AI和大数据结合,智能运维平台助力流利说提升核心竞争力
簡介:?簡介:本文整理自數(shù)智創(chuàng)新行——智能運維專場(上海站),流利說最佳實踐演講:《基于SLS千萬級在線教育平臺統(tǒng)一監(jiān)控運營實踐》
作者:
孫文杰 流利說運維總監(jiān)
元乙 阿里云智能技術(shù)專家
優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容與定制化服務(wù),提升企業(yè)核心競爭力
2020年受疫情影響,在“停課不停學”的口號下,在線教育市場規(guī)??焖僭黾?#xff0c;市場規(guī)模達4858億元。在線教育行業(yè)經(jīng)過前幾年的快速奔跑后,市場已相對成熟,用戶對于各家不同類型的在線教育機構(gòu),也提出了不同需求,因此單靠流量已無法換來忠實用戶。但對于教育行業(yè)來說,核心競爭力仍然是優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容和服務(wù)。只有高質(zhì)量的課程內(nèi)容、根據(jù)客戶學習習慣和基礎(chǔ)制定個性化計劃、優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品體驗與穩(wěn)定性,結(jié)合更高業(yè)務(wù)運營效率,企業(yè)才能贏得長遠的發(fā)展。縱觀整個在線教育行業(yè),在不斷調(diào)整中,最終存活下來的企業(yè)也必然要回歸教育本質(zhì),以優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品、內(nèi)容與服務(wù)等贏得長遠發(fā)展。
結(jié)合人工智能,特色教學獨樹一幟
在行業(yè)近一步調(diào)整之后,在線教育賽道中的企業(yè)也逐漸將由注重增量回歸內(nèi)容建設(shè)。但在整體大環(huán)境下,教學大綱千篇一律,教學方式也大相徑庭。雖課程有差異,但仍無驚艷可言,大部分企業(yè)無法依靠內(nèi)容來突出重圍。
但流利說卻不同,在這個人工智能時代,流利說憑借特色的智能教學課程,依托人工智能AI等創(chuàng)新技術(shù),為用戶提供個性化教學課程,幫助更多用戶提升英語水平。截止2021年3月31日,流利說累計注冊用戶超2億,而其擁有的巨型“中國人英語語音數(shù)據(jù)庫”,可以根據(jù)每一位學員的實際情況進行評測,學員在流利說發(fā)音學習的過程中,可以通過智能口型識別糾音系統(tǒng)動態(tài)去捕捉學員嘴部關(guān)鍵點,從而以先進技術(shù)進行比對,找到學員發(fā)音的問題所在。這樣就可以提出針對性的指導意見來解決口語表達方面的問題,從根本上幫助學員提升口語水平。
產(chǎn)品體驗是關(guān)鍵,如何提升系統(tǒng)穩(wěn)定成難題
流利說業(yè)務(wù)的快速發(fā)展,用戶數(shù)大幅度增長,從最初的幾百萬用戶,已經(jīng)增長過2億業(yè)務(wù)的高低峰期的數(shù)據(jù)流量變化、業(yè)務(wù)復雜度和分析難度都給運維工作來了巨大的挑戰(zhàn)。在整體互聯(lián)網(wǎng)大環(huán)境中,體驗是最關(guān)鍵的競爭力之一,根據(jù)統(tǒng)計結(jié)果,每1秒的延遲,平均會帶來7%的用戶流失。
作為一個沒有單獨運維部門的公司,流利說基礎(chǔ)平臺的運維系統(tǒng)主要由cloud-infra團隊的研發(fā)來完成,而團隊的核心訴求也不僅僅是SLA、性能的監(jiān)控、告警和提供問題定位的相關(guān)數(shù)據(jù),還包括cloud-infra的技術(shù)價值運營,例如利用率、成本節(jié)約、業(yè)務(wù)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)等。
在這些核心訴求下,對于智能化運維平臺的要求:
1.采集、監(jiān)控各種異構(gòu)數(shù)據(jù)源,包括K8s、ECS上的機器指標、利用率、Istio相關(guān)的調(diào)用日志、自建中間件相關(guān)指標、云服務(wù)提供的指標、業(yè)務(wù)的Trace數(shù)據(jù)等,此外還要包括各類成本數(shù)據(jù)的實時采集。
2.各類資源的動態(tài)發(fā)現(xiàn)與動態(tài)采集,包括組織關(guān)系等部門相關(guān)的數(shù)據(jù)也需要實時更新,以便能夠?qū)崟r反饋出最準確的相關(guān)指標和歸屬關(guān)系。
3.大規(guī)模的數(shù)據(jù)存儲與分析,由于流利說的業(yè)務(wù)規(guī)模大,使用的各類云資源以及業(yè)務(wù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量非常巨大,每天在數(shù)十TB,方案需要滿足在此規(guī)模上的實時分析和展現(xiàn)的能力。
4.監(jiān)控平臺負責的是穩(wěn)定性問題,本身的穩(wěn)定性也需要做好,因此需要消除各個部分的單點問題,并且具備異??焖倩謴偷哪芰?。
一站式智能運維解決方案,打通數(shù)據(jù)收集到計算全鏈路
流利說構(gòu)建的智能運維平臺,需要處理的不僅僅是時序相關(guān)的數(shù)據(jù),其中非常核心的業(yè)務(wù)可用性數(shù)據(jù)也需要通過各類日志進行計算和分析,因此整體上需要選擇Logs和Metrics兩種數(shù)據(jù)方案。對于這兩類數(shù)據(jù)都分別有不同的社區(qū)方案或商業(yè)方案,例如ES、Loki、SLS、Prometheus、OpenTSDB、InfluxDB等。最終日志方案選擇了阿里云SLS,時序方案選擇了Prometheus+SLS,主要的原因如下:
1.SLS具備各類數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲、分析的能力,能夠在SLS上去關(guān)聯(lián)到Metrics、Logs數(shù)據(jù),這是其他平臺所不具備的
2.SLS平臺能夠適應(yīng)非常大的數(shù)據(jù)規(guī)模,相比ES來說性能要好很多,也是免運維的服務(wù),省去了自己維護ES高可靠的問題
3.時序方案以Prometheus為主,Prometheus的生態(tài)非常完善,而且PromQL使用起來也簡潔。SLS的時序庫可以作為Prometheus的遠端高可靠存儲,能夠解決Prometheus的可靠性問題
4.SLS的方案中有數(shù)據(jù)加工的功能,可以和外部的數(shù)據(jù)源去做Join分析和加工,能夠更好的來處理各種復雜的日志,把日志加上catalog相關(guān)的信息
同時為了最大程度實現(xiàn)自動化,阿里云日志服務(wù)SLS開發(fā)了一套適用于云上場景的IaaS、PaaS資源動態(tài)發(fā)現(xiàn)的機制,能夠?qū)崟r將新購買、創(chuàng)建的資源加入到監(jiān)控、采集中,避免大部分的人工操作。
并且在每個數(shù)據(jù)場景下,阿里云日志服務(wù)SLS也針對流利說的需求做了特殊化的定制:
1、日志方面
- 不同業(yè)務(wù)的日志直接通過SLS的Logtail采集到不同的日志庫中
- 并不是所有的日志都需要長時間存儲和索引,因此我們對于日志進行歸類,對于其中需要有審計需求的,會投遞到OSS上做長期存儲;業(yè)務(wù)排查問題的日志只保存2周,并開啟全文索引;AccessLog只開啟部分字段的索引,可以節(jié)省很多的索引費用。
- 對于需要計算SLA、PXX指標的NGINX訪問日志,會使用數(shù)據(jù)加工,配合已經(jīng)在RDS中存儲的一些映射規(guī)則、部門、應(yīng)用等Catalog信息,將NGINX訪問日志中的URL映射成對應(yīng)的部門、應(yīng)用、方法等。
2、數(shù)據(jù)監(jiān)控方面
- 監(jiān)控方案選擇了Prometheus,針對于流利說的場景,我們開發(fā)了一些Exporter用于從各類云上產(chǎn)品、自建組件中獲取Metrics
- 同時為了更好的使用Prometheus,和內(nèi)部的CICD系統(tǒng)集成,我們在Prometheus上增加了一個Sidecar,監(jiān)聽Git倉庫的變更,并根據(jù)變更動態(tài)的Reload Prometheus配置
- Prometheus上為了提高查詢速度,配置了各類Recording Rule,這些都統(tǒng)一使用Git管理
- AlertManager的告警直接對接內(nèi)部的告警中心,可以做排版、升級等高級功能
- 為了解決Prometheus單點的問題以及后面和Catalog進行關(guān)聯(lián)分析的問題,我們使用SLS的時序庫,直接讓Prometheus Remote Write到SLS的時序庫中
3、指標計算方面
- 核心指標的計算一部分來源于NGINX的AccessLog,從入口就可以拿到各個業(yè)務(wù)的QPS、錯誤率、Latency(平均、PXX等),對于業(yè)務(wù)沒有任何的侵入性
- 資源利用率、中間件、基礎(chǔ)設(shè)施等指標來源于Prometheus寫入的時序庫,基于Catalog可以聚合計算出每個部門、業(yè)務(wù)的相關(guān)指標
- 計算完成后的指標信息,由于數(shù)據(jù)量非常小,可以很容易的存儲在MySQL、ES中,并且投遞一份到OSS上備份
構(gòu)建統(tǒng)一的智能運維平臺,從成本中心變?yōu)閯?chuàng)新生產(chǎn)力工具
目前這套智能運維平臺系統(tǒng)幾乎承載了公司所有的核心運維,在上線后一直穩(wěn)定運行,并且在各類活動期間也能夠非常輕松的應(yīng)對數(shù)據(jù)量的突增。整體的業(yè)務(wù)價值主要體現(xiàn)在:
- 監(jiān)控:監(jiān)控的第一價值是做各類的監(jiān)控和告警,尤其是SLA相關(guān),由于將數(shù)據(jù)已經(jīng)關(guān)聯(lián)到了具體的部門和業(yè)務(wù)應(yīng)用,可以很容易的得到每個部門、應(yīng)用的SLA,并進行公司范圍內(nèi)統(tǒng)一的推進和改進
- 問題排查與故障隔離:基于Istio的訪問日志,配合Catalog信息,可以計算出每個應(yīng)用的調(diào)用關(guān)系,因此可以實時的生成業(yè)務(wù)關(guān)系網(wǎng)格,并能夠知道每個關(guān)系(邊)的質(zhì)量情況。了解到業(yè)務(wù)的關(guān)系后,在出現(xiàn)問題的時候也可以快速的定位根源和故障隔離
- FinOps:在Cloud Infra部門,被挑戰(zhàn)最多的就是開銷問題。因此成本優(yōu)化也是我們的一個核心工作,主要的做法是:計算每個部門、團隊的資源利用率,包括平均利用率以及各類PXX的利用率(入下表格所示),以此能夠判斷每個部門的資源使用情況,推進各部門優(yōu)化成本。
寫到最后
在云原生時代,數(shù)字化正在各行業(yè)推動業(yè)務(wù)創(chuàng)新。只有提升用戶體驗、加速創(chuàng)新、更新基礎(chǔ)設(shè)施與架構(gòu)、利用好多樣化的數(shù)據(jù),才能在整體大環(huán)境中脫穎而出。阿里云推出的智能運維平臺,不僅僅是要幫助工程師減少工作量,更多的是希望讓運維工程師們從各種機械化的工作中解脫。我們將會包攬所有的“臟活累活”,讓故障的時間大幅縮小,讓運維人將更多創(chuàng)造力,放在數(shù)字創(chuàng)新以及企業(yè)業(yè)務(wù)創(chuàng)新上,為企業(yè)提供提供更優(yōu)的競爭力。
原文鏈接
本文為阿里云原創(chuàng)內(nèi)容,未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載。
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的AI和大数据结合,智能运维平台助力流利说提升核心竞争力的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
- 上一篇: MaxCompute中如何通过logvi
- 下一篇: 小白也能懂的 Nacos 服务模型介绍