两台，可能我们就不报警了。或者说我可能发了报警就只是一个消息，可能一个邮件出来，可能哪天我花点时间去看看今天大概有多少，然后会去看一眼，或者说觉得今天可能做别的事情比较多，可能这个事情我会放在后面集中再去处理。
51CTO：在大规模集群的情况下，如何才能做好自动化运维呢？
柯旻：我个人觉得这是一个意识问题，如果是热衷于去手动处理的话，可能自动化这些东西，你就会投入精力去更少，而应当你发现一件事情重复三次以后，就应该需要去考虑怎么能够不需要人为自动去处理，但是这个过程中间，是有一些阵痛。如果正常的情况下，你不停的人为去处理的话，到了一个阶段以后，就会成为一个瓶颈了，因为你的精力已经不够用。所以要去做自动化，可能在刚刚开始的时候，你效率的提升比较小，因为你要花很多时间去想怎么样自动化，怎么样不要出现问题，但是如果你这个自动化做好以后，你就会发现后面你的效率会越来越高。#p#
阿里Hadoop集群性能优化和故障排查
51CTO：阿里是什么时候开始有Hadoop集群的？现阶段Hadoop集群大致的规模是？
柯旻：2009年开始应该是200台左右开始慢慢发展。目前来说，基本上接近单集群五千台。
51CTO：对于Hadoop集群性能优化这方面，您认为比较可行的方法有哪些？
柯旻：性能优化这个东西，这块开发方面去要优化很多东西的，对于运维来说，我们的性能优化，可能更多的专注在硬件设备，sys层面和应用层面结合的一些优化。我们会根据情况跟开发人员提需求和建议，但是真正来说，本质上的性能优化来说，更多的还是开发在代码上的改动，减少各类开销和锁的力度，提高并发度等。
51CTO：云计算环境下，传统的网络运维人员压力倍增，您怎么看待这个问题？
柯旻：其实这跟运维的职业有关，运维的职业基本上24小时要oncall，可能随时随地会有电话打给你，因为你不知道这个故障会什么时候发生，所以说运维人员的压力是比较大的。对于变化比较小的行业运维人员而言，可能会相对轻松一点，但对云计算来说目前整个行业在飞速发展，可能会有各种各样的问题，作为运维人员来说的话，可能这方面的压力是更大的。
自动化运维这个东西是一个长期过程，可能随着你的云计算，或者大数据发展，外在的环境，机房网络，这些环境都在变，你的自动化是一个持续性发展下去的事情。而且你要通过这些自动化工具提高你的工作效率，你才能有精力去做更重要的一些事情。所以不会出现自动化了就不需要运维人员的情况。
随着现在的发展自动化，下一步从我们这边来看的话，可能就变成一个数字化运维。可能更需要去动脑子去想怎么样去实现，所以说自动化不是说是会让你失业的东西。而是说能够让你有更多的精力去做一些更有一些意义的事情。
51CTO：您认为数字化运维这条路应该怎么走？
柯旻：随着集群规模的扩大，机器的数量的膨胀，用户数量的增加，我们已经很难再去找到一些经验借鉴。当你没有经验可以借鉴的时候，唯一有一个东西是不会去忽悠你，那就是数据，数据一定是真实的，怎么样能够快速的真实的拿到这些真实的数据，然后通过我们的数据化分析去得到我们想要得到结果。这实际是一个探索的过程，我们现在有一点点的想法，但是这个想法的实现，我们还在做，这条路是不是一定是这么走的，其实我们也不是那么有把握。因为这种硬件的投入和成本投入非常大，所以说如果依靠拍脑袋或者怎么样，你可能会有一些失误的判断，而你这个失误的判断，可能给公司造成的损失是巨大的，通过这些数据分析去预测的话，可能不能百分之百的避免出问题，但是它可能会最大化的去减少到出问题的概率。因为数据是真实的，你只要把这些数据，去挖掘得足够深，它其实是能够告诉你很多东西该怎么去做。你可以通过这些东西去推断，去分析，可能最后到某种意义上来说，一个靠谱的数据分析师就能去做一些运维决策工作，因为其实做数据分析这块是非常需要想象力的。对于我们运维来说，因为我们自己的运维数据也非常多，比方说程序的温度、负载、磁盘、应用的状况，各个方面的数据，其实也是在一个飞速的膨胀，然后怎么样能够快速的去分析这些数据，这也是一个比较大的挑战。
好的，专访就到这里，非常感谢大舞的分享。也欢迎大家留言讨论云计算运维这些事儿。
