2、刘淼-基于 DevOps、微服务及k8s的高可用架构探索与实现
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2 基于 DevOps 微服务以及 k8s 的高可用架构探索与实现 刘淼 HPE
3 目录 1 企业级高可用性架构的挑战 2 高可用性架构整体设计 3 Kubernetes 的基础服务 4 专注于业务实现的微服务架构 5 DevOps 助力全生命周期的高可用性 6 弹性扩容需求下的高可用性 7 高可用实践案例分享
4 企业级高可用性架构的挑战 地震等不可抵抗因素 应用程序异常退出 操作系统宕机 服务的连续性 服务器宕机 访问突然增大 人为操作失误
5 企业级高可用性架构的挑战 系统复杂 外部 : 多种 OS/ 软硬件内部 : 新旧系统并存 重构的困难 速度 & 稳定性 挑战 业务多变 频度 : 对部署造成压力扩展 : 按需伸缩的实际需求 变更的挑战 速度 : 快速的变更对应需求稳定 : 服务持续稳定性要求 速度和可靠性的压力
6 目录 1 企业级高可用性架构的挑战 2 高可用性架构整体设计 3 Kubernetes 的基础服务 4 专注于业务实现的微服务架构 5 DevOps 助力全生命周期的高可用性 6 弹性扩容需求下的高可用性 7 高可用实践案例分享
7 高可用性架构目标 MTTF 保证业务连续性 & 稳定性 RPO KPI MTTR RTO 高可用指标服务连续性 服务稳定性 良好扩展性
8 高可用策略 & 手段 冗余 横向扩展 实时监控 高可用 容灾备份 集群 服务多重化
9 要素 & 原则 K8S 微服务 DevOps 服务的自愈机制消除 ETCD 的单点消除 MASTER 单点可动态横向调整 简化 & 解耦独立部署无状态可回滚 环境一致性持续集成持续交付持续反馈
10 架构设计 微服务 业务服务 配置中心 业务服务 API 网关 业务服务 服务发现 业务服务 断路器... 业务服务... 负载均衡 Master 1 (Active) Master 2 (Standby) Master 3(Standby) ETCD 服务 APISERVER APISERVER APISERVER K 8 S ETCD 服务 Node 2 KUBE-PROXY ETCD 服务 CONTROLLER-MANAGER SCHEDULER Node 2 KUBE-PROXY CONTROLLER-MANAGER SCHEDULER Node KUBE-PROXY CONTROLLER-MANAGER SCHEDULER Node n KUBE-PROXY KUBELET KUBELET KUBELET KUBELET DOCKER DOCKER DOCKER DOCKER Dev Ops 一致性的环境自动化流水线可视化仪表盘
11 目录 1 企业级高可用性架构的挑战 2 高可用性架构整体设计 3 Kubernetes 的基础服务 4 专注于业务实现的微服务架构 5 DevOps 助力全生命周期的高可用性 6 弹性扩容需求下的高可用性 7 高可用实践案例分享
12 高可用的 K8S 动态横向调整 服务的自愈机制 由 K8S 的 RC 或者 DaemonSet 等保证服务的自愈可用 多集群 / 多中心 系统状态的监控 消除 MASTER 单点 消除 ETCD 的单点 冗余策略消除单点, 保障 ETCD 和 Master 始终可用
13 消除单点的 ETCD 集群 : 类似 ZK, 使用奇数个数节点存储 : 使用 RAID 等保证数据的稳定可靠性 多集群 / 多中心 动态横向调整 系统状态的监控 服务的自愈机制 消除 MASTER 单点 消除 ETCD 的单点 ETCD 服务 ETCD 服务 ETCD 服务
14 消除单点的 Master Master 1 (Active) Master 2 Master 3 APISERVER APISERVER APISERVER CONTROLLER- MANAGER CONTROLLER- MANAGER CONTROLLER- MANAGER 多集群 / 多中心 动态横向调整 系统状态的监控 服务的自愈机制 消除 MASTER 单点 消除 ETCD 的单点 SCHEDULER ETCD 服务 SCHEDULER Node 1 PROXY KUBELET DOCKER SCHEDULER Node 2 PROXY KUBELET DOCKER Node Node n ETCD 服务 ETCD 服务 PROXY PROXY KUBELET KUBELET DOCKER DOCKER
15 高可用的 K8S: 监控 动态横向调整 服务的自愈机制 通过 Zabbix 等监视系统相关的系统状况, 结合业务日志, 统一使用 Grafana 进行业务和系统状况的监控 多集群 / 多中心 消除 ETCD 的单点 系统状态的监控 消除 MASTER 单点
16 高可用的 K8S: 动态横扩 定义指标及预定操作 动态横向调整 服务的自愈机制 采集数据 定义系统资源 / 业务等指标 多集群 / 多中心 系统状态的监控 消除 MASTER 单点 消除 ETCD 的单点 采集系统资源 / 业务实时数据监视业务状态确认是否达到自动触发的阈值定义指标 自动进行 scale 等预定操作
17 目录 1 企业级高可用性架构的挑战 2 高可用性架构整体设计 3 Kubernetes 的基础服务 4 专注于业务实现的微服务架构 5 DevOps 助力全生命周期的高可用性 6 弹性扩容需求下的高可用性 7 高可用实践案例分享
18 专注于业务实现的微服务架构 1 2 部署独立化 API 规范化 接口轻量化 功能解耦 & 简化 规模小型化 服务可置换 去中心化 服务注册 负载均衡 断路器 API 网关 配置中心 业务服务 业务服务
19 微服务 : 服务注册 服务发现 : 断路器 配置中心 服务发现 负载均衡 微服务在设计上将业务功能解耦拆解成了可独立部署小型单元, 但是随着服务的增多, 没有服务发现的机制将会困难重重 Spring Cloud 中的 Eureka 组件则提供了这样的一个功能, 一行注解便可开箱即用 API 网关 策略 : 高可用性 : 适当冗余, 使用多个 Eureka 服务端保证服务注册不会因为服务注册中心的 Eureka 停下而无法使用
20 微服务 : 负载均衡 负载均衡 : 断路器 服务发现 使用微服务的方式进行封装的无状态的小型单元, 可以非常方便地使用 Kubernetes 进行横向扩展, 而对横向扩展之后的服务进行访问, 保证其负载的均衡可以使用 Ribbon 组件 配置中心 API 网关 负载均衡 策略 : Ø 简单轮询负 Ø 加权响应时间 Ø 最小并发请求 Ø 随机
21 微服务 :API 网关 API 网关 : 断路器 服务发现 Zuul 可以为提供身份验证 / 动态路由 / 安全控制等诸多功能, 使用 Zuul 作为统一的 Api 网关出口进行管控, 便于集成和管理 配置中心 API 网关 负载均衡 策略 : Ø 使用统一 API 网关出口 Ø 使用 OPEN API 标准格式定义 API Ø 使用 Swagger 进行管理
22 微服务 : 配置中心 配置中心 : 断路器 服务发现 为了保证一致性的开发 / 测试 / 生产环境, 便于统一管理和修改, 对整体的配置管理引入了 Spring Cloud Config 配置中心 API 网关 负载均衡 策略 : Ø 统一配置管理 Ø 统一依赖管理 Ø 结合 DevOps 实践方式拆分环境 Ø 按环境独立部署
23 目录 1 企业级高可用性架构的挑战 2 高可用性架构整体设计 3 Kubernetes 的基础服务 4 专注于业务实现的微服务架构 5 DevOps 助力全生命周期的高可用性 6 弹性扩容需求下的高可用性 7 高可用实践案例分享
24 DevOps: 环境一致性 指标状态跟踪 环境一致性 自动化流水线 开发环境一致性 : 保证一致性的开发环境, 确保所有成员在一致性的环境中进行开发, 避免因各种版本不合导致的 Rework, 提前引入安全扫描机制 测试环境一致性 : 一致性的测试环境避免因环境的问题出现的非缺陷性确认和对应所需时间以及缺陷的延后出现的可能性, 提前引入安全扫描机制 生产环境一致性 : 确保准生产环境能够得到尽可能类似生产环境的测试要素, 同时避免因软硬件变动导致的各种问题
25 DevOps: 可定制流水线 可定制的流水线提高 CI/CD 的效率和稳定性 代码提交 结合测试 指标状态跟踪 环境一致性 代码检查自动构建 / 单体测试 测试环境部署 安全检查 自动化流水线 可交付部件
26 DevOps: 可视化 指标状态跟踪 环境一致性 通过对软件开发全生命周期的 KPI 进行管理和可视化管控 从构建到测试, 从开发到部署, 从构建频度到成功率, 更加有效的掌握整体情况, 在实际的 DevOps 落地实践中通过有效的可视化打通那堵看不见的 墙 自动化流水线
27 目录 1 企业级高可用性架构的挑战 2 高可用性架构整体设计 3 Kubernetes 的基础服务 4 专注于业务实现的微服务架构 5 DevOps 助力全生命周期的高可用性 6 弹性扩容需求下的高可用性 7 高可用实践案例分享
28 弹性扩容 : 策略 微服务 在容器化的基础之上, 对微服务进行优化解耦, 尽量除去或者减少对横向扩容产生不利影响的要素比如有状态的服务设计等 DevOps 强化业务和系统资源实时监控功能, 以确保问题发生之前有可能的途径事先做出部分判断 保证运维操作的可回滚性, 以保障问题发生之后可以迅速恢复服务的提供 K8S K8S 对无状态服务可以进行非常容易地横向扩展, 这建立在对现有状态的监控机制健全的前提和基础之上, 通过设定的扩容策略, 在监控达到触发条件时, 进行动态弹性扩容
29 弹性扩容 : 动态实施 定义指标以及扩容策略, 比如每秒交易量达到多少笔或者资源情况达到多少时水平扩容 根据已定的策略使用 K8S 进行 Scale 横向水平扩容 资源指标 系统指标 业务指标 定义 系统日志 业务日志 采集 触发器 阈值 Pod 运行数量 监视 控制 扩容指令 :K8S Master 发送 scale 指令进行扩容 采集业务日志以及系统日志并进行计算和监视, 已确认自动水平扩容的触发时机
30 目录 1 企业级高可用性架构的挑战 2 高可用性架构整体设计 3 Kubernetes 的基础服务 4 专注于业务实现的微服务架构 5 DevOps 助力全生命周期的高可用性 6 弹性扩容需求下的高可用性 7 高可用实践案例分享
31 实践案例分享 F R O N T 应用 1 应用 1 应用 应用 Tuxedo/SOA 应用 n 应用 n B A C K 应用 1 应用 1 应用 应用 JP1 应用 n 应用 n 统一访问控制接口 文件集群 HP UX MC/SG HP UX 应用集群 HP UX HP UX MC/SG HP UX R A C 集群 认证集群 LDAP LDAP LDAP HP UX HP UX MC/SG HP UX HP UX HP UX MC/SG HP UX 共有存储
32 实践总结 应用级可用性 服务多重化 Dummy 机制实现热部 节点级可用性 FailOver/Failback 数据中心级可用性 定时数据同步机制 少量实时数据同步 资源协调 跨级群资源协调困难 横向扩展 扩容困难 数据不一致 物理 / 逻辑节点混淆 FailOver&Failback 的影响
33 实践案例分享
34 能力开放平台双中心双活
35 双中心业务一体化监控 监控内容 : 业务监控 系统监控 安全监控, 侧重于业务监控 监控方案 : 业务监控为主, 实时收集双中心监控数据, 并展现和告警 同时安全监控主要使用漏洞检测工具自检 不定期软件补丁升级 定期安全扫描 本地中心 监控目标 Web Service RDBMS Java Application Kafka Cluster H T T O P D B C J M X Zabbix Web UI/Grafana DB Zabbix Server 异地中心 H T T O P D B C J M X 监控目标 Web Service RDBMS Java Application Kafka Cluster Kafka Docker Infrastructure Z a b b ix A g e n t Alert Z a b b ix A g e n t Kafka Docker Infrastructure
36 动态弹性扩容自适应业务需求 天猫双十一的订单量相当于全年其他日的订单总合 ; 京东 618 订单量相当于平日 10 倍 ; 苹果新机型首发当日订单也会比平日增长 20 倍以上 517 电信日, 订单量增加 126 倍
37 实践总结 应用级可用性 服务多重化 RollingUpdate 节点级可用性 节点存在透明化 数据中心级可用性 双中心双活 资源协调 资源统一协调控制 横向扩展 按需动态横向扩展 一体化监控 系统 / 业务一体化监控 系统安全定期监控
38 会议 培训 咨询 8 月 18 日 上海 全年 DevOps China 巡回沙龙 11 月 17 日 DevOps 金融上海 EXIN DevOps Master 认证培训 DevOps 企业内训 DevOps 公开课 互联网运维培训 企业 DevOps 实践咨询 企业运维咨询 商务经理 : 刘静女士电话 / 微信 : 邮箱 :liujing@greatops.com
39 Thanks 荣誉出品 高效运维社区 国际最佳实践管理联盟
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6、孟晓桥-一个硅谷独角兽公司监控系统的七年衍变
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近四年网络工程专业培养方案.doc
1978 2002 2007 2010 54 6 17 18 7 32 8 800 200 1995 1600 30 100 300 SCIEIISTP 70 I 2009.....1 2010...10 2011...19 20...28 1...37...39...43 II 1 2009 1 1. 2. 3. 4. 5. 2 1. 2. C JAVA 3. 4. 3 4 C JAVA * *
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1 生 涯 規 劃 小 長 : 梁 翠 儀 老 師 員.. 黃 綺 媚 老 師 詹 浩 佳 老 師 李 為 賢 老 師 監 察 : 黃 麗 芳 副 校 長 ( 學 校 行 政 ) 2 道 慈 佛 社 楊 日 霖 紀 念 學 校 學 生 生 涯 規 劃 計 劃 書 1. 宗 旨.. 協 助 學 生 了 解 本 身 的 能 力 事 業 或 學 術 抱 負 建 構 知 識 培 養 出 正 面 的 工 作
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iptables 默认安全规则脚本 一 #nat 路由器 ( 一 ) 允许路由 # iptables -A FORWARD -i eth0 -o eth1 -j ACCEPT ( 二 ) DNAT 与端口转发 1 启用 DNAT 转发 # iptables -t nat -A PREROUTING -p tcp -d 192.168.102.37 dprot 422 -j DNAT to-destination
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Dell AppAssure 5 用 户 指 南 5.4.2 2014 Dell Inc. 保 留 所 有 权 利 本 指 南 包 含 受 版 权 保 护 的 专 有 信 息 本 指 南 中 所 述 的 软 件 根 据 软 件 许 可 或 保 密 协 议 提 供 只 能 根 据 适 用 协 议 的 条 款 使 用 或 复 制 此 软 件 未 经 Dell Inc. 书 面 许 可, 不 得 以 任
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2.1 Office 365 Office 365 Office 365 Microsoft Office Microsoft Office Office 365 Office WordExcelPowerPointOutlookAccessOneNote Publisher Office 365 Office365 Office Online ( Office Web Apps)Skype for
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“百企入校——广西青年企业家协会高校
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容器技术在千万用户级企业的实践及 网络方案优化 SPEAKER / 王翱宇 自我介绍 王翱宇 谐云科技 CEO & 联合创始人 来自浙江大学 SEL 实验室, 曾就职于美国道 富银行, 浙大网新 2005 年毕业于浙江大学计算机学院 SEL 2016 Zhejiang University 演讲内容简介 研究方向和产品定位 落地案例介绍 容器落地方案 多集群方案 CI/CD 应用迁移 网络改造与优化
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