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分离运维领域和变更领域
运维领域为: 运维功能, 对外展现为CMDB、agent、指令库(内/外部融合)、指令编排
变更领域为: 研发领域的各个领域(如: 开发、测试、产品)
由几个项目组成: laas-soa-web 、laas-soa-agent
抽离数据+指令, 编辑时数据使用CMDB作为载体, 数据查询/增加/修改/删除/订阅变更, 在线直接编辑生成CMDB数据, 数据具有版本特点(溯源: 版本/修改人), 使用时后台直接使用数据即可; 指令需要和agent进行联动, agent切入到目标环境, 接口指令执行并返回结果, 系统可以在任意环境部署, 但是指令会自动部署在需要的环境中, 与系统保持联系(主动/被动/数据订阅);
运维进行在线运维, 整理脚本为指令, 抽离数据到数据模型, 并沉淀到CMDB中, 由分离了数据的指令沉淀形成指令库, 指令[需要]声明数据: 依赖的数据源、修改的数据源、订阅的数据源、触发的数据源;
关于数据, 需要对敏感数据进行分别加密(rsa加密密钥, aes加密原文), 支持二进制文件
同时支持数据模型的横向领域的数据模型建设, 数据状态变更、数据组合
从用户层看来是以数据为主视角, 数据驱动指令; 从执行层看来是以指令为主视角, 指令驱动数据
数据就是单表的数据模型的生成, 表名、表描述、字段、字段类型、字段描述、引用表-字段名称, 使用的地方就是单表的增删改查, 数据插入时可以作为默认值, 数据使用可以进行限制以及设置默认值
分为三块
1、数据依赖
data_require.json
{
"data1": [{
"": ""
}]
}
2、数据变更
data_change.json
{
"insert": [{"data1": [{"col1": "value1"}]}],
"update": [{"data_name": "data1", "data": {"col1": "value1"}, "data_condition": {"col1": "value1"}}],
"delete": [[{"data_name": "data1", "data_condition": {"col1": "value1"}}],
}
3、指令集
文件路径
文件内容
一个启动文件(main.sh)和多个伴随文件
在执行时会将状态、日志会增量收集同步到服务器上(filebeat)
用户、角色、权限、流程、表单(与CMDB联动)、动作;
由表单供给数据, 动作关联运维指令, 实现流程审批点环节触发指定目标的指定数据的指定动作执行, 同时支持动作执行器前进行触发时间的延迟判定
同时提供回滚/补偿功能
同时展示执行日志、metrics/tracing数据
同时可以数据开放、数据查看、数据配置、关注数据
在变更时自动作为作为多流程组合
CI
代码构建
镜像构建
CD
服务部署
服务版本变更
数据库数据/结构变更
配置文件变更
计划任务变更
基于CMDB会自动落地监控系统, 完成metrics和tracing数据采集、展示、分析、告警, metrics为数据状态指标, 软件-功能-指标的状态及性能指标, tracing为数据过程指标, 软件-功能-指标的过程数据
一方面是运维软件本身的运行数据, 另一方面是运维环境本身的运作数据, 实现系统分析/决策, 例如分析资源使用情况进行调整, 根据当前运行数据进行推断预期数据
与sli-slo-sla思路保持一致
同时, log(日志)也是同等重要的
前端层
主机层/集群层
中间件层
服务层
混沌测试
随机、自动执行危险操作, 预判影响范围, 测定影响范围, 可回滚, 可善后
针对变更领域和监控领域
操作数据审计、数据监测
支撑研发流程
使用工具:
共享文件: ftp/samba
源码管理: gitlab
文档管理: iwiki
okr管理: tapd
api文档管理: showdoc
问题管理: zentao
研发私有云: vmware/openstack
各角色引导文档
操作系统:
基于这种运维系统, 支撑运维在运维系统中进行常规运维, 在常规运维的基础上进行自动化改造, 运维开发进行填充骨骼, 使用人员使用骨骼思路, 关注自己需要的业务, 基于审批流实现自动化使用
建设难度在于思路转变, 由运维开发完成提供运维思路变成支撑运维, 目前运维开发承担了太多角色(web开发/运维)
后续发展:
运维填充运维内容, 研究运维领域技术并应用, 完成深度和广度的填充
运维开发完善运维系统
先完成变更领域, 运维领域中很多东西可以先以可用角度去做然后再完善
监控、优化、执行、监控
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