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    面向云原生的智能運(yùn)維架構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)

    2021-08-27 06:28:17任高強(qiáng)崔云龍高平呂書林趙軍生
    中國新通信 2021年12期
    關(guān)鍵詞:關(guān)鍵技術(shù)

    任高強(qiáng) 崔云龍 高平 呂書林 趙軍生

    【摘要】? ? 云原生技術(shù)具有簡單快捷、輕松自如的運(yùn)行優(yōu)勢,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,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)過云原生技術(shù)的應(yīng)用場景與實(shí)踐過程分析,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)的趨勢預(yù)測、數(shù)據(jù)異常檢測及故障定位診斷等原理來優(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、注冊中心等。注冊中心能夠及時(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)維的典型場景劃分

    智能運(yùn)維的架構(gòu)一般需要特殊的場景作為依托,也就是說智能運(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)用場景出發(fā)來研究智能運(yùn)維,如分析AIOps的智能運(yùn)維場景分類。

    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)維管理帶來便利。第二,數(shù)據(jù)處理層,在數(shù)據(jù)處理的過程中,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)展的過程,選取的算法要和其應(yīng)用場景具備密切的聯(lián)系,其中的常見經(jīng)典場景可以參考表1的部分內(nèi)容。從實(shí)踐的角度來看,相關(guān)算法對(duì)應(yīng)的場景為了達(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)人員需要將場景和算法相匹配,不斷的優(yōu)化人工AI的算法過程。

    1.4架構(gòu)部署

    一般來說,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)開放、外部訪問等。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)營商都開始建立云網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營系統(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)周期性的趨勢預(yù)測來調(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)間長的問題,同時(shí)以當(dāng)下的監(jiān)控平臺(tái)系統(tǒng)和異常檢測算法,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,其基礎(chǔ)設(shè)施包括服務(wù)器、虛擬機(jī)及數(shù)據(jù)庫等,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)庫的分類來看,原始數(shù)據(jù)庫與樣本數(shù)據(jù)庫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)庫的數(shù)據(jù)來自于原始數(shù)據(jù)庫,原始數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)則包括有效、無效兩種,所以原始數(shù)據(jù)庫中的部分?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)際場景來設(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)充場景再進(jìn)行設(shè)計(jì)與開發(fā),在后期的運(yùn)營階段能夠?qū)崿F(xiàn)多場景的串聯(lián)應(yīng)用。

    三、結(jié)束語

    目前我國已經(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.

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