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当前位置:首页 > > 互联网研究 > 【智能案例】阿里百万级服务器自动化运维系统StarAgent揭秘

【智能案例】阿里百万级服务器自动化运维系统StarAgent揭秘

http://www.100ec.cn  2017年12月04日13:16  中国电子商务研究中心 人才招聘 产品服务

  (中国电子商务研究中心讯)还记得那些年我们半夜爬起来重启服务器的黑暗历史吗?双11期间,阿里巴巴百万量级主机管理能安全、稳定、高效,如丝般顺滑是如何做到的?阿里巴巴运维中台技术专家宋意,首次直播揭秘阿里IT运维的基础设施StarAgent,详细分析StarAgent是如何支持百万级规模服务器管控?如何像生活中的水电煤一样,做好阿里运维的基础设施平台?

  嘉宾介绍

  宋健(宋意):阿里巴巴运维中台技术专家。工作10年一直专注在运维领域,对于大规模运维体系、自动化运维有着深刻的理解与实践。2010年加入阿里巴巴,目前负责基础运维平台。加入阿里后曾负责:从零建立支付宝基础监控体系、推动整个集团监控体系整合统一、运维工具&测试PE团队。

  StarAgent

  从云效2.0智能化运维平台(简称:StarOps)产品的角度来看, 可以将运维划分为两个平台,基础运维平台和应用运维平台。基础运维平台是统一的,叫StarAgent,它可以当之无愧的说是阿里巴巴IT运维的基础设施。

  从1万台服务器发展到10万台,又逐步达到百万级服务器,基础设施重要性并不是一开始就被意识到的,是逐渐被发现的过程。无论是运维系统稳定性、性能、容量显然已经无法满足服务器数量和业务的快速增长。在2015年我们做了架构升级,StarAgent系统成功率从90%提升到了99.995%,单日调用量也从1000万提升到了1亿多。

  服务器规模达到百万级的企业,在全球应该也是屈指可数的,而且很多企业内部又按业务做了拆分,各业务管理自己的服务器,一套系统管理百万台机器的场景应该更少,因此我们没有太多可以借鉴的东西,大部分情况都是自己在摸索中前进,我们的系统也是在这个过程中一步步演变成今天这个样子。

  产品介绍

  如上图所示,StarAgent分了三层:主机层、运维层、业务层,各团队按分层的方式进行协作,通过这个图可以大致了解StarAgent产品在集团所处的位置,是集团唯一官方默认的Agent。

  • 主机层:指所有服务器,每台机器上默认安装了我们的Agent。

  • 运管层:指运维管控系统,包括应用运维体系、数据库运维体系、中间件运维体系、安全体系,各专业领域产品有独立Portal,通过StarAgent来实现对服务器的操作。

  • 业务层:指各个BU的业务,大部分BU会直接使用运维层的管控系统,但有的BU可能会有些个性的需求,所以也会有基于下层能力封装出面向自己业务的一个专用运维portal。

  应用场景

  StarAgent贯穿整个服务器的生命周期:

  • 资产核对:服务器上架后会设置为网络启动,然后会加载一个mini的OS在内存中运行,这个OS中就已经包含了我们的Agent,OS启动后就可以下发指令来采集服务器的硬件信息做资产核对,如CPU、内存、磁盘的厂商及大小信息等。

  • OS安装:交付业务前会先安装OS,安装什么样的OS也是向这个内存中的Agent下发命令实现的。

  • 环境配置:OS安装完成后像机器上的账号、通用运维脚本、定时任务等基础环境的初始化。

  • 应用发布:应用配置与软件包的上线发布。

  • 运行监控:上线后应用与业务的监控脚本、监控Agent的安装。

  • 日常运维:登录服务器、单机、批量等日常运维操作,包括业务下线前的清理工作等

  产品数据

  这也是我们产品在阿里内部的一些数据,每天有上亿次的服务器操作,1分钟可以操作50万台服务器,插件有150多个,管理服务器规模在百万级,Agent资源占有率也特别低,支持Linux/Windows主流发行版。

  产品功能

  StarAgent核心功能可以总结为两大块:管控通道和系统配置。这与开源的

  saltstack/puppet/ansible等配置管理产品类似,我们做的更精细一些。

  • 管控通道:所有运维操作最终都会转化为命令到服务器上去执行,这个命令通道是全网唯一的,这里会有相应的用户权限控制、操作审计、高危命令拦截等能力。

  • 系统配置:公共运维脚本、定时任务、系统账号、监控Agent等等,这些配置会在Agent启动后自动初始化,OS中默认打包有Agent,所以可以做到开机后全自动完成服务器运维基础环境的初始化。

  产品功能:

  按照Portal、API、Agent细分后的功能列表,Portal主要给一线开发与运维同学使用, API更多是给到上层运维系统来调用,Agent代表每台机器上直接可以使用的能力。

  Portal

  • 运维市场:也叫插件平台,类似于手机中的应用市场。各个业务的负责人在市场中如果发现了一些不错的小工具,点下安装就可以自动安装到业务对应的机器上,业务如果新扩容了服务器也会自动地安装这些小工具。小工具的开发也是来自于一线的同学,大家都可以把自己开发的工具上传到运维市场,分享给其他人使用。

  • WEB终端:在Portal上点下一台机器后会自动弹出一个终端,和SSH登录到服务器的效果完全一样,基于当前登录人信息全自动鉴权,这个终端还可以通过JS的方式嵌入到任何其它网页中。

  • 文件分发:比较好理解就不展开介绍了。

  • 定时任务:与crontab类似,不过我们支持秒级并且可以打散执行,比如对一批机器增加每分钟执行一次的定时任务,用crontab所有机器会固定的在每分钟第1秒执行,我们在保证每分钟执行一次的同时每台机器上的执行时间不一样。

  • 主机账号:包括三块功能:个人登录服务器的账号、机器上admin等公共账号、一台机器与其它机器之间打通SSH通道。

  • API账号:与右边的API功能是紧密相关的,如果要使用右边这些能力,必须先申请一个API账号。

  API

  • CMD:调用时传入目标机器与命令信息,就可以实现让指定台机器执行命令,登录机器上执行的命令都可以通过CMD接口来调用。

  • Plugin:对应前面的运维市场,如果通过运维市场把一些脚本安装到机器上,可以通过plugin的方式来直接执行这些脚本。

  • File/Store:两者都是做文件分发,区别是file依赖下载源,store可以在调用HTTP API时直接把脚本内容POST过来。File基于P2P实现,在阿里内部有一个叫蜻蜓的产品专门做文件下载,好处是几百台、几千台机器同时下载时只会回源一次,对源的压力非常小,机器之间能够互相共享下载,目前蜻蜓已经开源。

  • Action:对以上功能组装使用,例:先用file去下载脚本,下载完成后再用cmd来执行,并且中间支持and or的条件判断,下载成功才会用cmd执行。

  Agent

  • Hostinfo:提供采集服务器的主机名、IP、SN等信息。

  • 数据通道:在每台机器上执行的命令或脚本的输出直接丢到这里,会自动把数据上传到中心,然后在中心消费这些数据。

  • 增量日志和P2P文件:都是第三方来开发的,在运维市场通过插件的方式安装到每台机器上。

  右边是批量执行命令的功能,先选中一批机器,在这个页面输入的命令都会发到这一批机器上。

  系统架构

  逻辑架构

  我们的系统是三层架构,Agent安装在每台机器上,与channel建立长连接,然后channel定期把连接自己的agent信息上报到中心,中心会维护完整的agent与channel关系数据。分享两个流程:

  1.Agent注册

  Agent有一个默认配置文件,启动后首先连接ConfigService,连接时会上报本机的IP、SN等必要信息,ConfigService计算出应该连哪个channel集群,返回给channel列表,收到结果后断开与ConfigService的连接,然后与channel建立起长连接。

  2.下发命令

  外部系统都是调用proxy来下发命令,proxy收到请求后会根据目标机器查出对应channel,然后把任务下发给channel,channel再把命令转发到agent去执行。

  部署架构

  最下面是每个IDC,channel会在每个IDC中部署一套集群,Agent会随机在其中的一台建立长连接。上面就是中心,中心做了双机房容灾部署,同时在线提供服务,其中一个机房挂掉对业务是没有影响的。

  问题&挑战

如上图:是我们前年在做系统重构时遇到的问题:

  前三个问题有点类似,主要是任务由状态导致,1.0的manager可以理解为2.0中的proxy,server等同于channel,每时每刻线上都有大量系统在下发命令,在1.0中如果把manager/server/agent任何一个角色重启,那么在这条链路上的任务都会失败,比如server重启后与它相连的agent都会断开,因为链路断了,当时经过这台server下发的命令就拿不到结果了。重启server又会引发第六个负载不均的问题,假设一个IDC中有一万台机器,两台server各连了5000台,重启后这一万台就全连到了一台server上。

  用户如果调用API下发命令失败就会找过来让我们查原因,有的时候确实是系统的问题,但也有很多是本身的环境问题,比如机器宕机、SSH不通、负载高、磁盘满等等,百万级规模的服务器,每天百分之一的机器也有一万台,由此带来的答疑量可想而知。当时我们非常痛苦,团队每天一半的人员在做答疑,半夜有断网演练还需要爬起来去重启服务来恢复。

  面对这些问题如何解决呢?我们将问题分为系统问题和环境问题两大类。

  系统问题

  我们把系统做了一次彻底的重构,采用分布式消息架构,还是以下发命令为例,每次下发是一次任务,在2.0中对每个任务增加了状态,proxy在收到下发命令请求后,会先记录并把状态置为收到任务,然后再向agent下发,agent收到任务后会立即响应,proxy收到agent的响应后会把状态置为执行中,agent执行完成后主动上报结果,proxy收到结果后再把状态置为执行完成。

  整个过程中proxy与agent之间的消息都有确认机制,没有得到确认就会进行重试,这样任务执行过程中涉及角色如果重启,对任务本身就没有太大影响了。

  2.0中channel集群内的机器之间会互相通信,定期报告自己连的agent数量等信息,结合收到的信息与自己的信息,如果自己连的agent过多,会自动断开近期无任务执行的机器,通过这样的方式解决负载均衡的问题。中心节点与所有channel都有长连接,同时保存有每台channel连接的agent数量,当发现某个机房有channel异常或者容量过高时,会自动触发扩容或者从其它机房临时借调channel,在容量恢复后又会自动剔除扩容的channel。

  环境问题

  在2.0中proxy/channel/agent每一层都有详细的错误码,通过错误码可以直观判断是什么原因导致的任务出错。

  针对机器本身的问题,与监控系统中的数据打通,任务失败后会触发环境检查,包括宕机、磁盘空间、负载等,如果有相应问题API会直接返回机器有问题,并且把机器的负责人也一并返回,这样用户一看结果就知道什么原因该找谁处理。同时还会把这些诊断能力用钉钉机器人的方式开放出来,这样大家平时可以直接在群里@机器人来做检查确认。

  稳定

  通过前面的介绍可以看到我们其实是运维的基础设施,就像生活中的水电煤一样,大家所有对服务器的操作强依赖我们。当我们出现故障的时候,如果线上业务也出现了严重故障,这时候业务故障只能干等着,因为操作不了服务器,做不了发布和变更,所以对系统稳定性的要求非常高,做到了同城双机房、异地多中心容灾部署,依赖的存储有mysql/redis/hbase,这些存储本身就有高可用保障,在这个之上我们又做了存储间的冗余,确保任何一个单一存储故障不会影响到业务,相信整个业内很少有系统会做到这个程度。

  安全

  1分钟可以操作50万台服务器,输入命令敲回车就这么一瞬间,就可以操作数万台机器,如果是个恶意的破坏性操作,影响可想而知。所以做了高危命令阻断的功能,对于一些高危操作自动识别与拦截。整个调用链路也是经过加密与签名,确保第三方无法破解或篡改。针对API账号可能存在的泄露问题,还开发了命令映射的功能,把操作系统中的命令用映射的方式改掉,比如执行reboot命令,可能要传入a1b2才行,每个API账号的映射关系都是不一样的。

  环境

  机器宕机这类环境问题,通过与监控数据打通解决,前面已经讲过,网络隔离的问题也不再过多陈述。这里重点说明下CMDB中录入的数据与Agent采集的数据不一致的问题,主要是SN、IP这些基础信息,因为大家在使用的时候都是先从CMDB取出机器信息,再来调用我们的系统,如果不一致就会导致调用直接失败,为什么会出现SN/IP不一致的问题?

  CMDB中的数据一般由人工或者其它系统触发录入,而Agent是从机器上真实采集的,有的机器主板没烧录SN、有的机器有很多块网卡等,环境比较复杂各种情况都有。

  这种情况就是通过建立规范来解决,分别制定SN、IP采集规范,允许机器上自定义机器的SN/IP,配合规范还提供有采集工具,不仅是我们的Agent,所有其它采集机器信息的场景都可以使用这个采集工具,当规范发生更新时我们会同步更新小工具,以此实现对上层业务的透明化。(来源:云栖社区 编选:中国电子商务研究中心)



    近日,中国电子商务研究中心启动“直击黑五”行动(详见专题:www.100ec.cn/zt/2017h5/)总结报告《2017年双11、黑五海淘消费投诉与体验报告》(报告全文下载:www.100ec.cn/zt/17sh11h5bg/)发布,对用户投诉集中、满意度低的平台联动全国媒体进行“点名”,并对大促期间用户反映强烈的问题开展分析点评。小红书、86mall、亚马逊中国、天猫国际、聚美优品、洋码头、西集网、寺库、波罗蜜、丰趣海淘、走秀网、达令、海狐海淘、55海淘、小米商城等平台入选热门被投诉跨境网购平台榜、热门消费投诉品牌榜。

「关键字」宋健 StarAgent 阿里巴巴
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