王华，2014年加入阿里，一直做大数据运维相关的事情，也在做运维平台研发的事情。第一年做离线的运维，后来从2015年开始做流计算的运维，之前负责阿里云的流计算。
2017年开始负责 Flink 的运维，以及Flink运维管控建设。
一、阿里 Flink 集群运维挑战
首先说一下流计算，批计算就是数据集是有限的，每次的计算都可以拿到一样的结果，在批计算之上，如有很多个批，这个数据永久不断过来的时候就变成了流。
流计算是批计算以上的概念，很多用流计算的，比如说每天把所有的前端日志导到流上算一天，但是有了流计算之后，一条路过来就可以实时算出网站的UV。
说一下阿里的流计算引擎，2015年在 Galaxy 自研的流计算，2014年的时候阿里就有了流计算，那个时候还有JStorm和Flink，分别分布在搜索和中间件其他的部门。
之后经常在内网上PK，这几套引擎谁最牛逼。2017年左右 Flink 以低延时、高吞吐、一致性，从几个流计算引擎里面脱颖而出，后来整个集团做了技术统一，其他引擎全部抛弃，用Flink来做，Flink是阿里统一的流计算引擎。有了这样的基础之后，业务不断发展，所有的流计算引擎往 Flink 上迁移。
另外一个方面，我们对于数据的处理要求越来越高，现在尽可能往实时化，现在越来越多的Flink本身已经有很多批计算的逻辑和机器学习，综合这三点，导致阿里的 Flink 集群发展非常大。
据我了解，像谷歌、Facebook 没有用。只要用 Flink，阿里的 Flink 集群是全世界最大的。
现在我们的集群规模有几万个计算节点，大部分还是传统的物理机，还有大部分是 ECS和容器；有几百个集群，Flink 一部分用户是阿里内部的，集群最大的规模可能是五六千台，但是对外阿里云上售卖的，一个用户可以开通一个集群。
所以有上百个集群，一个集群可以有成百上千台机器，整个系统非常复杂，因为 Flink是一个计算的，不负责数据的源和目标存储，所以要从上游读数据，然后写到下游的数据库或者其他系统里面去，大概几十个上下游，而且整个 Flink 的底座也很多。
最早有基于 Hadoop 的底座和阿里飞天系的底座，还有现在基于云原生 Kubernetes 的底座。另外，出口非常多，基本上分布在全世界各地都是可以看到 Flink 的应用。
现在仅阿里内部的 Flink，每秒处理几十亿条数据，这个数据量非常庞大，一条数据1K，你想想这个数据有多大。规模这么大，运维上碰到了很多问题，挑战分为下面几部分：
第一部分是故障，特别实时计算系统，都在 Flink 上运行，所以我们对故障的要求是比较苛刻的；第二部分是大促稳定性怎么保障，大量的日常运维操作怎么保持一致性；
再就是成本，包括硬件成本怎样管理，用户资源怎样合理分配和合理均衡，怎么样降低运维人力成本。
我们不仅仅做 Flink运维，这么大的工作量，其实只有几个人负责整个运维，而且业务规模基本上每年都在翻番，它是一头奔跑着的大象。
首先运维靠人堆是绝对不可能的，这也是大数据运维和其他的运维不一样的点，靠人堆绝对不可能赢，我们要以技术为基础，所有的运维的出发点，要以技术为基础，我们做了一个 Flink 运维管控，最上面是Flink运维管控上承载着很多 Flink 的技术解决方案，我把两个“技术”都标红，我们在任何时候都不要忘记我们要用技术去解决这些问题。
二、阿里 Flink 运维管控
2015年不叫Flink运维管控，叫做流计算运维平台，17年的时候把这个东西做的更大一点。左边这个图，我们运维的是集群，集群就是一堆 IDC 资源的整合：网络、机器、内核。集群之上部署了软件，分布系统的软件和 Flink 软件，软件上跑的业务。
运维主要是面向集群业务和软件的。用户分为几块，一开始的用户是我们自己平台的SRE，运维和运维研发（Flink的开发）、平台的业务方，还有很多驻场外包也在用，整个权限的设计围绕着四大类用户。它提供了很多功能，整个 Flink 是机器-集群-服务-业务的方式来运作的。所以，带来了各种维度的产品化运维，比如从一个管控上面一键发布，停止服务，还提供实时秒级监控报表，里面有一套监控系统。
整个 Flink 管控上做了资源生命周期管理，不仅仅是硬件的，还有一些数据化运维和越位增值公司，现在的智能诊断，还有故障自愈。
讲一下整体架构，最下面就是数据层，就在做一件事情，做Flink实时运维元仓的建设，一部分是业务数据，Flink本身的数据，一部分是实时数据，一部分是围表数据，还有一些公共数据，这层主要解决的是保证实时和准确。
数据层之上就是服务层，基础运维服务，还有一块是数据分析服务，大家经常听到的地产检测，日志聚类，还有最左边的业务服务、诊断服务、资源服务。
最上面是功能层，也很清晰，就是先业务，用户有自己的业务中心，围绕着稳定、成本、效率三大块做的，首先要说稳定性，我们怎么做，我们围绕着软件的发布，整个生命周期来讲，每一环是怎样解决的，第二块就是成本，资源的生命周期是怎样解决的，再就是日常运维效率怎么解决的。
这是一个Flink运维管控功能的布局，其实这里功能很多，光菜单布局就有很多版，后来我们找到了一个清晰的思路，就是业务有用户、作业、监控等等。
接下来是运维，运维就是稳定，面向运维的实体有集群、机器、业务、服务，还有就是运营，KPI的衡量；分析就是提升效率的，面向用户的业务有实时所有的作业，队列、预算等等。这是运维，面向管控的，有几个运维，每个点进去可以管理一个集群，也可以管理几百个集群。
这是诊断分析，下面会讲，我们的目标就是说一个站点要能做到所有的集群的运维，这个其实是很有挑战的，因为中间涉及到很多部署架构的异构，还有网络域，阿里的网络域比较复杂，有很大挑战在后面。
三、Flink 运维解决方案
先说发布变更，我前几年 GOPS 大家都在谈自动化发布变更，这两天听下来，没有人聊发动变更了，说明已经做的很牛逼了，你发现阿里前两位同学都讲的发布变更，其实发布变更在阿里还是挺难的，为什么？
首先阿里的场景很复杂，那个同学提了，我们几万台机器的内核，怎么从3.x升到4.x，天基可以把机器关机升内核然后启动，但是在升级之前要把业务下掉，业务上面布了十个软件，哪个软件提供了一个接口，告诉他十个软件已经全下完了，这还不够。
几万台机器，一天按照一台机器，半个小时升一下内核，升到猴年马月，得升半年，这时又出现了业务可能要一批一批去升，这个更复杂了，如果说纯计算节点，没状态，很简单。你不能说三台机器同时分布在不同机架上，数据就丢了，这是大数据分布系统的一个复杂点。
另外一个就是流程很复杂，复杂在哪？从一个软件包发出来，有很多模块，然后到测试环境，到预发布再生产环境，这个流程有层层审批机制，可能会有熔断、回滚、验证，这个流程非常复杂。
最下面是发布一个技术服务，下面也会调用一些天基等等其他能力，范围是发布流程，最后是发布场景，用户和平台侧的发布，我们把很多场景工单化，预先定义好所有的发布流程，只要提一个单子，所有发布的计划都编排好了。
这周发这两个集群，所有的发布计划都已经编排好了，然后发布之后进行执行，能做到分钟级别的提单，但是最终也是面向中台的，可能会利用天基的能力，做到全服务集群的自动化，保持一致。
刚才说了软件发布，这里讲一个Flink的，软件包发到集群上面后，怎么样让用户用起来，用户的作业是长任务，是一直跑在线上的，除非要停下来，用新的版本把资源全部传上去，才能升级到新的，这是流计算本身的原理。
数据是一个时间轴，在10点钟停了，怎么保证在11点起来？怎么样保证自对回追回来，有一个state，把所有的计算中心结果都写在本地存储上面，不同版本之间有不同的兼容情况，而且整个升级非常复杂，几万个作业升级也是非常难的。在业务的发布上，天基解决不了我们的问题。我们有自己的一套方案，大家对这块有很多技术细节，大家对Flink不了解，我就暂时不说了。
最终能够做到用户根据自己的业务属性做批量自动化升级，我们会把升级的闭环全部打通，升级失败了自动回滚，升级成功自动通知等等，这里面有比较多的技术细节。
软件上线以后，用户用起来了，接下来怎么样保证用户平稳运行，其实就是故障。我觉得GOPS大家把故障和异常，通过异常，平时有一个报警也算异常，但是我们最关心的如果按报警来做，报警太多了，我们对关心的是故障，传统的故障。
大家都知道，感觉故障这个东西不期而至，没有办法避免这个故障什么时候来，每次来你好像都很被动，和小孩一样，什么时候哭不知道，来临的时候各种问题，老板在问你，出什么问题了，业务各种反馈，你就手忙脚乱的。结束之后很累，可能想报警没覆盖到，加一些报警吧，或者说流程有问题，改善一下流程。故障就是这样，很难。
但是其实我们去年做了一个事情，其实故障本身也是有一个完整的生命周期的，首先就是服务正常，目标就是来减少故障，每个系统都有自己的故障定义，开始有一些异常隐患，比如说集群有一个五千台机器，有几个作业很恶劣，现场慢慢在泄露，很多台机器已经慢慢在涨了，但是没有问题。
等到涨到一定的值，比如一台机器的内核线到十万，可能开始load很高很高，大量的时候CPU都消耗在内核线程切换上。如果再不处理，因为分布式系统，其他的作业，运行的所有的作业会有心跳吗？心跳超时，就有故障了。
故障发生开始查，查完之后恢复故障，又恢复到正常，又开始不断循环，这是一个完整的生命周期，其实把这些故障拆借一下，分成两部分，一部分是故障的隐患，我们没有故障，但是系统已经有异常了，这个时候不用背什么责任，这个时候我们要做到主动发现和治愈。
第二点发生了怎么，发生没辙，只能快速发现，迅速恢复。故障其实是有生命周期的，正确理解生命周期之后，可以通过一些技术手段系统解决故障，并且能够做到低成本维持住。
故障隐患我们怎么发现和治愈，分两部分，有潜伏期和暴露的。潜伏期就是不知道，暴露就是电话报警，会分析各种数据，把数据拿过来之后，第二部分就是分析，可以用监控，传统的阈值监控也可以，对于有一个异常事件，这是一个潜伏期的事件，主动发现的异常事件。
我们通过一条实时链路，因为异常事件如果进入一个系统里面，处理慢的话就会导致故障，进入下面的治愈系统里面，大家自己开发的，感知决策执行，我感知这个事件，然后做决策，最后执行，运维系统不断把我们的经验沉淀。
举个例子，潜伏期有哪些自愈场景，有些作业磁盘写的很猛，还有一些作业挂了，一个作业挂了没什么问题，已暴露自愈系统，报警，异常事件，进行感知，我们找到一百台机器，然后进行作业，解决问题之后通知用户已经恢复。
我们动作这套系统和理论，这是真实的场景，之前电话告警每周有28个到29个左右，现在我们做到了个位数，每周只有两三个电话。
故障隐患阶段，我们可能尽力了，但是真的出故障了，到了第二个阶段。真的故障了，故障怎么发现和恢复，GOPS很多场都说了，有一个异常，异常检测，根因分析，然后反馈。
首先我们有一个故障定义，因为系统很大，需要找出一到两个指标，能说清楚，这个指标有问题，我的服务就有问题。像淘宝天猫，下单是一个KPI，支付是一个KPI，跳转又是一个KPI，前端访问不了没有影响，越往下的指标没有意义的。
整个集群的水位突然掉下来，有可能是软件升级，也有可能是一部分用户停了一部分作业，自己人为操作的，不算故障。越往下的指标越没有意义，但是流量如果跌下来了，很有可能是故障，但是也不一定，但是起码谁位越往上指标肯定更有意义，噪音越来越小。
Flink拿每个运行状态，把这个作业状态做成很多条曲线，反映服务的情况，最终这个指标的黄金指标，要衡量一个服务好不好的最后一个黄金指标肯定很简单，不可能有很多很多条曲线，那肯定是不可能的，如果有那肯定就是黄金指标，提取没有对，基于这个黄金指标进行检测。
第二个是多指标关联，我们要关联异常曲线上去，一个是断崖式的，一个是突增的，接下来是故障定位，故障定位一定要说清楚，现在到底出什么问题了；我要把我的故障量化出来，我哪里出了问题，大概出了什么问题，我现在到底受了多少损失，我们一定要说清楚，哪个服务，哪个地方哪个集群有问题，大概多少个作业受影响了，这些东西一定要说清楚。
再就是根因定位，其实这块很难，我们没有用很多乱七八糟的所发，我们就是根据自己的经验把那些经验代码一个一个写下来，我知道故障发生的根因，我就开始自愈，这也没有那么简单，有些简单的场景可以做自动化恢复的，比如说哪有问题一把切，可以从第三个服务诊断，你们看到了这里可能不是很清晰，是一个出故障的时候我们钉钉有推送，有什么问题出来了。
现在Flink服务是不是正常的？这是一个比较难的问题，因为整个系统非常复杂，很庞大，不是一条链路，甚至不是一个链路下来的，可能会有异步的，也没有一个ID，不同的运维时期里面对象都是不一样的，而且故障排查率低的话还有可能会造成故障。
我们怎么诊断这个事情，一个系统，一个集群有很多模块存储调度，管控，每个模块也根据刚才的规则尝试提取一到两个黄金指标，衡量模块好不好，基于这个黄金指标做模块诊断，然后再说集群好不好，集群诊断做完之后，就可以做服务诊断，这是夸张一点，分钟界别发现故障，根因和恢复建议我们做不到，这个还不行。
再来说和Flink有点关系的，大促的压测怎么做，用户有很多作业在线上跑，我们要做一件事情，把用户的作业，因为每个作业的计算逻辑代码都不一样，我们需要把用户计算逻辑考一份到备链路，看能不能达到要求。
如果能够达到的，相当于双十一可以解决问题，克隆一个影子作业，替换了上下游，就开始不断加压力，做各种实时监控性能报表，一个作业只要在平台上点一下，就可以自动完成这些事情。
再说一个大家直观感受的东西，刚才说了整个服务本身已经每秒在处理几十亿表数据了，按照正常双十一的量，肯定是平时的几倍，你要造出来的量也应该是几十亿的几倍不然逻辑说不过去，这是一个非常难的事情，给你一百个机器人也解决不了，更不用说小脚本，根本不可能。
这就是我们可能大数据运维同学的一个比较强的感觉，我们很擅长利用自己运维的大数据系统，来解决我们自己在大数据运维当中碰到的各种问题。
我们想了一个很巧妙的方案，我们用 Flink 自己的能力，这些 Flink 可以很巧妙解决两个问题，压测过程当中压力大的问题，充分利用 Flink 的分布式计算很牛逼的能力，解决了压力瓶颈。
压力不能一上来就把集群打挂了，一定得循序渐进。如何精准控制，我们通过不同的Flink作业数量，通过这种方式，很巧妙的解决了这个问题。这是Flink最重要的业务，GMV大屏成交额，每天可能看到PR公关上一分钟成交多少亿，十分钟成交多少亿，那个任务就是在Flink集群上的。
逻辑是从整个淘宝支付宝那边的交易数据库同步到数据通道，起了一个Flink作业，这个作业不断消费所有的交易日志，写到另外一个存储系统里面，前端来轮巡这个存储系统，这个数据量很大，可以做到一整天下来，Flink的作业延时在秒级。
再来说一下用户资源，只有我们阿里人可以体会用户资源，说白了你有五万台机器，可能有五百万个CPU，怎么把资源合理分配给现场用户，有些用户说我的业务很重要。
这是一个很复杂的场景，我们怎么把集群资源如何合理的高效的分配给用户，我们希望做到最好的状态是用户不用关心资源，如果资源池无限大，哪都有资源，根本不用关心这个事情。
其实用户资源也有一个生命周期，从开始的提预算，再到线上资源扩容，再到上线之后有一些用户滥用，拿很多资源不用，我们怎么做优化，还有就是怎么做均衡，均衡之后怎么回收资源，怎么样计量计费，整个生命周期通过预算服务、资源服务，整个管控做起来。
第二块硬件资源怎么管理，如果按照一天一万台机器只挂一台，我们每天都要挂几台机器，万分之一的宕机率，一天还要维护几台机器，一周就是几十台，怎么做自动化的维修，如果这个效率过程当中很低的话就会导致下面故障的机器越来越多，过一年几千台机器，怎么做高效的资源上下线。
机器上线、扩容、硬件维修、缩容、过保，机器的生命周期我们都管起来，这可能和天基讲的，我们会用天基很多能力，但是这里面有很多业务逻辑，我们从业务视角来看机器生命周期，我们希望做到自己的平台上选择一堆机器下线可以自动下线，从而降低成本。
再说一下Flink作业是否正常，我们做了一整套作业诊断，比较复杂，整体思路下面有很多事件、日志、接口、指标，下面有一个诊断服务，主要做几件事情，运行状态，哪个状态到底什么阶段，日志和运行指标，下面有很多入口。
第一部分就是作业状态，只要搞清楚Flink的状态，每个状态的原因是什么，第二块就是日志聚类，我听了几场，把海量日志收集起来，把相同日志模式合起来，通过一些算法会写到一个库里面。
这个库里面这个日志是属于这个实体的，原因是什么，原因不知道，我们需要专家去标注，标注之后下一次有一个新的报错进来之后找到这个日志，原因是因为什么，就可以直接告诉他这个作业怎么处理，这是一个诊断思路，这是我们落地的结果。
基本上资源跑不起来，都可以告诉你，因为资源跑不起来，应该怎么做怎么做扩容去哪做扩容，一站式的，还有就是昨天晚上有一台机器下线了，还有就是可能告诉你哪个节点要调什么内存。
除了作业诊断，思路都是一样，就是把经验原理和数据通过一些技术实心来实现诊断，最终做到问题定位根因和恢复意见。我们不仅仅做到作业诊断，还做了机器诊断，一台机器输入进来告诉你机器好不好。
最后讲智能运维机器人，这个很解问题，我们答疑量特别大，用户会有各种各样的问题，以前都是靠人。我们通过钉钉，运维只需要把文档、操作、流程，把知识图谱构建起来，结合钉钉做整体协同，很简单让用户完成端到端的答疑。这里面有很多功能，就不一一细说了。
大数据运维难在哪，阿里的大数据形态和其他的很不一样，我们很早就实现了，像技术统一是很早的，Flink 流计算大家统一的引擎，离线计算可能是 MaxCompute，集群的管理用天基。近几年没有出现重复的，这一方面促进了整个阿里的底层大数据基础平台业务发展非常快，机器规模发展也很多，更多的复杂性导致，运维的挑战也越来越多。
以上为阿里大数据运维技术专家王华在 GOPS 2019 · 上海站的分享。
