阿里巴巴大数据运维之道
大数据平台运维实践与案例分析
大数据平台运维实践与案例分析一、前言近年来，随着互联网技术的发展，大数据技术的应用日益广泛，数据量也不断增加。
大数据平台运维是保障大数据系统稳定运行的重要环节，也是企业数据安全的保障。
本文将介绍大数据平台运维的实践和案例分析，帮助读者更好地理解大数据平台运维的重要性和操作方法。
二、大数据平台运维的意义大数据平台是指为数据存储、处理和分析而构建的基础设施。
大数据平台的运维是指对大数据平台的监控、维护和优化，保障其安全、高效、稳定地运行。
大数据平台运维的意义如下：1.保障数据安全。
大数据平台存储的数据极其重要，需要进行全面的安全策略，如访问控制、数据备份、安全审计等。
2.保障平台稳定。
由于大数据平台的计算量、数据量和用户访问量都处于一个巨大的规模，因此出现的任何问题都可能引起平台的崩溃，影响业务的正常运行。
3.提高平台的性能。
大数据平台的性能对数据分析和处理的速度等具有重要影响，而平台的性能不仅与硬件有关，也与运维的及时维护和升级有关。
三、大数据平台运维实践1.监控系统监控系统是大数据平台运维中最基本的环节。
它需要记录各种数据，包括系统资源使用情况、服务器的状态等等。
监控系统利用这些数据可以及时发现平台运行中出现的问题，并提供必要的运维支持。
2.故障预警系统故障预警系统是大数据平台运维中非常重要的一环。
它可以通过一系列的规则，预测并预警可能出现的故障，并及时通知运维人员进行处理。
3.备份与恢复备份与恢复是大数据平台运维中的重要环节。
备份是指将平台中重要的数据进行备份，以保证在出现意外的情况下数据不会丢失。
而恢复是指在需要的时候，通过备份的数据重新构建平台。
备份的数据不仅可以随时恢复，还可以在备份后进行快照，以保留数据的历史记录。
4.系统性能优化系统性能优化是大数据平台运维中的另一个重要任务。
对于大数据平台来说，性能对其运行速度、稳定性和安全性都有很大的影响。
因此需要对大数据平台进行各种性能优化，包括调整硬件配置、优化操作系统、减少网络瓶颈等方面。
大数据的11个维度
大数据的11个维度作者：张宇婷来源：《商业价值》2014年第05期阿里巴巴集团副总裁、数据委员会会长车品觉在新书《决战大数据》中回顾到：2005年，淘宝有了第一个数据分析师，一直致力于用数据来帮助企业运营和解决问题。
阿里巴巴在不断使用数据的同时，也发现了数据本身的问题——大数据需要更主动的管理，也需要更多的创新。
数据化运营是用数据解决问题，但如果想把数据做得更好，解决更多新的问题，就需要去做一件以前从未做过的新事情——运营数据。
2011年，阿里巴巴才开始有计划地进行这件事：主动收集数据，并以此去创造更优质的新数据，让新数据更好地服务于企业的运营。
这是一个“从用数据到养数据”的过程；是一个“从数据化运营到运营数据”的过程，也是一个“从看到用”的过程。
全书分十一个章节，车品觉从数据化运营到运营数据、阿里巴巴的大数据秘密两大角度、十一个维度，用鲜活的例子详细阐述了其数据化思考。
以下是书中一些精彩观点的提炼。
1.大数据面临的最大问题——人。
断层是大数据面临的最严重问题。
收集数据的人并不清楚未来使用数据的人要做什么，这是目前大数据的一大关键命门。
使用数据建模的人，同样不清楚当前数据是如何获得的。
从公司管理层角度看，投资人了解数据的意义吗？高层管理者对数据的期望和中层管理者之间有不同吗？他们知道数据能够帮助企业做什么吗？这些答案因立场而异。
当我们讲到数据价值时，没有人能对此给出一个合理的定位，原因就在于几个关键问题没有分清楚：一是要明确这是谁心里的数据价值，投资人、管理者、中层、数据分析师们心中对数据所产生的价值自然不同；二是要明确数据的分类，不同类型的数据所产生的价值各不相同。
2.大数据的本质是还原用户真实需求。
每个人都在通过不同的设备产生着数据，使数据更多在“量”这个维度上不断膨胀，但是“量”的单纯膨胀对企业真正了解一个用户的需求产生了极大的挑战。
所以，如何更好地识别各个设备的使用者是否为同一个人，如何更好地理解用户在各个不同场景下表现出来的不同需求，如何更好地理解数据融合后产生的价值，将是未来商业中企业必须考虑的问题。
大数据系统运维
大数据系统运维在当今数字化时代，数据已经成为企业和组织的重要资产。
大数据系统作为处理和分析海量数据的关键基础设施，其稳定运行对于业务的正常开展至关重要。
大数据系统运维就是确保这一复杂系统高效、可靠运行的重要工作。
大数据系统运维的工作范围广泛且复杂。
首先，要对硬件设施进行维护。
这包括服务器、存储设备、网络设备等。
服务器的性能监控是日常工作的一部分，需要关注 CPU 使用率、内存占用、磁盘 I/O 等指标，以确保服务器能够承载大数据处理的负载。
存储设备的容量规划和管理也不容忽视，要保证有足够的存储空间来存储不断增长的数据。
网络设备的稳定性则直接影响数据的传输速度和系统的响应时间。
软件层面的运维同样关键。
大数据系统通常基于各种开源或商业软件构建，如 Hadoop 生态系统、Spark 等。
运维人员需要熟悉这些软件的安装、配置和升级流程。
及时为系统打补丁、更新版本，以修复可能存在的安全漏洞和性能问题。
同时，要对软件的运行状态进行监控，如任务的执行情况、资源的分配情况等，以便及时发现和解决潜在的故障。
数据管理是大数据系统运维的核心任务之一。
数据的质量至关重要，运维人员需要确保数据的准确性、完整性和一致性。
这可能涉及到数据清洗、转换和验证的工作。
数据的备份和恢复策略也需要精心制定，以防止数据丢失。
对于敏感数据，还需要采取加密等安全措施来保护数据的机密性。
性能优化是大数据系统运维中的一项持续性工作。
随着数据量的不断增长和业务需求的变化，系统可能会出现性能瓶颈。
运维人员需要通过分析系统的性能指标，找出影响性能的关键因素，并采取相应的优化措施。
这可能包括调整系统配置参数、优化数据存储结构、改进算法等。
在大数据系统运维中，监控和预警机制是必不可少的。
通过使用各种监控工具，可以实时获取系统的运行状态信息。
一旦发现异常，及时发出预警通知，让运维人员能够迅速采取行动。
监控的指标涵盖了系统的各个方面，如硬件性能、软件状态、网络流量、数据处理进度等。
浅述大数据时代数据中心运维管理措施
浅述大数据时代数据中心运维管理措施引言概述：随着大数据时代的到来，数据中心的运维管理变得愈发重要。
数据中心作为存储和处理大量数据的关键设施，需要采取一系列措施来确保其稳定、安全和高效运行。
本文将从五个方面，即硬件设备管理、网络管理、安全管理、性能管理和容量管理，来浅述大数据时代数据中心运维管理措施。
一、硬件设备管理：1.1 选购优质设备：在大数据时代，数据中心需要处理海量数据，因此选购高质量的硬件设备至关重要。
包括服务器、存储设备、网络设备等，应选择可靠性高、性能强劲的设备。
1.2 定期维护检查：为确保设备的正常运行，数据中心应定期进行设备维护检查，包括硬件故障排查、温度检测、电源检测等，及时发现并解决潜在问题，避免设备故障对数据中心的影响。
1.3 设备备份和冗余：为应对硬件设备故障，数据中心应建立备份和冗余机制，包括备份服务器、冗余电源等，确保在设备故障时能够快速切换，并保证数据中心的连续性和可用性。
二、网络管理：2.1 带宽规划和优化：在大数据时代，数据中心需要处理大量的数据传输，因此需要进行带宽规划和优化，确保网络的稳定和高效。
2.2 网络安全防护：数据中心作为存储大量敏感数据的地方，需要加强网络安全防护，包括防火墙、入侵检测系统等，防止恶意攻击和数据泄露。
2.3 网络监控和故障排查：数据中心应建立网络监控系统，实时监控网络状态，及时发现并解决网络故障，确保网络的稳定和可靠。
三、安全管理：3.1 数据备份和恢复：数据中心应定期进行数据备份，确保数据的安全和可恢复性。
同时，还应建立完善的数据恢复机制，以应对数据丢失或损坏的情况。
3.2 权限管理和访问控制：为保护数据的安全，数据中心应实施严格的权限管理和访问控制，只有经过授权的人员才能访问和操作敏感数据。
3.3 安全审计和漏洞修复：数据中心应定期进行安全审计，发现和修复系统和应用程序中的安全漏洞，确保数据的安全性和完整性。
四、性能管理：4.1 资源优化和负载均衡：数据中心应进行资源优化和负载均衡，合理分配和利用硬件资源，确保数据中心的性能和效率。
阿里巴巴的大数据分析和商业智能技术
阿里巴巴的大数据分析和商业智能技术大数据分析和商业智能技术是现代商业的重要组成部分。
在这一领域中，阿里巴巴作为全球最大的电子商务公司之一，一直保持着领先地位。
通过使用其所拥有的海量数据和先进的技术，阿里巴巴能够对其客户和用户需求做出更准确的预测和分析，提高商业效能和用户满意度。
大数据技术是阿里巴巴的核心竞争力之一。
阿里巴巴的生态系统涵盖了电商、金融、物流、云计算等多个领域，拥有庞大的用户数据和海量的销售数据，同时还能获取到来自社交媒体、物流、金融机构等方面的大量数据。
阿里巴巴通过使用自己的大数据平台——阿里云数据平台，能够将不同来源的数据快速准确地整合，并提供高效的分析和挖掘。
阿里巴巴的商业智能系统通过对大数据的深度挖掘和分析，能够为企业提供更加智能化的商业洞察。
通过对用户行为、购买历史和产品偏好等方面的分析，阿里巴巴能够预测用户的需求，满足客户的个性化需求，提高客户满意度和忠诚度。
对于企业来说，商业智能技术能够帮助企业更好地了解市场需求和用户行为，提高产品和服务的开发效率和质量，优化销售和营销策略，从而实现更高的商业价值。
阿里巴巴的商业智能系统还可以通过对供应链、物流和金融等领域的数据进行分析和挖掘，为供应商、物流公司、金融机构等不同商业参与者提供更加智能化的服务。
例如，阿里巴巴的供应链金融平台——菜鸟金融，通过使用自有的大数据分析和风控技术，可以为供应商提供全流程的供应链金融服务，从而解决中小企业的融资难题。
阿里巴巴的物流系统——菜鸟网络，则通过使用大数据技术，实现了快递配送的智能化和高效化管理，提高了物流效率和用户满意度。
总之，阿里巴巴是大数据分析和商业智能技术的佼佼者，其应用领域涵盖了电商、金融、物流、云计算等多个领域。
阿里巴巴的大数据分析和商业智能技术不仅带来了商业价值的提升和用户满意度的提高，更为中国新经济的发展贡献了重要的力量。
阿里云大数据计算平台的自动化、精细化运维之路
阿里云大数据计算平台的自动化、精细化运维之路本文章来自于阿里云云栖社区摘要：作者简介：范伦挺阿里巴巴基础架构事业群-技术专家花名萧一，2010年加入阿里巴巴，现任阿里巴巴集团大数据计算平台运维负责人。
团队主要负责阿里巴巴各类离在线大数据计算平台（如MaxCompute、Analytic DB、StreamComput免费开通大数据服务：https:///product/odps作者简介：范伦挺阿里巴巴基础架构事业群-技术专家花名萧一，2010年加入阿里巴巴，现任阿里巴巴集团大数据计算平台运维负责人。
团队主要负责阿里巴巴各类离在线大数据计算平台（如MaxCompute、AnalyticDB、StreamCompute等）的运维、架构优化及容量管理等1、前言本文主要会从以下四个方面来写，分别是：阿里大规模计算平台运维面临的一些挑战；阿里自动化平台建设；数据精细化运维；我对运维转型的思考和理解；2、在阿里我们面对的挑战在讲挑战之前，我们可以简单看一下阿里大数据平台演进历史，我们的MaxCompute（原ODPS）平台是2011年4月上线的，2013年8月份单集群超过5K，2015年6月单集群超10K，目前在进行异地多活和离在线混布方面的事情。
首先是规模大、小概率事件常态化对于小概率事件大家不能赌运气，基本每次都会踩中狗屎的。
譬如各类硬件故障，规模小的时候觉得硬件故障概率比较低，即使坏了也比较彻底，但是规模大了后会有很多情况是将坏不坏，类似这种奇葩事件会越来越多。
还有网络链路不稳定，网络链路会有很多原因导致它不稳定。
一方面是网络设备多了，网络设备出现故障的概率也大了，另一方面运营商日常割接、挖掘机施工等都会对我们带来挑战。
还有一部分是工具，机器的环境变得复杂以后，我们对工具稳定性就有更高要求，比如你要考虑到有些机器的SSH 会hang 住，还有某些机器yumdb是坏的，不能想当然的以为一条命令下去一定会执行成功。
阿里巴巴如何利用大数据成功转型
阿里巴巴如何利用大数据成功转型随着信息时代的到来，大数据已经成为各行各业的核心竞争力之一。
阿里巴巴作为中国最大的电子商务公司之一，也积极利用大数据来优化和改善其商业模式，成功实现了企业的转型。
本文将探讨阿里巴巴如何利用大数据成功转型，并对其经验与教训进行分析。
一、构建大数据平台阿里巴巴将数据视为宝贵的资产，通过投资建设了庞大的大数据平台。
该平台整合了阿里巴巴各个业务的数据，包括电子商务、支付、物流等多个领域的数据。
阿里巴巴利用该平台实现了数据的共享与开放，不同业务部门可以共同利用数据资源，从而更好地实现数据驱动的决策和业务创新。
二、深度挖掘用户数据阿里巴巴通过对海量的用户数据进行深度挖掘，了解用户的喜好、购买习惯和行为特征等信息。
基于用户数据的分析，阿里巴巴可以更好地进行市场定位和用户精准营销。
例如，阿里巴巴的“推荐算法”通过分析用户的历史购买记录和浏览行为，为用户个性化推荐商品，提高用户购买转化率。
三、建立智能供应链阿里巴巴利用大数据技术构建了智能供应链，通过实时监控和分析物流数据，提高供应链运作效率和灵活性。
例如，阿里巴巴的“天猫超市”利用大数据技术实现了全程冷链配送，确保商品的高品质和新鲜度。
同时，阿里巴巴还通过物流大数据分析，实现了智能路由和仓储管理，提高了物流的配送速度和准确性。
四、打造智能营销系统阿里巴巴通过大数据技术打造了智能营销系统，帮助商家更好地进行广告投放和精准营销。
通过对用户数据的分析，阿里巴巴可以为商家提供定向投放和个性化推荐的服务，提高广告的转化率和效果。
同时，阿里巴巴还利用大数据技术实现了精准营销的效果评估和调整，为商家提供实时的数据支持和决策参考。
五、重视数据安全和隐私保护在利用大数据的过程中，阿里巴巴始终重视数据安全和隐私保护。
阿里巴巴建立了完善的数据安全体系，采取了多重加密和访问控制措施，保护用户数据的安全和隐私。
同时，阿里巴巴遵守相关法律法规，明确用户数据的使用权限和范围，保护用户的合法权益。
阿里云大数据开发平台运维指南V2.0
3.3 3.4
部署方案................................................................................................. 10 查询服务器信息及应用信息................................................................. 10 3.4.1 3.4.2 3.4.3 3.4.4 查询服务器相关信息...................................................................... 11 登陆服务器...................................................................................... 12 查询应用信息.................................................................................. 13 重启应用服务.................................................................................. 16
3.1 3.2
系统框架................................................................................................... 6 组件及作用............................................................................................... 6 3.2.1 3.2.2 3.2.3 3.2.4 3.2.5 3.2.6 3.2.7 3.2.8 3.2.9 Commonbase...................................................................................... 7 baseapi................................................................................................ 7 phoenix（调度）............................................................................... 7 Tenant ................................................................................................. 7 Meta ................................................................................................... 8 DQC ................................................................................................... 8 workbench .......................................................................................... 8 CDP .................................................................................................... 9 Alisa ................................................................................................... 9
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AIOps之资源优化
用指数平滑模型对未来一周的资源消耗进行预测，指数模型包括单指数、双指数和三指数模型。 ➢ 单指数模型拟合的是只含水平项，不含趋势项和季节效应的时间序列。 ➢ 双指数模型（Holt模型）拟合含水平项和趋势项的时间序列。 ➢ 三指数模型（Holt-Winters模型）拟合含水平、趋势以及季节项的时序。 效果好
指标 事件 日志
DataOps架构
知识图谱
•
如何用统一的语言来定义运维数据？
•
我们把运维里的对象称为实体
•
运维领域里实体的关系，就是一张图，可以用知识图谱来定义
运维领域关系 知识图谱
知识图谱——运维搜索
•Leabharlann 整合集团所有运维资源（元数据、运维工具系统等）
•
为SRE打造垂直领域搜索服务，运维习惯的改变，通过搜索到达一切
运筹优化—同步任务优化
优化前大部分任务集中在5MB/s的低效同步速度区间内，优化后大都在在5～10Mb/s、 10MB/s~50MB/s、50MB~100MB/s的高速区间。 优化前平均速度2.28MB/s，优化后15.9MB/s，均速直接提升7倍！！！
目录
1 运维进阶 2 一体化运维平台 3 DataOps实践 4 AiOps探索
监控
**模块超过阈值 ……
SRE
机房裁撤调整 新数据中心建设 新服务上线 ……
SRE
我们所运维的服务
一站式运维平台—功能抽象
老板
水位咋样？ 服务稳定吗？ ……
用户
服务稳定吗？ 为啥作业挂了？ 资源咋扩容 申请新资源 ……
监控
**模块超过阈值 ……
SRE
机房裁撤调整 新数据中心建设 新服务上线 ……
阿里巴巴大数据运维之道
目录
1 运维进阶 2 一体化运维平台 3 DataOps实践 4 AIOps探索
运维进阶
人肉运维
（Human Ops）
自动化运维
（Automated Ops ）
DataOps AIOps
数据 数据
算法+模型
结果
人的 经验
算法+模型
结果
数据化运维
（Data Ops ）
决策
执行
AIOps之监控自愈
AIOps之硬件自愈
➢ 10w级的服务器上部署硬件相关信息采集插件，打印硬件状态日志 ➢ 经过数据通道、流计算、OLAP系统，建立起了一份实时硬件状态表 ➢ Center程序通过定时运行SQL任务，使用规则判断硬件异常
1数据采集链路
3决策执行链路
2建模预 测反馈
➢ 一年处理20万次自愈事件 ➢ 服务器可用率 99%
•
站点功能Map，站内垂直搜索
知识图谱——ChatOps
• 简单、重复的工作
• 信息直达
• 减少重复咨询解放 生产力
• 搜索兜底意图
基础知识
问答积累
缺陷
服务状态
运维操作
机器状态
自助诊断
命令执行
开关报警
事件推送
作业诊断
机器诊断
聚类异常检测
• 关于算法选择，Why DBScan？
- 无需指定聚类组的数量 - 支持离群点的自动发现
日志异常检测
如何发现异常的日志？ A. 从千万行日志中提取出日志打印的模式
B. 针对识别的模式，建立对应的指标-> 时间序列异常检测
日志异常检测
运筹优化
• 运维 – “运”-> 运筹 • 运维领域存在较多的规划问题，需要用运筹优化的方法来解决
✓ 多集群容量均衡 ✓ 动态调整用户配额 ✓ 如何优化带宽 ✓ 任务参数智能优化 ✓ ……
执行
智能运维
（AI Ops ）
异常响应
目录
1 运维进阶 2 一体化运维平台 3 DataOps实践 4 AiOps探索
阿里巴巴大数据场景
GOP S 全球运维大会 2018· 上海
物理机 10w+
运维分层解决方案
一站式运维平台—运维场景
老板
水位咋样？ 服务稳定吗？ ……
用户
服务稳定吗？ 为啥作业挂了？ 资源咋扩容 申请新资源 ……
基于对每个配额组未来一周的资源消耗预测值结合该 配额组的历史用户满意度数据和所在用户等级的服务 SLA，由此计算出每个配额组的资源推荐值。
AIOps之资源优化
谢谢
AIOps之资源优化
如何给集群的作业划分quota组最合理？
目标： ➢ 用最少的资源让用户尽可能满意
问题： ✓ 静态划分缺乏灵活性，无法削峰填谷，资源浪费 ✓ 部分用户占用大量资源，其他用户感受差
AIOps之资源优化
用户满意度模型： 一套综合评价体系主要包含用户资源抢占、等待分配时间、资源满足率等。
运筹优化—同步任务优化
上图是AB两个事业部类似同步作业的速度分布，如何将成熟BU的作业优化经验快速应用到其他BU？
运筹优化—同步任务优化
影响因子分析：
➢ 源类型 ➢ 宿类型 ➢ 记录大小 ➢ 字段数量
并发 jvm参数 batchsize 出错限制
固定属性 可配属性
固定属性k-means聚类，找出每类的最佳配置
需求抽象
老板 用户 监控 SRE
UI视图+AI技术
信 息看 流
运维平台
命 令做 流
我们所运维的服务
目录
1 运维进阶 2 一体化运维平台 3 DataOps实践 4 AiOps探索
DataOps基础
运维数仓
图出自书《大数据之路》
常见的运维数据
维度（元数据）
服务器 集群 网络
应用 服务
度量（运行时）