京东云架构
京东容器云(京东云docker)
京东容器云(京东云docker)
京东云docker是京东云推出的一款容器云产品，它是基于Docker技术构建的云端容器管理平台，为用户提供了快速、方便的容器化部署服务。
京东云docker的推出，标志着京东云在云计算领域的技术实力和领先水平。
京东云docker的优势在于其快速、高效的容器管理能力。
它可以快速构建、发布和管理容器应用程序，使用户能够轻松地完成应用程序的部署、升级和扩展。
此外，京东云docker还提供了可视化的容器管理界面，让用户可以直观、方便地管理自己的容器应用程序。
京东云docker的另一个优势在于其高可靠性和高可用性。
它采用了可靠的容器技术，可以保证应用程序在容器中的稳定性和安全性。
同时，京东云docker还提供了高可用性的容器服务，可以为用户提供24小时不间断的服务，确保用户的应用程序能够始终保持在线。
京东云docker还提供了多种容器服务，包括容器部署、容器编排、容器存储、容器网络等服务。
这些服务可以满足不同用户的需求，使用户能够根据自己的实际情况选择适合自己的服务。
总之，京东云docker是一款非常优秀的容器云产品，它的推出为用户提供了快速、高效的容器化部署服务，帮助用户轻松完成应用程序的部署、升级和扩展。
同时，京东云docker还具有高可靠性、高可用性等优势，可以为用户提供更加稳定、安全、高效的容器服务。
相信随着时间的推移，京东云docker将会在云计算领域发挥更加重要的作用。
京东智慧物流组织架构设计
京东智慧物流组织架构设计
随着电商市场的快速发展，物流成为电商行业中的重要环节。
京东作为中国最大的自营电商之一，其智慧物流系统的建设和优化非常重要。
为了提高物流效率和服务质量，京东智慧物流组织架构需要进行科学合理的设计。
首先，京东智慧物流组织架构应该包含三个层级：战略层、管理层和执行层。
战略层主要负责物流战略的制定和规划，以及对整个物流系统的监控和评估。
管理层则负责物流中心的运营管理和各个物流环节的协调。
执行层则是物流系统的基础，负责具体的物流运作和服务。
其次，京东智慧物流组织架构应该注重信息化和人性化。
通过信息化建设，可以实现物流信息的实时监控和数据分析，提高物流效率和服务质量。
同时，在物流系统中加入人性化的设计，可以更好地满足顾客的需求和提升顾客的满意度。
最后，京东智慧物流组织架构还应该注重人才的培养和引进。
在物流系统中，需要具备专业的物流知识和管理技能的人才，以及熟悉信息技术和电商业务的人才。
此外，还需要注重员工的培训和激励措施，建立良好的人才管理体系。
总之，京东智慧物流组织架构设计需要科学合理，注重信息化和人性化，同时也需要注重人才的培养和引进。
只有这样，才能更好地实现物流效率和服务质量的提升，进一步促进京东的发展和壮大。
- 1 -。
京东云自动化运维体系架构
京东云自动化运维体系架构电商与物流的强心脏大家熟知的京东可能是京东电商，事实上京东有四个最主要的平台：电商、物流、金融和保险，京东云是这些平台能力的输出窗口。
京东云有基础设施、主机网络，上面还有一些中间件和PaaS服务，主要是为了支撑电商和物流。
说到京东云，我们最看重运维，这就需要自动化运维平台。
对此有几个关键问题，主要是围绕安全、部署变更、网络管理、监控管理……利用自动化运维来提高平台架构稳定性和人员的开发效率。
在京东云的整体环境中，除了有我们技术团队所管理和维护的云自身应用之外，还启用并提供着各种SaaS服务。
如何保持客户在云端业务的稳定性？我们对此进行了深入的研究和探索，下面分四个部分为大家讲解：•京东云自动化运维基础组件•京东云自动化运维部署介绍•京东云自动化运维监控系统•总结与展望一、京东云自动化运维基础组件针对上述问题，我们从四个方面进行入手：•服务与资源管理•任务调度管理•监控平台•客户端京东云运维平台大致的搭建路线图如图所示：从基础组件到客户端体系再到部署系统（包括各种发布系统、任务调度系统、以及监控系统等），最终对运维平台进行完善，从而更好地服务于我们的客户。
1、服务与资源管理第一个基础组件是对服务组织资源的管理，即运用CMDB来实现所谓的配置管理。
通过CMDB的“服务树”概念，我们可以掌握如下三个方面：•服务项之间的依赖关系。
找到各个服务项之间的依赖关系，进而获知它们在哪里被用到、由谁在使用、以及其本身所具备的用处；•机器状态。
对于京东这样体量的大公司而言，机器的数量多达十万左右，我们需要掌握其中每一台机器的当前状态、具体的机型、坐落在哪个机房、以及它们是如何被使用的；•角色管理与基于角色的权限控制。
我们需要掌握到具体是谁、能够在什么时候、进行什么样的操作、实现什么功能。
所以说，“服务树”主要涉及到服务在系统中的实时信息，包括：哪个服务处于哪台机器之上、有哪些实例、属于哪个App、具有哪些内部逻辑过程、如何对外部申请所需的权限以及我们如何实现对它的监控等。
京东青龙系统数据库架构演进
ü 自动收集所有系统慢SQL 日志，提高性能优化效率；
ü DBA审核后，自动发送邮 件；
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2012 集中化
2014 垂直化
2015 水平化
2016
私有云
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等。
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统一监控 平台
MHA自动 切换
慢SQL平台
ü 开放数据库服务器监控查 询；
ü dbs，MySQL架构信息； ü Zabbix，MySQL数据库信
息; ü Mjdos，Docker系统信息；
ü 自动补齐数据，提高系统 可用性；
ü 自动切换域名，提高切换 效率；
方案
1.分库分表规则论证 2.代码重写&测试 2.MySQL数据库 3.Jproxy中间件
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l 架构特点
高性能 l 分库分表 l 上百台MySQL集群 l SSD+IO卡
高可用 l 单库故障不影响全局 l MHA快速主从切换
运营支持
青龙门户 质控管理 时效管理 绩效管理 监控报表 财务
基础服务
基础资料 运单 消息总线 分库框架 序列服务
系统概况-架构演变
系统概况-智慧物流
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传统Oracle企业架构，IBM 的AIX小机 RAC + DataGuard 方式 支撑业务上线
中小件件冷藏冷冻thegiaccom青龙业务正向物流极速达夜间配上门换新自提点柜乡村电商逆向物流财务物流开放平台上门取件精准达thegiaccom青龙模块划分外部拓展b商家客户端接货中o2o派单b商家合同crm配送官网乡村电商终端服务配送pda站点erp自提点3pl自提柜pda关电签收路由跟踪资归集快速退款运输运输pda车辆调度运输配置运输运营路由系统分拣分拣pda分拣服务缓存管理逆向物流预分拣运营支持质控管理时效管理绩效管理青龙门户监控报表财务基础服务基础资料运单序列服务消息总线分库框架车辆管理thegiaccom系统概况架构演变thegiaccom系统概况智慧物流thegiaccom传统oracle企业架构ibm的aix小机racdataguard方式支撑业务上线thegiaccom优点缺点优缺点thegiaccom优化和保护sql优化01应用限流连接数控制03数据结转02系统降级04架构优化redissolr05thegiaccomx86adgthegiaccomx86oracle数据库想要扩容难度很难特别是应用系统已经充分解耦的情况下架构很难再进行调扩展性emc高端存储三年的硬件维保到期pcserver硬件损坏的问题也很突出比如硬盘电源io卡使用寿命等问题时有发生
京东云架构介绍
JBUS抽取业务数据到JDS，支持跨机房数据备份 API
Jbus前端
API
MQ
全量模块
Worker…
JBUS 系统结构
DB 全量模块
增量变化数据
源数据库 1(Master)
状态报告/任务控制接口
Jbus_extractor (增量抽数)
Canal server
Jbus_loader （增量导数）
Canal client
• 文件系统 – 每日接受2亿文件上传的海量存储系统
• 云存储 – 高可用、高可靠、低成本的对象存储服务
• 块存储 – 为虚拟化、数据库等场景提供可靠的块设备抽象
Private Client Libraries
Public RESTful API
Block Storage Abstraction
Jingdong Elastic Storage Platform
Scribe
Storm
supervisor
IO
适
JMS
配
器
From
Where
GroupBy
Aggregate
Select
IO
适
Join
配
From
Partial
Aggregate
Sort
器
Zookeeper
nimbus
SAF
EPL组件
Filter
Projection
Sort PartialAggregate
• 短地址服务系统提供网址缩短服务，目的将url进行字符串压缩，变长地址为短码进行 页面定向。电子商务兴起后，分享商品成了客户的最爱使用得项目。短地址利于公司 站点推广，解决移动端代下单时遇到的长地址导致操作不畅等情况。对外亦提供saas 服务，再者侦听来源客户的点击流信息。支持多用户同一地址对应不同短地址；支持 点击量、来源、地域的实时分析。
京东大数据解析
二．京东大数据处理
三． 京东大数据工具云化
第11页
京东大数据收集
第12页
京东大数据收集
第13页
京东大数据收集
第14页
京东大数据收集
第15页
京东大数据处理
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京东大数据实时分析
• Impala
– 历史数据：除了推送实时数据，首先会推送三
面向移动开发 移动分析、移动消息推送、短 地址、移动测试
面向系统运行 弹性计算云、弹性负载均衡、 自动扩展、弹性块存储
面向运维 自动编译、统一监控、统一日 志、自动部署
云存储使用量突破10P，包括电子书、数字音 乐、商品图片、历史订单等，云存储使用率超 过80%
JCloud 京东私有云
电商应用关键模式实现复用，项目研平均研 发周期缩短50%+，大大提升了业务响应速度
共享京东电商资源和能力 真正的自动弹性伸缩的云计算平台 完整的电商应用解决方案 新兴的电商应用市场 5000万扶持基金
第25页
京东电商云发展现状
7月京东电商云对外邀请公测，我们打造了闭环的电商应用云 服务，电商应用生态快速生长
年底目标
26
目 录 CONTENTS
一．京东大数据
二． 京东大数据处理 三． 京东大数据工具云化
京东大数据
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京东大数据
• 基本面
– 过亿用户 – 近五千万商品 – 2012年成交量600多亿 – 近五万第三方卖家 – 日PV2亿以上
第3页
京东大数据
云数据库（MySQL、MongoDB）
数据推送
云监控
京东科技组织架构
京东科技组织架构
1.京东科技组织架构
作为一家全球综合电子商务企业，京东打造了非常完善的科技架构，包括科技架构、基础架构、工程架构和服务架构。
1.1科技架构
科技架构主要包括京东云技术、物联网和智慧家庭技术、大数据技术、云计算技术、人工智能技术、机器学习技术和深度学习技术。
科技架构的发展一直是京东一贯重视的技术方向，是京东在电子商务领域取得最突出成绩的核心技术发展动力。
1.2基础架构
基础架构是支持京东技术发展的基础环境。
主要包含网络架构，覆盖国内三大运营商，支持合法行业的网络架构，以及数据中心、云存储、数据库、大数据、媒体服务、应用服务、操作系统和系统工具。
1.3工程架构
工程架构主要指的是京东对系统的构建、开发的方式，它包括架构四大方向，分别是：基础设施、网络安全、交互式设计和API服务。
这四个方面分别涵盖了数据中心、网络安全认证、网站用户界面和API接入等功能，确保了系统的稳定性和可用性。
1.4服务架构
服务架构用于维护京东的产品及服务的质量，主要有数据分析服务、数据库服务以及运营服务团队等。
最重要的是京东的服务监控体系，确保了京东产品及服务的高品质和服务水平，以满足用户不断增长的需求。
从上面的分析可以看出，京东科技在未来将依靠完善的技术组织架构支撑电子商务体系平台及相关行业的发展提升，以保证京东作为一家全球电子商务公司在全球IT行业拥有独特的竞争优势。
京东组织结构(京东组织结构变革)
京东组织结构(京东组织结构变革)
京东是中国最大的电商企业之一，随着市场竞争的激烈化，京东不断进行组织结构变革，以适应不断变化的市场需求。
京东的组织结构变革主要包括以下几个方面：
一、拓展业务板块
京东通过收购等方式，不断拓展业务板块。
例如，2018年京东收购了家电零售商五星电器，进一步扩大了京东在家电领域的份额。
此外，京东还积极拓展海外市场，去年成立了京东全球购，为消费者提供海外商品购买服务，进一步提升了企业的竞争力。
二、优化组织架构
京东通过优化组织架构，提高整体效率。
例如，京东在2017年成立了影像事业部，将之前分散的影像业务集中管理，提高了影像业务的整体运营效率。
此外，京东还加强了各个业务板块之间的协作，提高了企业的协同能力。
三、推行全员创新
京东通过推行全员创新，激发员工的创新精神。
例如，京东的“京东云”团队推出了人工智能平台“JIMI”，为企业提供了更加精准的个性化服务。
此外，京东还推出了“创新千人计划”，鼓励员工提出创新方案，不断推动企业的创新发展。
四、强化人才培养
京东通过强化人才培养，提升员工的专业素质。
例如，京东不断加强员工的职业培训，提高员工的专业技能和业务水平。
此外，京东还推出了“京东创客空间”，为员工提供创新创业的平台，激发员工的创新潜能。
总之，京东的组织结构变革为企业的发展提供了有力支持。
未来，京东将继续积极面对市场挑战，不断提高企业的竞争力，为消费者提供更加优质的服务。
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加减乘除 TopN 分位值 ……
JNS
范围圈 定
调度 策略
数据接收
Nginx->sparkA Mysql->sparkB App1->sparkA App2->sparkB
分机房
部署
ES
RedisFresh
RedisMeta
saver
Es-client redis-client
Interface 数据抽样 Metric-meta
京东云自动化运维 体系构建
郑永宽
京东云资深架构师
个人简介
华中京东云运维平台负责人
京东云自动化运维体系构建
6年自动化运维平台研发运营经验
目录
01 概要介绍 02 基础组件介绍 03 部署系统介绍 04 监控系统介绍 05 总结与展望
业务实践 • 京东云监控体系 — 全链路监控解决方案
智能监控-基础监控
• 机器监控
– 自动采集，支持物理机、虚拟机、容器 – 采集项全：Cpu/mem/disk/net/load/swap/system – 支持一键搜图 – 检查机器连通性
• 默认的报警配置
告警 cpu空闲率
计算(阈值) cpu.idle<10%
数据接收
query
Es-client
redisclient
Interface
自适应路由 查询格式转换
API
基础组件 — 客户端体系构建
• 客户端的挑战：
– 全部机器、各种功能Agent多 – 机器环境复杂(磁盘、链接库、安全认证、隔
离环境) – 定期守护（自我守护不行，外部守护） – 资源限制（cpu/fd/mem/日志） – 分级发布
业务 数据
…
JNS
机器
网络
域名 应用
• 功能亮点
– 采集手段丰富，功能覆盖全面 – 多种异常检测策略
• 同环比/突升突降 • 数值/字符串报警
– 多维度分析能力，精准发现问题 – 报警功能丰富
• 支持报警合并 • 支持报警回调，故障自愈
– 丰富的数据展示功能，定制化 DashBord支持
• 性能
– 10w+机器（容器）量级
核心诉求
跨平台混合云管理
采用网络负载接口的抽象和多平台适配 技术手段实现私有云、公有云和各种虚 拟化平台。 如VMware、OpenStack、物理机资源 的统一接入管理。帮助用户实现统一的 运维管理体验。
简化运维，轻松实现DevOps
通过统一操作入口，同时通过对特定的 运维场景定制化的支持，实现一键部署、 一键添加监控，一键上下游关联关系解 耦，使得运维简单高效 同时可统一收集应用实例的日志，能够 快速查询和检索，帮助快速定位问题。
– 对指定的一批机器，按照指定策略，执行指定命令
• 批量执行
– 基于服务树和JNS – 指定账号
• 策略
– 并发控制：并发度、串并行 – 容错控制：失败阈值、超时阈值
• 扩展性
– 业务端统一API – 插件化
• 可追溯
– 任务记录 – 单机日志
基础组件 — 监控数据平台
• 实时数据计算
– 调度spark计算的能力 – 基于JNS的范围圈定 – 丰富的算子支持
• 可用性（稳定性） • 效率：研发、运维、测试的全环节效率 • 成本
安全
备份管 理
监控管 理
• 京东云运维新挑战
• 对内保障京东云自身系统稳定性 • 对外保障SaaS用户业务稳定性 • 提升用户交付效率 • 精细化运维体验
基础设施 运维
部署变 更
故障管 理
运维 场景
环境维 护
资源管 理
网络管 理
业务系统 运维
功能实现
• 功能亮点
– 部署：支持构建包和镜像两 种部署，轻松支持物理机、 虚拟机和容器（Docker） 资源；
– 服务和资源管理：基于NS 的自动化服务和资源管理， 研发无需关心APP下实例的 变更
– 多环境管理：支持测试、预 发、线上环境分离，同时支 持分级发布
– 日志：支持日志订阅与分析 – 流量：支持ContainerLB – 支持秒级回滚，止损效率高
• 维护实例-App-主机之间的对应关系 • 服务关联关系管理 • 服务解耦合
服务树与名字服务示意图
公司 二级部门 产品线
系统 应用 实例
京东云
基础云
云主机
云硬盘
技术保障部
运维工具
CDN
名字 服务
Ark
Load
Instance1
Instance2
主机
实例
APP
基础组件 — 分布式任务调度
• ControlTower
1:支持命名正则提取 2:支持运营商/省份转换 3:支持公式计算 4:支持字典转换 5:支持数值分桶
智能监控 — 业务监控
• 用户侧黑盒监控
– 外网域名监控（模拟全国各地用户访问）
• 整体和分运营商/省份访问情况
– 自定义方式模拟用户操作（脚本接入）
• 用户相关操作成功/失败及对应原因
总结与展望
定制化用 户运维
京东云运维平台 – 为京东云保驾护航
京东云运维平台概览
RoadMap
SaaS化
运维平台完善
监控部署系统构建
基础组 件构建
客户端体系构建
基础组件 — 服务与资源管理
• 服务树
• 业务组织架构信息 • 全流程机器管理 • 角色管理与基于角色的权限控制 • 其他meta数据
• JD Naming Service（名字服务）
运维工具构建 — 智能监控系统
• 核心诉求 — 缩短异常生命周期MTTR
– See->know->act
监控标准
抽象为基础监控、存活性监控、性能监 控、应用监控四级，指导用户什么是一 个 ‘全’的监控
跨云部署解决
通过代理方案，支持私有云、公有云、 混合云等不同的基础设施
多环境支持
多环境支持，包括linux、Windows操作 系统，支持docker，物理机，虚拟机等
• 京东云自动化运维平台 —
总结与展望
• 智能化运维 • 服务化 — 致力于京东云客户成功
• 服务全生命周期devops
• 人员效率提升 • 交付效率提升 • 资源效率提升 • 服务稳定性提升
• 专有云、私有云、混合云运维解决方案
• 一键接入 • 无限扩展 • 7*24小时支持
计算(阈值) proc.status != 1 proc.cpu > 2 Port.status != 1
智能监控 – 性能监控
• 四大黄金指标：流量、错误码、平响、容量 • 采集方式
– 日志监控（类似logstash，命名正则） – 自定义输出（脚本、http，约定格式）
• 报警推荐
• 流量（同环比） • 错误码/容量（恒定阈值） • 平响（突升突降、恒定阈值）
全链路监控解决
采集从机器、网络、域名到常见的开源 软件；支持聚合计算，告警处理，预案 平台等
部署进行联动
跟部署方案进行结合，上线过程无 告警；事件流图，告警时方便知道 是否是上线导致
智能监控功能实现
数据展示
Dashbord
报警展示
事件流图
离线处理
MetaDB 数据挖掘
根因推荐 关联分析
预案 止损
ES
自动容错，服务不掉线
可自动为宕机服务器上运行的容器重新 迁移并生成容器资源，保障业务不掉线， 高可靠运行。这也就意味着您不用再为 一两台服务器的宕机，而经历一个不眠 之夜。 容器实例服务健康检查，服务意外故障， 自动拉起，做到服务故障自愈。
全生命周期，一站式服务
实现开发-测试-部署-运维-运营的服 务全生命周期管理，轻松实现持续 集成，提升研发部署效率 同时支持服务编排，针对微服务场 景提供特定优化
一键伸缩，轻松应对业务爆发
可以管理任意规模的应用。不管是 10还是1000个实例，都可以在轻松 实现弹性扩展。 一键扩展应用实例，从而轻松应对 业务的爆发式增长需求。
灵活定制容器，降低企业成本
以租户为单位实现，资源隔离，权限分 配，资源配额管理。相比传统数据中心 物理机或者虚拟机，云翼轻松实现资源 容器化，从而提升资源利用率，降低企 业成本
异
常
proxy
事 件
实时处理
puller 实 时
Kafka& 聚 spark 合
计 adaptor 算
query 时
序
ES & 数
redis
据 存
saver 储
sender
报
alert 警
通
judge 路
数据采集 数据抽象
采集Agent
外部探测
API推送
机器 端口 网络 进程
自定义
日志
语意 死机
方法 环境
• 成功客户
• 华南城 • 京东保险 • 京东物流 • 宿迁政务云
Thank you!
下游
存储
报警
• 时序数据存储 — TSDB
– 热点数据redis存储 – 多机房部署，数据热备，高可用 – 读写分离，高效稳定 – 自动抽样，查询自适应路由
分机房 Spark 计算
Puller-A Spark-Job-A Kafka-topic-A
Puller-B Spark-Job-B Kafka-topic-B
• 统一Agent管控ifrit:
– 托管Agent升级功能 – 类puppet方式，定期获取更新列表 – Agent存活守护 – 资源超限守护 – 具备分级发布能力 – 公有云/私有云/混合云的部署解决方案