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文章摘自?|?《OpenStack架構分析與實踐》
談到OpenStack，一個難以避免的話題就是運維，對于OpenStack的運維而言，隨著其項目的不斷增多，傳統的“人肉運維”方式顯然不能滿足當下及以后的需求。目前，社區中已有與運維相關的組件，或是單獨完成（如：Datadog），或是多個組件共同完成（如：Mistral+Vitrage），許多廠商也都結合容器競相開發自己的運維模塊，由于容器比較輕量級，啟動速度比較快，可以快速影響系統變化。
容器技術可以實現將OpenStack虛擬機數量增加到四倍以上，微服務和SDDC（軟件定義數據中心）又將進一步增加運維人員所要管理的IT資源的數量及分析問題、定位問題的難度。使用AI的方式對OpenStack系統進行監控、調試和糾錯的方案仍處于初級階段，面對強大的AI，在OpenStack中似乎沒有發揮其擁有的功能。
不同廠商的智能運維框架都不盡相同。如宜信開源的AIOps三大利器：UAVStack、Wormhole、DBus。它開發的UAVStack是一個智能服務技術棧，是研發運維一體化的解決方案，開源系列包括全維監控（UAV.Monitor）、應用性能管理（UAV.APM）、服務治理（UAV.ServiceGovern）、微服務計算（UAV.MSCP）。其中，UAV.Monitor+APM為智能運維采集全維監控數據，是一站式的全維監控+應用運維解決方案。
提示：在社區中出現了一個基于容器進行OpenStack部署的解決方案，從運維的角度來看，這樣可以極大的簡化OpenStack中運維出現的問題，借助容器輕量化的實現及快速啟動的特點，完全可以使用容器的高可用替代Pacemaker+Crosync提供的高可用方案。
一、?可視化的Dynatrace
早在巴塞羅那峰會時，就出現了出幾款可以提供運維可視化、智能化的解決方案。先來看一款名為Dynatrace的產品。這是一個可視化的資源管控平臺，包含了對各種資源的監控和監控數據的采集，并且分了不同的層面。對于應用層數據，支持用戶提供關鍵字，從而實現對應用所涉及到的所有資源的查詢與關聯；對于OpenStack來說，有針對OpenStack集群的分析管理，例如：可以管理集群下面運行了多少虛擬機、多少磁盤、多少網絡等，也可以實現對網絡帶寬的監控，監控當前網絡是否處于飽和狀態，通過對資源的分級，可以方便用戶對問題進行分層定位與處理。
圖1是Dynatrace官網給出一張示例圖，圖中展示了部分監控項的可視化圖形。
圖1 Dynatrace圖形界面
從圖1 可以實時的監控當前網卡的吞吐率、IOPS、時延及磁盤的剩余空間等。在其官方給出的介紹中，可以看出，它除了支持可圖形可視化外，還提供了基于AI的數據分析功能、全棧搜索功能、自動修復功能等。
它可以實現對不同云平臺的監控與運維自動化，以數據中心為例，在它提供的監控方案中，它將數據中心一共分為了五層：
第一層，數據中心
第二層，物理主機
第三層，物理機上運行的虛擬機或某些進程
第四層，基于進程對不同的服務進行分類
第五層，將不同的服務進行整合，從而形成一整個“應用”
二、?VirtTool Networks
從它的名字上可以很清楚的看到，它是一個專注于網絡問題的相關產品。它使得對分析OpenStack中的網絡問題更加方便快捷。
首先，通過它提供的圖形界面，可以清晰的看到整個系統中的網絡實時圖，如圖2所示：
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圖2 實時網絡連接
其次，它也可以獲取某一時刻，系統中網絡設備上的流量熱點，可以方便用戶查看當前系統中，那個節點上的網絡流量比較大或已達到峰值。
圖3 ??網絡流量熱點監控
通過選中某個虛擬機或網絡，可以查看相關資源的局部細節，如圖4所示：
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圖4 ?云平臺資源詳細信息
除上述功能外，它還可以監控云平臺中任意節點處的流量及流量包的傳輸路徑，這樣可以方便跟蹤與查詢網絡中的丟包現象。
無論面對多么復雜的平臺系統，也不管內部運行多么復雜的業務，要想在針對此平臺做到快速故障定位，可以從以下兩點入手：
平臺中數據可視化展示
平臺中數據資源的關聯
前者可以提供更加友好、更加人性化的交互體驗，這一點可以從Zabbix中得到較好的認證。它是一個專注于監控的產品，但它還是提供了較為簡單的圖形化界面，從界面上可以清晰的看出模板、被監控的主要、監控項、Action及Mediatype之間的關聯關系。而對于像Mysql這樣的產品而言，在可視化方面做還是相對遜色了許多。
后者一方面可以更好的為前者服務，但更重要的一點，它可以將云平臺中相對比較零散的數據進行收集然后做聚合處理，將原先看似孤立的數據整合成一張大大的數據網，有了這張數據的關系網，那么我們再去進行故障分析與定位就相對容易多了。
三、?智能運維Vitrage
Vitrage是社區中的一個對系統進行RCA的項目，那么下面將從運維應用的角度來分析其在OpenStack智能運維中的應用。
提示：在多次OpenStack峰會上，Nokia都展示了其自己通過Mistral和Vitrage實現自動運維和故障修復的案例。
我們先來看這樣一個簡單場景，即當系統中CPU負載過高時，Vitrage將會如何去感知這一變化，繼而感知后如何去將系統恢復到正常狀態。從感知到狀態恢復可以歸結為以下四步：
1．產生告警
當Zabbix監控到某個主機上CPU負載過高時，Vitrage將會產生一個聚合的告警信息，此告警信息會與該主機上的虛擬機相關聯，然后將虛擬機的狀態設置為suboptimal。如圖5所示：
圖5 產生告警
這一過程可以通過模板來表示為：
2.RCA
當CPU過高的主機上有虛擬機，并且此虛擬機上CPU的負載也在持續升高，Vitrage負責分析產生告警的原因，并建立這三者之間的因果關系。如圖6所示：
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圖6 RCA
同樣可以用模板表示為：
3.設置主機的狀態
當該主機上的CPU過高時，將主機的狀態設置為suboptimal。
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圖7 設置主機狀態
相應的模板為：
4.觸發狀態恢復
關于其狀態恢復的過程，可以通過與Mistral結合來實現。Mistral是一個工作流組件，可以實現對長流程業務的合理管控。針對本示例中的問題，Vitrage與Mistral結合時的工作流程如圖8所示：
圖8 ?狀態恢復流程
Vitrage接收到CPU負載過高的消息會，會通過Mistarl類型的Notifier將此消息發送到Mistral組件上，Mistral收到Vitrage發送的事件通知后，會調用相應的模板，繼而調用heatclient實現AutoScaling及負載的均衡處理，從而可以將一臺虛擬機的負載分配到其的虛擬機上，從而達到降低負載的作用。
提示：在運維中，比較重要的方面就是如何對故障進行預測，預測完成后，如何基于預測的結果實現相應操作的制定與資源的編排。談到資源編排，不僅云平臺中有這個概念，容器中也會有類似的概念，比如K8S就是可以看作是一種提供編排（不僅限于編排）服務的項目。
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總結
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