一睹去哪儿的可观测黑科技，故障发现、定位提效七成，揭秘背后的方法与挑战

后端

2024-01-05 05:50:16

揭秘去哪儿网可观测黑科技：提升故障处理效率70%

故障处理的痛点

在当今数字化的时代，互联网服务的稳定性至关重要。然而，对于像去哪儿网这样的在线旅行平台来说，每天处理海量数据和交易，任何故障都会对用户体验和业务收入造成严重影响。

优化故障指标，全面提升故障处理效率

为了确保服务的稳定性，去哪儿网构建了一套完善的可观测体系，实现了故障发现、定位提效 70%。本文将深入剖析优化故障指标的详细过程。

1. 实时监测故障发现

去哪儿网部署了全面的监控系统，对系统各个组件进行实时监测。结合机器学习算法进行智能分析，在故障发生时第一时间发出告警。

2. 多维度分析故障定位

利用分布式追踪技术，跟踪服务间的调用关系，快速定位故障根源。同时结合日志分析、性能分析等手段，全方位剖析故障原因。

3. 自动化修复故障

依托完善的自动化运维体系，实现故障的自动化修复。针对常见故障，采用故障自愈技术，减少人工介入，提高故障修复效率。

监控方法与工具，打造高效可观测体系

1. 指标监控：量化系统健康状况

通过对系统各项指标进行实时监控，包括服务器负载、网络流量、数据库性能等，量化系统整体健康状况，及时发出异常告警。

import psutil

def get_system_health():
    cpu_percent = psutil.cpu_percent()
    memory_percent = psutil.virtual_memory().percent
    disk_percent = psutil.disk_usage('/').percent
    return {
        'cpu_percent': cpu_percent,
        'memory_percent': memory_percent,
        'disk_percent': disk_percent
    }

2. 日志分析：洞察系统行为

收集并分析系统日志，从中提取有价值的信息，帮助运维人员快速定位故障根源。

import logging

def log_system_event(event):
    logger = logging.getLogger('system_events')
    logger.info(event)

3. 分布式追踪：追踪服务调用关系

通过分布式追踪技术，跟踪服务间的调用关系，快速定位故障根源。

import opentracing

tracer = opentracing.Tracer()

def track_service_call(service_name):
    with tracer.start_active_span(service_name) as scope:
        # Track the service call

4. 自动化运维：提升运维效率

利用自动化运维工具，实现故障的自动化修复，减少人工介入，提高故障修复效率。

import boto3

def auto_heal_instance(instance_id):
    ec2 = boto3.client('ec2')
    ec2.stop_instances(InstanceIds=[instance_id])
    ec2.start_instances(InstanceIds=[instance_id])

实践中的挑战与应对

1. 海量数据处理：优化存储与分析

随着业务快速增长，系统产生的数据量呈爆炸式增长。去哪儿网通过优化存储架构，采用分布式存储技术，有效解决了海量数据存储的问题。同时，引入大数据分析平台，提升了数据的分析效率。

2. 故障根因定位难：引入AI算法辅助分析

引入AI算法辅助分析，通过机器学习和数据挖掘技术，对故障日志、性能数据等进行智能分析，快速识别故障根源。

3. 自动化运维落地难：持续迭代与优化

通过建立自动化运维团队，对自动化运维工具进行持续开发和维护，不断提升自动化运维的覆盖率和准确率。

结论

优化故障指标的实践，显著提升了去哪儿网故障处理效率。通过全面的优化策略、先进的监控方法和工具，企业可以构建高效、智能的运维系统，保障系统的稳定性和可靠性。

常见问题解答

1. 如何实时监测故障发生？

部署全面的监控系统，并结合机器学习算法进行智能分析。