基于云計算的大數(shù)據(jù)智能運維系統(tǒng)設(shè)計方法初探

陳中元

（廣西民族大學(xué)相思湖學(xué)院 廣西 南寧 530008）

1 引言

在信息化時代，信息系統(tǒng)作用的大小將決定社會生產(chǎn)環(huán)節(jié)的快慢。而智能化運維系統(tǒng)其實就是將大數(shù)據(jù)與云計算技術(shù)兩者進行結(jié)合，并以此為基礎(chǔ)，這樣能夠有效地解決這種傳統(tǒng)模式下IT運維服務(wù)的表現(xiàn)方式，在實際操作中就可以發(fā)揮大數(shù)據(jù)智能運維系統(tǒng)對網(wǎng)絡(luò)實時監(jiān)控的有效性，同時其還具有對大數(shù)據(jù)進行分析的能力。這就使其能夠從根源上發(fā)現(xiàn)問題并發(fā)出警報，隨后進行自我調(diào)整，同時將各種危機狀況化險為夷。

2 大數(shù)據(jù)智能運維系統(tǒng)的技術(shù)操作原理

和傳統(tǒng)的運維系統(tǒng)相比，這種將大數(shù)據(jù)和智能技術(shù)應(yīng)用在運維系統(tǒng)中，就可以使其擁有對數(shù)據(jù)大規(guī)模進行搜索、快速進行處理以及大量開展業(yè)務(wù)等功能，使其起著非常關(guān)鍵性的作用。這種新型的大數(shù)據(jù)智能運維系統(tǒng)，在傳統(tǒng)的自動化基礎(chǔ)上實現(xiàn)了智能化，使其在應(yīng)用過程中既減少了運維資金，又能夠提高對客戶的服務(wù)質(zhì)量以及服務(wù)體驗。由于其將智能混合技術(shù)合理地應(yīng)用，從而使其擁有了對各種工作進行動態(tài)化的管理及對內(nèi)存的合理計算調(diào)節(jié)和全方位的調(diào)控等，用通俗的話來說，就是其可以將資源的利用達到最大化，從而節(jié)省對初期資金的預(yù)算[1]。

在大數(shù)據(jù)運維系統(tǒng)中，只需要我們對大數(shù)據(jù)技術(shù)進行簡單的基礎(chǔ)操作，就可以使各項運維工作達到各方面的基本指標(biāo)，從而實現(xiàn)對每個服務(wù)器運行的數(shù)據(jù)進行實時動態(tài)管控。并且，其可以對運行日志統(tǒng)一進行收集，憑借著對不同非關(guān)系類型數(shù)據(jù)庫的有效借助，從而實現(xiàn)對各類數(shù)據(jù)進行多樣化存儲的功能。基于這項基礎(chǔ)，在Hadoop數(shù)據(jù)的集群當(dāng)中，同一時間輸入每項所收集到的數(shù)據(jù)情況，就能夠使大數(shù)據(jù)技術(shù)對這些收集到的數(shù)據(jù)情況進行全方位的離線分析，并且同時生成相應(yīng)數(shù)據(jù)的曲線圖。另外，可以將其和預(yù)先設(shè)定的相關(guān)數(shù)據(jù)做對比，在與監(jiān)控報警系統(tǒng)進行合理關(guān)聯(lián)后，就能夠?qū)崿F(xiàn)對目標(biāo)數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)控，除此之外，還需要根據(jù)時代的發(fā)展趨勢進行有效分析。可以根據(jù)之前收集到的有關(guān)數(shù)據(jù)和算法，就能夠使預(yù)算模型獲取相應(yīng)的應(yīng)用基礎(chǔ)。此外，還需要觀察其運行狀況，從而合理地對未來服務(wù)器進行預(yù)測，運維人員可以針對這些所獲得的數(shù)據(jù)信息，從而提前對系統(tǒng)及硬件進行調(diào)整以及遷移。

3 現(xiàn)階段信息系統(tǒng)運維存在的問題

就現(xiàn)如今的信息系統(tǒng)運維來看，將面臨著一個新的巨大挑戰(zhàn)——云計算技術(shù)。云計算技術(shù)在應(yīng)用過程中，通常會以能量分散、管理集中的方式進行，從而就會對信息系統(tǒng)的整體架構(gòu)以及運營模式產(chǎn)生巨大的影響。然而，對于傳統(tǒng)運維系統(tǒng)來說，想要把虛擬技術(shù)作為核心是一個巨大的挑戰(zhàn)，這主要是因為若想讓運維系統(tǒng)能夠正常地運轉(zhuǎn)，只運用傳統(tǒng)的監(jiān)控以及數(shù)據(jù)分析是遠遠不足的[2]。從根本上來講，其主要存在著以下兩方面的問題。

3.1 監(jiān)控防護處于被動趨勢

在傳統(tǒng)的監(jiān)控防護中，大多數(shù)監(jiān)控都是按照發(fā)生問題-發(fā)現(xiàn)問題的位置-通告運維人員-運維人員處理問題的流程進行的。換句話來說，就是當(dāng)出現(xiàn)了預(yù)警的聲音，就代表監(jiān)控的相關(guān)工作人員已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了問題所在，這時候就需要將這個信息進行傳遞，合理展開控制和管理等相關(guān)工作。當(dāng)然，能夠在這種環(huán)境工作的相關(guān)運維人員，其自身的專業(yè)素質(zhì)也都是非常高的。因為，若其自身專業(yè)素質(zhì)過低，發(fā)生問題的時候，就不能在第一時間找到問題根源，那么帶來的后果是不可估量的。

3.2 傳統(tǒng)運維手段與大數(shù)據(jù)環(huán)境有一定沖突

在大數(shù)據(jù)的環(huán)境中，指數(shù)式增長就是其數(shù)據(jù)特征之一。在海量的數(shù)據(jù)面前，頻繁地運用相對傳統(tǒng)的運維手段，這樣就易發(fā)生在工作當(dāng)中出現(xiàn)死角的現(xiàn)象，既降低工作效率又沒能確保運維工作是否能夠正常完成。與此同時，在傳統(tǒng)的運維模式當(dāng)中，沒有對管理人員以及業(yè)務(wù)人員進行多維度分析相關(guān)數(shù)據(jù)的工具配備，從而使這些運維人員無法針對這些大量的運維數(shù)據(jù)，合理開展運維方面的相關(guān)工作，從而導(dǎo)致問題沒能在第一時間得到有效處理，造成巨大的損失。

4 大數(shù)據(jù)智能運維系統(tǒng)功能設(shè)計具體分析

4.1 智能預(yù)警

大數(shù)據(jù)智能運維系統(tǒng)其智能預(yù)警功能就是把監(jiān)控對象的歷史數(shù)據(jù)以及此對象的走勢作為基礎(chǔ)，對統(tǒng)計學(xué)原理基礎(chǔ)充分利用，對被監(jiān)控對象使用大數(shù)據(jù)技術(shù)進行詳細的了解并分析，從而可以有效地對被監(jiān)控對象的平穩(wěn)性做出準(zhǔn)確的判斷。同時，其還可以對業(yè)務(wù)形態(tài)和時間范圍進行查看并分析，從而知道被監(jiān)控對象之間存在的差異性。最終形成一個動態(tài)閾值，在不同的時間對業(yè)務(wù)進行實時勘測，通過利用這種動態(tài)閾值，就可以使性能監(jiān)測機制得到進一步的提升，對傳統(tǒng)的預(yù)警監(jiān)測進行改良，從而使其在動態(tài)上以及實時勘測上有著明顯的優(yōu)勢。這樣一來，無效預(yù)警的出現(xiàn)概率就會大幅度降低，從而就可以使用戶更精確地感知系統(tǒng)中的性能是否存在異常狀況。

4.2 分析預(yù)測智能化

分析預(yù)測智能化，用通俗的話來說，就是在服務(wù)器當(dāng)中對SAMATR信息和sysolg信息等一些不相同的信息進行基礎(chǔ)應(yīng)用。與此同時，還應(yīng)當(dāng)做好相關(guān)的監(jiān)督工作和對各種例子的模擬等。在進行一些特殊的場景時，若能夠?qū)BDT模型合理地引入或者借助LR，這樣就能夠有效地對服務(wù)器內(nèi)部反復(fù)使用多次的部件出現(xiàn)故障的概率預(yù)測以及出現(xiàn)該故障的具體時間進行準(zhǔn)確的，同時會采用相對應(yīng)的措施，有效地對故障做出預(yù)防，從整體上來看，增強了IT架構(gòu)的時效性以及可用性。另外，就產(chǎn)品和定制而言，利用智能技術(shù)對產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)的準(zhǔn)確預(yù)測及對方式的開發(fā)，能夠?qū)討B(tài)閾值、瓶頸點獲取進行預(yù)測及分析，這些都是需要以IT系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確對容量進行預(yù)測為基礎(chǔ)。除此，通過智能預(yù)測對方式的定制開發(fā)的使用，就可以通過針對數(shù)據(jù)中心以及其余鏈路設(shè)計出一種全新的預(yù)測技術(shù)，從而對網(wǎng)絡(luò)流量實現(xiàn)針對性地預(yù)測，將其快速地作為決策依據(jù)，進而為流量數(shù)據(jù)的調(diào)度工作提供有效幫助。

4.3 根因定位智能化

根因定位智能化其實就是根據(jù)故障發(fā)生的原因，從而對發(fā)生故障的地方進行精確定位，該功能的工作原理就是將專家知識庫作為基礎(chǔ)，該功能通常會應(yīng)用在相對困難的IT故障場景之中。與此同時，該功能也還可以對故障發(fā)生的位置做一些基礎(chǔ)的運算，可以有效算出該故障地方所影響的范圍以及對故障進行自動化修理的功能。

4.4 能耗智能化管控

在能耗的智能化管控過程中，就需要對服務(wù)器數(shù)據(jù)以及運行的能耗進行全方位的采集，將集群和業(yè)務(wù)作為基礎(chǔ)，通過歷史數(shù)據(jù)的比對分析服務(wù)器的能耗狀況，同時與云平臺的業(yè)務(wù)調(diào)度機制相結(jié)合，通過使用powercapping、powersaving等相關(guān)的技術(shù)，從而使業(yè)務(wù)系統(tǒng)能耗得到明顯的優(yōu)化，進而使其能耗最大化減少的同時又保障了其系統(tǒng)正常的運轉(zhuǎn)。

5 大數(shù)據(jù)智能運維系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu)分析

5.1 采集器模塊

從大數(shù)據(jù)智能運維系統(tǒng)的整體來看，其主要包含著四大邏輯性各不相同的模塊，分別是采集器、存儲數(shù)據(jù)、對數(shù)據(jù)進行分析以及展示數(shù)據(jù)的模塊。這4個模塊表示著從開始直至展示的過程，其中所謂的采集器模塊就非常高效地運用分布式來實現(xiàn)數(shù)據(jù)動態(tài)化進行采集目標(biāo)的，這種采集目標(biāo)的方法在保障對數(shù)據(jù)資源高效采集的同時，又可以切實保障相關(guān)任務(wù)的完成效率。比如，主機、虛擬機、存儲和網(wǎng)絡(luò)等相關(guān)的數(shù)據(jù)都可以利用此技術(shù)進行采集。當(dāng)然，在采集器當(dāng)中，所有的節(jié)點的地位也都是平級的，只是在執(zhí)行相關(guān)采集任務(wù)的時候會有所不同。當(dāng)其中的某一項功能出現(xiàn)故障，導(dǎo)致停止運轉(zhuǎn)，那么控制中心就會像我們?nèi)松眢w中的白細胞受到指揮時的情形一樣，第一時間去查看發(fā)生事故的根本原因，隨后，控制中心就會將出現(xiàn)故障地方的相關(guān)采集任務(wù)分配給其他節(jié)點，從而減少數(shù)據(jù)采集過程中受到的干擾，以保證其完整性[3]。

5.2 數(shù)據(jù)存儲模塊

大部分的系統(tǒng)當(dāng)中都會有兩大數(shù)據(jù)模塊，他們就是擁有結(jié)構(gòu)化的MYSQL數(shù)據(jù)庫和沒有結(jié)構(gòu)化的MongoDB數(shù)據(jù)庫。其中，擁有結(jié)構(gòu)化的MYSQL數(shù)據(jù)庫擁有相對較強的穩(wěn)定性以及數(shù)據(jù)總量并不是非常龐大的特點。而沒有擁有結(jié)構(gòu)化的MobgoDB數(shù)據(jù)庫主要擁有較好的更新頻率以及實時性，并且它的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)相對來說較為簡單。將這兩種數(shù)據(jù)庫合理地應(yīng)用，那么若想存儲系統(tǒng)內(nèi)全部的數(shù)據(jù)類型也不再是特別困難的事。

5.3 數(shù)據(jù)分析模塊

在大數(shù)據(jù)智能運維系統(tǒng)的運行中，數(shù)據(jù)分析模塊在其中起到的作用是非常重要的，其主要的功能就是對收集到的數(shù)據(jù)快速匹配相對應(yīng)的任務(wù)進行分析，檢測此項數(shù)據(jù)完成的是否合格，將檢測合格的數(shù)據(jù)用最快的速度存儲在數(shù)據(jù)庫內(nèi)部，從而降低計算機重復(fù)計算相同數(shù)據(jù)任務(wù)的概率。

5.4 展示模塊

展示模塊其實就是在我們運用圖表工具的基礎(chǔ)上，根據(jù)所收集到的相關(guān)信息做出圖形化處理的方式，將那些抽象的運維數(shù)據(jù)用直觀的數(shù)據(jù)圖進行展示，隨后將這些直觀的數(shù)據(jù)圖給相關(guān)操作人員進行查看，操作人員根據(jù)數(shù)據(jù)圖很快就能夠看出其運行狀況以及對應(yīng)的相關(guān)結(jié)果，進而就可以提高工作效率。

6 結(jié)語

綜上所述，在當(dāng)今這個時代，隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算等技術(shù)的迅速發(fā)展，許多企業(yè)也開始跟隨時代的步伐，把智能運維系統(tǒng)的建立作為企業(yè)的發(fā)展方向，這源于智能化運維系統(tǒng)的便捷以及對各項業(yè)務(wù)的效率有著促進作用的緣故。與此同時，智能運維系統(tǒng)擁有著強大的技術(shù)基礎(chǔ)，當(dāng)我們在處理運維系統(tǒng)中一些較為困難的問題時，可以為我們提供一條全新的解決思路。