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#Java虚拟机#从 Ops 到 NoOps，阿里文娱智能运维的关键：自动化应用容量管理

#Java虚拟机#从 Ops 到 NoOps，阿里文娱智能运维的关键：自动化应用容量管理
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作者| 阿里文娱高级开发工程师 金呈
责编 | 夕颜
出品 | CSDN（ID：CSDNnews）
#Java虚拟机#从 Ops 到 NoOps，阿里文娱智能运维的关键：自动化应用容量管理
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概述
1. 背景
随着业务形态发展 ， 更多的生产力集中到业务创新 ， 这背后要求研发能力的不断升级 。 阿里文娱持续倾向用更加高效、稳定、低成本的方式支持快速软件交付 ， 保障高可用 。 于是运维力从 “HaaS”（Handwork as a Service）到“PaaS”再到“SaaS”（System as a Service） ， 运维生产力从 Ops 到 DevOps 再到 NoOps 。
在传统应用容量管理模式下 ， 应用、集群容量评估缺乏有效数据依据与支撑 ， 往往牺牲效率或成本来平衡经验决策风险 ， 另一方面 ， 人肉决策和执行难以满足业务对稳定性和效能的追求 。 因此 ， 阿里文娱急需一个能够把优酷所有应用的容量管理起来的能力 。
2. 目标
整体目标分成 2 个阶段 ， 一是摸清各应用容量水平 ， 二是为所有应用赋予弹性伸缩的能力 ，最终直观看到各应用及总体资源使用率的明显提升 。
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技术挑战与解法
1. 单机性能
既然谈到容量问题 ， 已知的压测方案有链路压测方案、模拟流量压测方案等 。 为什么还要 自研一套基于单机引流的压测方案来评估应用容量水平？
1）更接近日常真实水平；
2）无人工决策 ， 纯机器决策单机性能瓶颈；
3）全自动 ， 比如配置成发布结束后进行单机性能压测 。
2. 弹性
弹性指标选择：仅靠集群 CPU 水位弹性确实可以解决绝大多数类型应用 ， 但若基于集群QPS 水位则可更精准的进行弹性伸缩 。
1）多维度弹性指标 ， 同时也需要支持自定义指标；
2）多方位弹性方案 ， 使用条件编排策略来达到多个弹性指标之间的协同 。
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技术方案
1. 全自动单机性能探索与各接入层对接 ， 自动配置权重完成单机引流 ， 配合性能拐点算法支撑 ， 完成自动识别性 能拐点并终止压测 ， 最后一并记录单机能力值 。 并允许每天定时压测、发布结束压测来感知每 天、或每次发布给单机性能带来的变化 ， 使用户更亲近自身应用的容量水平 。
2. 弹性伸缩
与底层交付系统联动 ， 打造从规划 ， 交付 ， 计费 ， 弹性水平扩展、回收、资源排布调度全 生命态面向业务需求的自驱动统筹调度资源管理系统 。 一方面 ， 业务资源统一平台构建与维护 ，挖掘空闲资源 ， 共享弹性计算力 ， 整体提高部署密度 ， 降低业务单位成本；另一方面 ， 面向不 同应用场景 ， 自动化容量管理 ， 按需分配 ， 保证应用服务可用性 ， 提高容量运维效能 。
3. 方案结合
全自动单机性能探索与弹性伸缩的结合框架 ， 如下图：
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1）应用接入：无缝接入；
2）单机性能压测自定义配置：无需再定义配置过多配置 ， 默认“智能探索”可以支持大部分 场景；
3）单机引流：从集群中其他机器的流量引流至被压测机器；
4）智能拐点识别：使用时间序列数据趋势转折点提取算法 ， 进行拐点识别；
5）单机性能预测：详见技术细节；
6）基础弹性配置：详见技术细节 。
技术细节1. 单机引流权重优化1）调整权重就是调整单机流量 ， 且权重越高 ， 单机流量越高；


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