任高強(qiáng) 崔云龍 高平 呂書(shū)林 趙軍生

【摘要】? ? 云原生技術(shù)具有簡(jiǎn)單快捷、輕松自如的運(yùn)行優(yōu)勢(shì)，可以按照實(shí)際的應(yīng)用需求進(jìn)行自由的伸縮，所以該項(xiàng)技術(shù)得到了推廣應(yīng)用，但云原生技術(shù)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)越來(lái)越復(fù)雜，其中的資源規(guī)模更加龐大，而智能化的運(yùn)維體系的建設(shè)與完善，則可以更好地發(fā)揮云原生技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，幫助企業(yè)有效的降低云原生技術(shù)的運(yùn)維成本，并切實(shí)提升技術(shù)的服務(wù)質(zhì)量。智能運(yùn)維架構(gòu)經(jīng)過(guò)云原生技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景與實(shí)踐過(guò)程分析，以此構(gòu)建新的運(yùn)維架構(gòu)，并依照核心服務(wù)算法平臺(tái)的趨勢(shì)預(yù)測(cè)、數(shù)據(jù)異常檢測(cè)及故障定位診斷等原理來(lái)優(yōu)化云原生技術(shù)的關(guān)鍵部分。本文從云原生技術(shù)智能運(yùn)維構(gòu)架的關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行分析，研究了面向云原生的智能運(yùn)維架構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)的相關(guān)內(nèi)容。

【關(guān)鍵詞】? ? 云原生技術(shù)? ? 智能運(yùn)維架構(gòu)? ? 關(guān)鍵技術(shù)

一、面向云原生的智能運(yùn)維架構(gòu)的架構(gòu)概述

1.1整體架構(gòu)

在智能運(yùn)維平臺(tái)中，容器技術(shù)具有不可忽視的作用，能夠支持有關(guān)承載單元，并開(kāi)發(fā)網(wǎng)絡(luò)云原生化，提高運(yùn)維架構(gòu)的智能化水平。智能云原生運(yùn)維架構(gòu)需要具備控制子系統(tǒng)和智能運(yùn)維子系統(tǒng)等，這些系統(tǒng)組成了智能運(yùn)維整體架構(gòu)。1.控制子系統(tǒng)?？刂谱酉到y(tǒng)一般涉及到了配置中心、安全中心、注冊(cè)中心等。注冊(cè)中心能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)微服務(wù)目標(biāo)，完成對(duì)應(yīng)的注冊(cè)工作。安全中心的主要目標(biāo)便是審核信息，也可以進(jìn)行加密處理，確保信息的安全性。配置中心可以發(fā)送到服務(wù)代理。平臺(tái)適配器能夠?qū)θ萜鬟M(jìn)行集中管控，為微服務(wù)帶來(lái)必要的信息支持;2.智能運(yùn)維子系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠收集不同代理下發(fā)的監(jiān)控信息，將監(jiān)控信息發(fā)送到后端監(jiān)控服務(wù)中，對(duì)運(yùn)行日志和運(yùn)行指標(biāo)等進(jìn)行分析，精確把握網(wǎng)絡(luò)變化及變化過(guò)程中存在的規(guī)律，提高智能云微架構(gòu)的服務(wù)實(shí)效;3.服務(wù)代理。服務(wù)代理便是云原生，嚴(yán)格控制微服務(wù)流量，在微服務(wù)中具有著關(guān)鍵作用。

1.2智能運(yùn)維的典型場(chǎng)景劃分

智能運(yùn)維的架構(gòu)一般需要特殊的場(chǎng)景作為依托，也就是說(shuō)智能運(yùn)維的系統(tǒng)需要具備2個(gè)或2個(gè)以上的應(yīng)用場(chǎng)景。如某研究所在電信視頻領(lǐng)域的研究中，重點(diǎn)分析大視頻質(zhì)量較差的根本原因和硬盤(pán)故障預(yù)判兩個(gè)內(nèi)容，結(jié)合研究的結(jié)果發(fā)現(xiàn)通過(guò)智能運(yùn)維技術(shù)的應(yīng)用提升了電信大視頻運(yùn)維系統(tǒng)的運(yùn)行效率，所以技術(shù)人員可以從應(yīng)用場(chǎng)景出發(fā)來(lái)研究智能運(yùn)維，如分析AIOps的智能運(yùn)維場(chǎng)景分類。

1.3智能運(yùn)維架構(gòu)關(guān)鍵性內(nèi)容分析

在智能運(yùn)維的實(shí)踐應(yīng)用研究中，學(xué)者發(fā)現(xiàn)從數(shù)據(jù)管理、算法分析及應(yīng)用場(chǎng)景等多個(gè)方面的要素進(jìn)行實(shí)踐研究更加合理，在AIoT+AIOps數(shù)據(jù)中心這一概念提出以后，智能運(yùn)維的應(yīng)用能夠?qū)?shù)據(jù)與算法等條件作為著手點(diǎn)進(jìn)行分析，若以軟件系統(tǒng)作為基礎(chǔ)進(jìn)行分析，那么建立數(shù)據(jù)平臺(tái)和數(shù)據(jù)算法體系則更能滿足實(shí)際需求。

1.智能平臺(tái)的軟件組成

數(shù)據(jù)平臺(tái)主要包括以下幾個(gè)重要的層面：第一，數(shù)據(jù)采集層，智能架構(gòu)的數(shù)據(jù)主要產(chǎn)生于ITOM監(jiān)控工具集，如網(wǎng)絡(luò)性能檢測(cè)與診斷及其他服務(wù)的性能監(jiān)管等，都需要數(shù)據(jù)采集層來(lái)完成，云原生技術(shù)智能運(yùn)維平臺(tái)的數(shù)據(jù)采集層具有較高的技術(shù)要求，采集層需要具備跨平臺(tái)、跨語(yǔ)言、兼容的多種模式，統(tǒng)一采集才能確保數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性，建立起快速的傳輸機(jī)制，為系統(tǒng)后續(xù)的運(yùn)維管理帶來(lái)便利。第二，數(shù)據(jù)處理層，在數(shù)據(jù)處理的過(guò)程中，云原生技術(shù)的智能運(yùn)維平臺(tái)的發(fā)展速度飛快，對(duì)數(shù)據(jù)處理層的服務(wù)性能要求較高，所以數(shù)據(jù)處理層要具備多數(shù)據(jù)源、快速接入、元數(shù)據(jù)提取與管理等能力，企業(yè)需要對(duì)數(shù)據(jù)分析的接口進(jìn)行一定的拓展，才能滿足實(shí)踐的需求。第三，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層，云原生技術(shù)的智能運(yùn)維數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層要具備出色的可擴(kuò)、縮容能力，在實(shí)踐中要快速的存儲(chǔ)已經(jīng)采集的信息，并且要能夠結(jié)合智能運(yùn)維平臺(tái)的功能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的更新，可以更好的節(jié)省成本，快速的調(diào)整各類安全接口[2]。

2.算法平臺(tái)的詳細(xì)分析

云原生技術(shù)智能運(yùn)維中的算法平臺(tái)需要經(jīng)歷一個(gè)持續(xù)發(fā)展的過(guò)程，選取的算法要和其應(yīng)用場(chǎng)景具備密切的聯(lián)系，其中的常見(jiàn)經(jīng)典場(chǎng)景可以參考表1的部分內(nèi)容。從實(shí)踐的角度來(lái)看，相關(guān)算法對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景為了達(dá)到更高的性能指標(biāo)，技術(shù)人員需要考慮多種算法結(jié)合使用的情況，并不只有表格1中的相關(guān)內(nèi)容，若在某個(gè)特定的場(chǎng)景中，技術(shù)人員可能會(huì)需要嘗試應(yīng)用多種算法，或者對(duì)某一算法進(jìn)行創(chuàng)新和改造才能達(dá)到理想的應(yīng)用效果。目前人工AI的機(jī)器學(xué)習(xí)算法還難以滿足使用的需求，需要及時(shí)的升級(jí)算法才能使其更加智能，為搭建更加高效的云原生技術(shù)智能運(yùn)維算法平臺(tái)，技術(shù)人員需要將場(chǎng)景和算法相匹配，不斷的優(yōu)化人工AI的算法過(guò)程。

1.4架構(gòu)部署

一般來(lái)說(shuō)，云原生智能架構(gòu)在部署方面可以實(shí)現(xiàn)多形式部署，一般表現(xiàn)在網(wǎng)元、監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)開(kāi)放、外部訪問(wèn)等。在智能云原生平臺(tái)中，和服務(wù)及協(xié)議適配服務(wù)間進(jìn)行連接，配置服務(wù)代理采用二級(jí)監(jiān)控的方式，對(duì)監(jiān)控信息進(jìn)行過(guò)濾和整合處理，在既定時(shí)間中傳輸?shù)街悄苓\(yùn)維子系統(tǒng)中。

1.5演進(jìn)設(shè)計(jì)

以虛擬化技術(shù)作為基本條件，很多運(yùn)營(yíng)商都開(kāi)始建立云網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)，底層一般運(yùn)用多云或裸金屬軟件資源，利用虛擬網(wǎng)絡(luò)功能對(duì)網(wǎng)云功能進(jìn)行處理，經(jīng)過(guò)管理和編排，實(shí)現(xiàn)信息資源的配置優(yōu)化，同時(shí)也能連接系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)。在應(yīng)用云原生構(gòu)建云網(wǎng)融合系統(tǒng)時(shí)，可以在既有的架構(gòu)基礎(chǔ)上增加智能云原生平臺(tái)，在平臺(tái)中增加容器資源，促進(jìn)管理與編排系統(tǒng)的優(yōu)化更新，對(duì)網(wǎng)元功能進(jìn)行分解和封裝。

二、面向云原生智能運(yùn)維架構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)的實(shí)踐

2.1智能運(yùn)維實(shí)踐案例分析

云原生技術(shù)智能運(yùn)維架構(gòu)在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的應(yīng)用非常廣泛，如某公司建立起的“AIOps”智能監(jiān)控系統(tǒng)，異常故障檢測(cè)的設(shè)備召回率可達(dá)到85%以上，能夠有效的提升故障告警的準(zhǔn)確率，而且系統(tǒng)的故障排查效率也大大提高，還能夠根據(jù)周期性的趨勢(shì)預(yù)測(cè)來(lái)調(diào)整相應(yīng)的參數(shù)，其數(shù)據(jù)的時(shí)間在分布上可以大規(guī)模的跟隨機(jī)器學(xué)習(xí)。如百度的“單機(jī)房故障自愈壓縮”的系統(tǒng)可以有效的解決了機(jī)房故障時(shí)間長(zhǎng)的問(wèn)題，同時(shí)以當(dāng)下的監(jiān)控平臺(tái)系統(tǒng)和異常檢測(cè)算法，實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化的感知和定位，解決了傳統(tǒng)系統(tǒng)中存在的各種問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)快速的故障自愈。在現(xiàn)代的電信行業(yè)中，流量媒體業(yè)務(wù)成為大眾關(guān)注的焦點(diǎn)，寬帶IP網(wǎng)主要是端對(duì)端的網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量監(jiān)控，智能化的運(yùn)維架構(gòu)可以實(shí)現(xiàn)故障的自診斷功能，并構(gòu)建起集約化的寬帶服務(wù)智能運(yùn)維體系，能夠切實(shí)的提升運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)維效率與智能化的程度。如在IPTV的系統(tǒng)中融入了智能異常檢測(cè)的功能以后，能夠?qū)?shí)時(shí)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)人工察覺(jué)不到故障或異常，增強(qiáng)了用戶的體驗(yàn)。還有其他相對(duì)經(jīng)典的單場(chǎng)景行業(yè)實(shí)踐中，都可以結(jié)合云原生技術(shù)智能運(yùn)維架構(gòu)的相關(guān)內(nèi)容優(yōu)化云計(jì)算的效果[3]。

2.2詳細(xì)內(nèi)容

云原生技術(shù)智能運(yùn)維架構(gòu)的設(shè)計(jì)主要包括以下兩個(gè)方面的內(nèi)容：一是智能運(yùn)維要結(jié)合云原生技術(shù)的特點(diǎn)來(lái)配合設(shè)計(jì)，使之能夠?yàn)樵圃到y(tǒng)所服務(wù);二是智能運(yùn)維要利用云原生技術(shù)提升按需彈性的伸縮功能，作出動(dòng)態(tài)化的部署，如圖1所示，云原生技術(shù)智能運(yùn)維架構(gòu)非常清晰明了。從運(yùn)維對(duì)象的角度講，云原生技術(shù)智能運(yùn)維架構(gòu)是針對(duì)云原生系統(tǒng)設(shè)計(jì)的內(nèi)容，這一系統(tǒng)的運(yùn)維對(duì)象相對(duì)固定，能夠按照需求來(lái)彈性的伸縮調(diào)度，所以匹配的智能運(yùn)維系統(tǒng)也需要適應(yīng)這種變化的趨勢(shì)，其基礎(chǔ)設(shè)施包括服務(wù)器、虛擬機(jī)及數(shù)據(jù)庫(kù)等，可以建立起不同服務(wù)的連接通路。從數(shù)據(jù)平臺(tái)的角度講，數(shù)據(jù)平臺(tái)屬于智能運(yùn)維架構(gòu)的基礎(chǔ)平臺(tái)，能夠?yàn)樵圃夹g(shù)智能運(yùn)維架構(gòu)中的算法平臺(tái)提供一定的技術(shù)支持，對(duì)于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)則要重點(diǎn)的考慮如何保存海量數(shù)據(jù)，并進(jìn)行跟蹤的服務(wù)。從數(shù)據(jù)快速篩選的角度考慮，可以幫助云原生技術(shù)智能運(yùn)維架構(gòu)有效的節(jié)省成本，并智能化的調(diào)整參數(shù)，幫助系統(tǒng)快速地刪選有效數(shù)據(jù)，還能夠自動(dòng)刪除一些無(wú)效的歷史數(shù)據(jù)，用于降低系統(tǒng)的存儲(chǔ)成本壓力。從數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)的分類來(lái)看，原始數(shù)據(jù)庫(kù)與樣本數(shù)據(jù)庫(kù)是其主要的組成部分，二者之間相互配合運(yùn)行但又相對(duì)獨(dú)立，樣本數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)來(lái)自于原始數(shù)據(jù)庫(kù)，原始數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)則包括有效、無(wú)效兩種，所以原始數(shù)據(jù)庫(kù)中的部分?jǐn)?shù)據(jù)可能會(huì)定時(shí)地清空，但是通常不會(huì)刪除，隨著數(shù)據(jù)量的疊加，其數(shù)據(jù)的類型也在逐漸的豐富。而且云原生技術(shù)智能運(yùn)維架構(gòu)的算法平臺(tái)可以根據(jù)實(shí)際場(chǎng)景來(lái)設(shè)計(jì)，基于微服務(wù)架構(gòu)的基礎(chǔ)上，屬于相對(duì)獨(dú)立的微服務(wù)組件，可以不斷的擴(kuò)充場(chǎng)景再進(jìn)行設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)，在后期的運(yùn)營(yíng)階段能夠?qū)崿F(xiàn)多場(chǎng)景的串聯(lián)應(yīng)用。

三、結(jié)束語(yǔ)

目前我國(guó)已經(jīng)應(yīng)用了5G技術(shù)，這對(duì)于云原生技術(shù)智能運(yùn)維架構(gòu)的發(fā)展而言，創(chuàng)造了有利的環(huán)境，所以云網(wǎng)融合技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，需將云原生技術(shù)智能運(yùn)維架構(gòu)的關(guān)鍵技術(shù)作為主體，才能夠引導(dǎo)并管理云原生系統(tǒng)，幫助現(xiàn)代通信運(yùn)營(yíng)軟件實(shí)現(xiàn)快速的發(fā)展，而云原生技術(shù)智能運(yùn)維架構(gòu)又需要多種算法和完善的技術(shù)支持，因此相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)人員仍需要不斷研究，以謀求云原生技術(shù)智能運(yùn)維架構(gòu)關(guān)鍵技術(shù)的持續(xù)發(fā)展。

參? 考? 文? 獻(xiàn)

[1]郭濤.Aruba持續(xù)進(jìn)化的道與術(shù)[J].網(wǎng)絡(luò)安全和信息化，2021（02）：13-16.

[2]薛龍，陸鋼，周奇，張會(huì)炎，萬(wàn)亭君.面向云原生的智能運(yùn)維架構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)[J].電信科學(xué)，2020，36（12）：105-112.