SRE（Site Reliability Engineering）即站點可靠（kào）性工程，最初由Google公司提（tí）出，通過將開（kāi）發、運維等多方麵進行整合，協同推進係統可靠性，從而確保業務服務能夠持久（jiǔ）運行。
這是一種新的模式，與傳統的運維相比，更加強調服務於目標的多維（wéi）因素整合，通過開發自動化、智能化工具、實時監測等（děng）手段，從根本上解決係統穩定性和可（kě）靠性問題。
數字經濟（jì）的發展日新月異，雲計算（suàn）已經成為企轉（zhuǎn）數（shù）改的重（chóng）要（yào）支撐和推動力量。雲計算的優勢無須多講，隨之而至的管理問題亦令人酸爽，本文以雲計算平台管理為（wéi）目標進展案例性分析。
環境複雜：從雲主機、存儲、數據庫、中間件等主（zhǔ）要類型（xíng）向大數據、人工智能、容器、超（chāo）算、智算等（děng）服務及雲原生類產品（pǐn）衍生；其分散多樣性以及規模都在不斷增長。
可靠性要求高：作為應用係統的基礎設施，承載了大（dà）量的業務；運維的目標就是保障業務安全運行的連續性,杜絕係（xì）統崩潰或者服務不可用。
維護成本高：不斷演進的不僅僅（jǐn）是應用，各種雲（yún）平台版本和服務（wù）類型也（yě）需要相應提升。運維團隊及係統的知識、能力和經驗需要快（kuài）速更迭，才能滿足運維目標要求。
運維協同難：平台服務（wù）日益（yì）複雜的應用環（huán）境，支撐工作日益繁（fán）雜的知識領域，運維團隊日益壯大，運維協同日趨艱難。
《SRE Google運維解密》一書中給出了SRE的（de）經典核心原則，就不再贅述，本（běn）文以其為基（jī）礎，抽象了幾個核心關鍵點（diǎn）。
可靠（kào）性：可靠性應該（gāi）被賦予與安全等同的重要（yào）性，對於每一個（gè）服務的設計都是以可靠性為首要（yào）目標。
自動化：通過（guò）自動化工具和流程來（lái）替代手動操作，提高效率（lǜ）和準確性，降低（dī）人為錯誤和重複性工作的發生。
監控和告警：對（duì）係統（tǒng）進行全麵、實時的監控，通過監（jiān）測關鍵指標輔助SRE團隊快（kuài）速發現問題，降低故障的影響。
故障演（yǎn）練和容量規劃：通過分析曆史數（shù）據，預測係統的資源（yuán）需（xū）求，並進行容量規（guī）劃；避免係統出現資（zī）源瓶頸。
借鑒行業優秀實踐，並（bìng）結合雲計算業務場景與特性，可以進一步提煉為以下4個核心（xīn）原則，來組（zǔ）織日常運維工作。
可監控（kòng）：通過采集業務指（zhǐ）標、日誌、性能、告警等數據，快速（sù）分析（xī）與定位問題；準確識別故障，並及時采取措施（shī）解決問題。
可預測：通過故障預測來提（tí）高係統的可靠性和穩定性。預（yù）測故障可以幫助SRE團隊比較早（zǎo）的了解到潛在的問（wèn）題（tí）並及時采取措施（shī）。SRE通常會（huì）通過數據分析、模擬測試來預測故障。
可協同：將運維操作手冊化（huà）、流程化，以（yǐ）便確保運維作業的一致性；提供線上協（xié）同工具（jù），當出現問（wèn）題時（shí）能（néng）夠快速召集運維專家（jiā）協同（tóng）處理問題。
自動化：自動化是SRE方法論的核心，SRE強調盡可能的自動化來提高（gāo）服（fú）務可靠（kào）性和生（shēng）產率。自動化可以減（jiǎn）少人為錯誤，提（tí）高一致性和重複性，並釋放人力資源進行更有價值的工作。
SRE的核（hé）心原則（zé）不僅（jǐn）是構建高可靠性、可擴展性和彈性的係統關鍵能力要素，也是塑造運（yùn）維工作方（fāng）式的重要基（jī）礎。通過遵循SRE的核心原則，能夠快速發現（xiàn）、定（dìng）位、響應和協（xié）同處理（lǐ）問題，同時也能夠主（zhǔ）動預防性（xìng）維護和持續優化，提升係統的運行質量和穩（wěn）定性。
SRE 的方（fāng）法固然重要，但沒有強有力的工具鏈來作為支（zhī）撐，在執（zhí）行麵將麵臨步步維艱，因此，建設一套適合自身業務服務（wù）場景的SRE工具鏈，是讓SRE實踐（jiàn）得以高效運轉的關鍵。
本文基於SRE 的核心原則，即在“事前”發現潛（qián）在問題，“事（shì）中”快速定位、處理問題，“事後”持續優化來規避（bì）問題。通過實時監控和分析數據，並采用自動化工具套（tào）件來減少手動操作，從（cóng）而縮短故障處理時間，排除潛在故障點，並持續優化服務穩定性。
在雲計算環（huán）境中，算力（lì）服務的運行監控至關重要。開發/運（yùn）維人員時常麵臨以下典型（xíng）的問題：
監控指標無體係，監控指標覆蓋不全，可配置化程度低。
告警風暴導致預警混亂，分不清需要處理的預警，甚至忽視重要預（yù）警。
告警被（bèi）動響應，無法及時、可信地推送關鍵告警和故障信息，導致故障處理不及（jí）時。
預警（jǐng）能力弱，無法提前對潛在的風險或（huò）異（yì）常（cháng）行為進行識別和（hé）報警。
SRE穩定性治理（lǐ）很重要的一部分就是預警治理，通過監控分層、統一預警配置、統一預警優化配置策略等措施來實（shí）現主（zhǔ）動預警。從規則驅動向內生（shēng）智能驅動轉變，提升（shēng）監控準確性，及時發現隱患。
建立一套全麵覆蓋的運維指標體係，通過指標分級的方式，提供豐富的業務監控指標，保障能夠及時的發（fā）現（xiàn）問題。
根據對大量指標（biāo）的（de）分析，定義一套全麵覆蓋（gài）的指標度量體係。並根據指標的權重、關係以及對應運維人員的（de）權責進行劃（huá）定。設計指標時采取場景分類的方法：
脫管、中斷類，定義為核心（xīn）指標；如設備（bèi）或（huò）者雲服務宕機（jī）、網絡不可達等。就是關鍵業務（wù）及服務指標異常代表業（yè）務不可用。通過抓主要矛盾的方法（fǎ），關注核心（xīn）路（lù）由器、IDC出口、資源池出入口（kǒu）等。
資源過載類，定義為關（guān）鍵指標；關鍵指標（biāo）代表業務（wù）運行狀態的健康度（dù），如受到網絡攻擊，對應的網絡流量、資源會（huì）發生指標的變（biàn）化、產生告（gào）警，通過這類指標快速發現問題。
運行質量類，定義為重要指標；重要指標代表業務運行質量狀態，如端口抖動、時延造成業（yè）務（wù）質（zhì）量不達標等，關注事件的關聯及變化。
告警的內容過於簡單，會讓處（chù）理告警的過程變成一個猜（cāi）迷遊戲，往（wǎng）往需（xū）要運維人員重新通過多種手段驗證與推測後，才能確定問題所在。這也是處理（lǐ）告警（jǐng）耗時最多（duō）的地方。
影響資（zī）源：單機、集群（qún）、資源池、相關（guān）依賴；
影響業（yè）務：核（hé）心業務（wù）、旁路（lù）業務、非（fēi）核心（xīn）業；
關聯trace：給出預警問題的一條trace鏈路，相當（dāng）於把現場還原；
關聯日誌：詳細的錯誤日誌link能定位到具體代碼和當時的堆（duī）棧信息（xī）；
關聯告警：關聯的預警信息，方便快速判斷（duàn）是否由其它關聯問（wèn）題（tí）引起；
異常檢測：通過從推理速度、準確（què）性和參數調整的變異（yì）性等多個維度驗證，Matrix Profile算法能夠極大的（de）提高告警的準確度；
智能基線：兼顧多個（gè）指標波動變化，預測動態安全區間，準確發現異常。
從（cóng）底層物理機到雲主機、到中間件、到客戶業務的全鏈路端到端打通。實（shí）現業務指標全景監測，確保重大事（shì）件及時發現（xiàn）。
通（tōng）信保障屏，對（duì）各類（lèi）重要保（bǎo）障、風險操作、雲主機接入操作（zuò）、IDC機房入場事件進行過程追蹤發現隱患，提供及時預警手段（duàn）。
指（zhǐ）揮調度（dù）屏，當發生重大故障、應急事件時，指揮調度屏（píng）可以一鍵（jiàn）發起聯合作戰。
態勢感知屏，對（duì）資源池運（yùn）行質量進行數據分析，提前預測趨勢避免故障（zhàng）發生。
輿情（qíng）屏（píng），快速識別（bié）火災、交通事故、自然災害等熱（rè）點事件對資源池、業務、客戶的影響度，跟蹤隱患和提前（qián）預案處理。
核心指標屏，核心業務監測指標上屏，發現突發事件、重大故障、網絡（luò）攻擊、宕機、運維人員非法操作時；能夠（gòu）快速的通過大屏做出聲光（guāng）電告警。
SRE倡導通過預測來（lái）提高（gāo）係統的可靠性（xìng）和（hé）穩定性。預警診斷就是把運維專家腦海中的經驗轉化成規則+多種數據間的（de）潛在關（guān）聯（lián）性，通過一些智能化的分（fèn）析手段（duàn）變成結果輸出（chū）。
1) 多維度數據分布鑽取，輔助問題定位
將整個全鏈路的監控數據進行（háng）匯聚並統一呈現，出問題時能夠及時發現；同時（shí）通過（guò）多維度數據分布鑽（zuàn）取，還能輔助問題定位。
2) 基於專家經驗（yàn）構（gòu）建因（yīn）果圖，結合算法根因推斷
結合專家經驗和算法模型，通過構建因果圖實（shí）現根因（yīn）分析，從而識別故障的根本原因。以ECS為例，實例與雲服務（wù）器的網絡（luò）配置、端口（kǒu）通信、防火牆配置、安全組配置等多個環節相（xiàng）關聯。任意一個環節出現問題，都會導致ECS運行實例無法訪問。
ECS訪問異常關聯因素及可能導致的症狀；從客戶端到服務端的整個鏈路上，可（kě）能引發（fā）訪問異常的關聯因素如下：
收集其專家經驗和知識，建立因（yīn）果圖。這些因果關係可能是定性（xìng）的或定量的，以及直（zhí）接或間接的。ECS相關聯因素可能導致的症狀如下（xià）：
目標ECS服務器內部環（huán）境可能因目（mù）標服（fú）務器欠費停機、CPU利用率過（guò）高、目標服務器內部配置等（děng）因素導致訪問（wèn）異常。對於ECS訪問異常問題，建立故障因果排查圖：
從（cóng）異常點出發，綜合時間序列相關性分析（xī）、剪技操作，並結合（hé）故障排查圖的（de）因果推斷等算法，輸出根因分析topr排序結果。
根據異常排障因果圖，並結合算法模型以及專家經驗和實際數據，逐步（bù）深入推斷和識別問題的根本原因（yīn）。需要注意的是，該過程中需要對算法模型和異常變量進行精細調整，以提高根本原（yuán）因診斷的準確（què）性和有效性。
當麵對重大故障、風險操作、應急事件時（shí），SRE團（tuán）隊是（shì）否能快速（sù）協（xié）作處（chù）理（lǐ）問題是至關重要的。傳統的（de）處理方法是召開網絡會議，拉（lā）取相關專家人（rén）員參與討論和解決問題。但這種方式存在很多弊端，如任務調度不（bú）清晰、無法進行實時跟蹤和反饋、操作步驟難以留存等等，這些將會影響（xiǎng）處理問題的效率。
協（xié）同作戰的主要思路是將底（dǐ）層數據匯總，通過指（zhǐ）揮調度快速解決問（wèn）題，同時（shí）利用投屏可視化和機器人（rén）入駐作戰室提醒等方式（shì）提高執行效率。
扁鵲見蔡桓公的故事家喻（yù）戶（hù）曉，名醫扁鵲的（de）高超醫術讓我們（men）驚歎。然而，從（cóng）運維的角度思考這個故事，會發現提前預（yù）防，總比（bǐ）治療（liáo）好！最好的措施不是在你生病後采（cǎi）取治療行動，而是（shì）在你身體（tǐ）健康的時候、根據你（nǐ）的日常生活習慣和體貌特征、體驗報告（gào），幫你未病先防（fáng），保護你免受（shòu）病痛困擾。
初始根據提供的指標評分模型，每天定時計算當天的均值、峰值和（hé）標準差，進行分數測算。
通（tōng）過定時任務每天收集日誌，提取日誌文件大小（xiǎo），日誌數量，異常日誌大小（xiǎo），異常日誌數量指標，並通過設定預設的閾值來計算得分（fèn）；同時，會對異常日誌進行采樣，並進行聚類（lèi）分析，收集聚類結（jié）果。
除（chú）了（le）設定（dìng）閾值計算得分（fèn）之外，還可以對指標進行多維度（dù）分析，如均值、峰值、標準差（波動性）等，以挖掘更多異常情況。對於每（měi）個指標，係統會（huì）使用相應的算法計算（suàn）得分，異常的概率越大（dà）得分越低。
定期收集設備的存量告警，對於（yú）每個（gè）設（shè）備的告警，會根據（jù）告警（jǐng）等級和數量進（jìn）行扣分，並根據設備告警維度得分計算規則進行計（jì）算。配置設備的告警維度得分計算規則可以設置不同告警等級（jí）的權重值、數量閾值等參數（shù），從而得出每個設備告警得分。
提供健康度監測、性能監測、健康報告，通過展示各類資（zī）源的得（dé）分情（qíng）況,幫助用戶全麵了解運行狀況和健康情況（kuàng）。
