單塊架構(gòu)

　　應(yīng)用軟件發(fā)展早期，系統(tǒng)規(guī)模一般很小，特點是應(yīng)用功能集中、代碼和數(shù)據(jù)中心化，表現(xiàn)為一個軟件發(fā)布包，集中部署，各模塊運行在同一個進程的應(yīng)用程序。此時一般幾臺機器就可以完成全部應(yīng)用軟件功能。

　　以Web應(yīng)用程序為例，在Web應(yīng)用程序開發(fā)的早期，由于受到面向過程的思維及設(shè)計方式的影響，所有的邏輯代碼并沒有明顯的區(qū)分，因此代碼之間的調(diào)用相互交錯，錯綜復(fù)雜。譬如，我們早期使用的ASP、JSP以及PHP，都是將所有的頁面邏輯、業(yè)務(wù)邏輯以及數(shù)據(jù)庫訪問邏輯放在一起，這是我們通常提到的單塊架構(gòu)。

　　多層架構(gòu)

　　為了解決單塊架構(gòu)擴展性差的問題，同時解決代碼集中帶來的并行開發(fā)測試困難等問題，逐步出現(xiàn)了多層架構(gòu)，把表示層、業(yè)務(wù)邏輯層、數(shù)據(jù)訪問層適當分離，分別打包部署。如通過實現(xiàn)Model-View-Controller的模式將數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)、展現(xiàn)進行分離。還有一種RPC架構(gòu)，通過遠程過程調(diào)用實現(xiàn)應(yīng)用架構(gòu)分離。

　　服務(wù)化架構(gòu)

　　多層架構(gòu)盡管大幅提升了應(yīng)用的擴展性，但是隨著軟件和系統(tǒng)規(guī)模的不斷擴大，垂直應(yīng)用越來越多，應(yīng)用之間交互不可避免，此時層間應(yīng)用接口變得越來越龐大，最終會變得難以管理。通過將核心業(yè)務(wù)抽取出來，作為獨立的服務(wù)，逐漸形成穩(wěn)定的服務(wù)中心，使前端應(yīng)用能更快速地相應(yīng)多變的市場需求，也使不同服務(wù)的獨立擴展成為可能。

　　分布式云化架構(gòu)

　　隨著業(yè)務(wù)不斷發(fā)展，硬件成本的下降，基于X86架構(gòu)的廉價硬件+分布式軟件的模式日趨成熟，得到了大規(guī)模應(yīng)用，分布式服務(wù)框架逐漸替代傳統(tǒng)的服務(wù)化架構(gòu)，解決了傳統(tǒng)服務(wù)化的弊端，例如企業(yè)集成總線ESB是實體總線，性能線性擴展能力有限，硬件負載均衡器的壓力越來越大，不斷擴容導(dǎo)致硬件成本增加，隨著業(yè)務(wù)規(guī)模的不斷增長，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫、配置中心等逐漸成為單點瓶頸。當然應(yīng)用也徹底變?yōu)榱藄cale-out架構(gòu)，導(dǎo)致機器和容器數(shù)量大幅上升。

　　微服務(wù)架構(gòu)是對上面分布式云化架構(gòu)的拓展、服務(wù)化的進一步延伸，通過對服務(wù)進一步細化，形成微服務(wù)，運行于單獨的容器平臺，可實現(xiàn)云的彈性和敏捷，如彈性伸縮、線上線下一致的環(huán)境、提升自動化運維能力等。

　　1、硬件和網(wǎng)絡(luò)的自動管理

　　其中1、2、3主要是傳統(tǒng)IaaS層關(guān)注的工作內(nèi)容，重點是計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)的自動化管理，4到8主要是PaaS層關(guān)注的工作內(nèi)容，IaaS層和PaaS層相互結(jié)合，共同完成自動化運維。

　　好了，終于到正題了，自動化運維前世今生來了…..

　　新生代自動化運維初探

　　下面重點介紹幾個自動化運維工具或平臺：

　　Openstack

　　Openstack是IaaS層目前最活躍的一個開源的云計算 IaaS 平臺，即云操作系統(tǒng)，類似于AWS（亞馬遜的云服務(wù)），通過各種開源組件實現(xiàn)了不同功能，目前大部分云管理平臺均基于Openstack實現(xiàn)計算、網(wǎng)絡(luò)、存儲的統(tǒng)一管理，Openstack支持如下功能組件：

　　計算服務(wù)（Nova）：按需提供計算資源，創(chuàng)建和管理批量虛擬機 ，動態(tài)虛擬機管理：創(chuàng)建、重啟、調(diào)整大小、遷移等。

　　對象存儲服務(wù)（Swift）：基于普通硬件的大規(guī)模存儲，無中心節(jié)點，分布式存儲、水平擴展，同時多數(shù)據(jù)備份，保證安全，通過API接口對外訪問。

　　塊存儲服務(wù)（Cinder)：為虛擬機提供云硬盤。

　　網(wǎng)絡(luò)服務(wù)（Neutron）：為虛擬機提供網(wǎng)絡(luò)訪問能力。

　　編排服務(wù)（Heat）：提供自動化部署及管理服務(wù)。

　　數(shù)據(jù)庫服務(wù)（Trove）：提供數(shù)據(jù)庫管理服務(wù)。

　　認證服務(wù)（Keystone）：提供身份認證機制服務(wù)。

　　鏡像服務(wù)（Glance）：提供虛擬機鏡像存儲服務(wù)。

　　監(jiān)控服務(wù)（Ceilometer）：提供計量與監(jiān)控服務(wù)。

　　Dashboard（Horizon）：自服務(wù)、權(quán)限、圖形化界面。

　　1、Openstack版本眾多，如何選擇是一個難題。

　　例如存在社區(qū)版、發(fā)行版、商業(yè)公司定制版本等，如何選擇是一個難題，而且Openstack每半年一個穩(wěn)定版本，演進很快。一般認為對Openstack項目中的開源代碼進行修改定制是個不錯的主意，但這從長期角度來看不一定優(yōu)質(zhì)?！岸ㄖ圃啤焙芸赡苄枰冻龈甙旱拇鷥r，不僅投資巨大、成本高昂，企業(yè)用戶還將被迫面對一大堆后續(xù)的管理及維護開銷，并被綁定在單一供應(yīng)商或版本身上。

　　建議企業(yè)如果有很強的技術(shù)能力的話，可以根據(jù)自己的需求做定制，但需要把握好和社區(qū)發(fā)展的關(guān)系。 一般來說，需要根據(jù)自己的需求，選擇合適的版本，盡量不改變社區(qū)版本，定制化需求盡量在外圍進行改動。如果采用了廠商的版本，實際上也是某種綁定，可能離社區(qū)越來越遠。

　　2、需要慎重選擇相關(guān)組件合功能

　　由于Openstack理念是分布式、最終一致性，因此所有的原始功能組件都是基于這一設(shè)計，企業(yè)用戶考慮采納Openstack之前，必須對企業(yè)業(yè)務(wù)應(yīng)用進行分析：應(yīng)用程序是否有可擴展性和彈性伸縮的要求？ 應(yīng)用程序是否可以接受最終一致性？ 應(yīng)用程序是否無狀態(tài)化？ 應(yīng)用程序的性能要求？應(yīng)用程序的可靠性要求？ 應(yīng)用程序的安全要求？ 應(yīng)用程序的容災(zāi)備份需求？ 不同的要求決定了Openstack不同的計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)等模塊設(shè)計。

　　3、Openstack對PaaS層和物理機管理較弱，需借助其他工具實現(xiàn)

　　Openstack已經(jīng)能夠支持很多的IaaS自動化運維和部分PaaS自動化運維任務(wù)，但不能滿足全部，如批量運維、深入監(jiān)控、軟件管理等功能缺少，特別是對物理機運維較弱，一般需要結(jié)合其他PaaS層管理進一步完善自動化運維體系。

　　SaltStack+定制

　　PaaS層自動化運維工具就太多了，例如監(jiān)控就有Nagios、Ganglia、Zabbix等，運維工具則有Puppet、Chef、SaltStack、Ansible等，不同企業(yè)根據(jù)企業(yè)自身開發(fā)實力、結(jié)合配置管理工具的資源豐富程度、依賴復(fù)雜程度考慮，會有不同的選擇。通過對運維工具本身的研究，結(jié)合運維人員的運維經(jīng)驗和評估企業(yè)未來的規(guī)模，下面以開源SaltStack+定制實現(xiàn)的方案進行介紹。

　　SaltStack是繼 Puppet、Chef 之后新出現(xiàn)的S配置管理及遠程執(zhí)行工具，與 Puppet 相比，SaltStack較為輕量；不像 Puppet有一套自己的 DSL 用來寫配置，SaltStack 使用 YAML 作為配置文件格式，相對簡單，同時也便于動態(tài)生成；此外，SaltStack 在遠程執(zhí)行命令時的速度快，由于使用了ZeroMQ，這個下發(fā)過程可以并行執(zhí)行，速度比Ansible的無agent ssh通信快得多，是一個分布式遠程執(zhí)行系統(tǒng)，用來在遠程節(jié)點（可以是單個節(jié)點，也可以是任意規(guī)則挑選出來的節(jié)點）上執(zhí)行命令和查詢數(shù)據(jù)。

　　從部署結(jié)構(gòu)上看，SaltStack的在部署上可以分為master和minion兩個部分，其中master相當于統(tǒng)領(lǐng)所有機器的總管，而minion則是部署在被管理機器上面的agent進程，master通過網(wǎng)絡(luò)將配置管理相關(guān)的操作下發(fā)到minion，由minion在對應(yīng)機器的本地執(zhí)行。典型的部署例子如下圖所示：

　　容器

　　有了Openstack和SaltStack為代表的的PaaS層自動化工具還不夠，針對應(yīng)用自動化運維場景，如彈性伸縮、DevOps（開發(fā)運維一體化、開發(fā)測試一致的環(huán)境、自動資源調(diào)度、應(yīng)用日志統(tǒng)一管控、應(yīng)用服務(wù)的編排、微服務(wù)管理等），此時出現(xiàn)了容器技術(shù)，容器技術(shù)實現(xiàn)有很多種，但最流行的是Docker。

　　傳統(tǒng)容器技術(shù)相較虛擬機優(yōu)勢不是特別大。Docker能夠流行一大重要因此就是它的創(chuàng)新–Docker鏡像。Docker構(gòu)建了一整套構(gòu)建、發(fā)布、運行體系：容器（Container）、倉庫（Repository）、鏡像（Images）。傳統(tǒng)容器只解決了容器運行（run）的問題。而Docker定義了一套容器構(gòu)建（build）分發(fā)（ship）的標準，使應(yīng)用管理非常便捷，尤其適合微服務(wù)管理。

　　注意容器對應(yīng)用有特定的要求，并不是所有應(yīng)用都適合，例如需要無狀態(tài)化、鏡像文件不能太大等。

　　自動化運維需要注意的幾點：

　　自動化運維工具眾多，各有所長，應(yīng)結(jié)合熟悉程度、技術(shù)特點進行針對性選擇。

　　多層的自動化管理工具，多頭的配置管理是個難題，建議考慮定制化，設(shè)計統(tǒng)一的CMDB，做到一點配置，多點更新。