本文訪談部分源自快貓星云創(chuàng)始人來煒此前訪談分享。6月16日-17日·北京，由來煒出品的《可觀測性技術(shù)與實(shí)踐》專題將在WOT全球技術(shù)創(chuàng)新大會期間呈現(xiàn)。來自美團(tuán)、快貓星云、格睿時代...的眾多技術(shù)大咖們將帶來：美團(tuán)可觀測性平臺：Raptor建設(shè)與實(shí)踐、幫一千個微服務(wù)落地SLO、面向故障處理的可觀測性體系建設(shè)、云原生時序數(shù)據(jù)庫的挑戰(zhàn)和架構(gòu)設(shè)計等精彩分享。

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【資料圖】

一、運(yùn)維行業(yè)沒有消亡

Q：有些運(yùn)維老炮反映公司對運(yùn)維的價值所知甚少，您是怎么給公司講清楚運(yùn)維價值的？

來煒：把工作的價值，如何通俗易懂的給公司管理層講清楚，并取得理解和支持，是所有中后臺技術(shù)團(tuán)隊(duì)普遍面臨的難題，否則失業(yè)分分鐘的事情，運(yùn)維工作的價值講清楚更是難上加難。

從我的朋友圈來看，時不時就會看到勸運(yùn)維下崗/轉(zhuǎn)行的帖子：比如瑞典馬工的《是時候讓運(yùn)維集體下崗了》，振聾發(fā)聵，開篇就提到：明人不說暗話：在云原生和DevOps成熟的今天，運(yùn)維作為一個崗位和團(tuán)隊(duì)已經(jīng)完成了歷史任務(wù)，應(yīng)該退出舞臺了。

再比如帶我入行的井老板，用心良苦的勸導(dǎo)：隨著科技的發(fā)展，時代的變化，一個崗位的消亡是很正常的事情，及時做好調(diào)整和規(guī)劃才是思考的重心。

但是，運(yùn)維這個崗位以及背后的運(yùn)維人，從來都是一次次站在要被淘汰的邊緣徘徊，又一次次倔強(qiáng)的起死回生，柳暗花明。他們往往樂于自嘲、主動擁抱危機(jī)、敢于求變?；叵胂?，近十年來，云計算也好、云原生也罷、DevOps 也算、SRE 也行，所有這些 IT 的大變革，都是嘗試在不斷優(yōu)化和改進(jìn)“大運(yùn)維”這個領(lǐng)域。運(yùn)維這個行業(yè)沒有消亡，反而是不斷進(jìn)化，生發(fā)出了新的內(nèi)涵。

這說明了什么？說明運(yùn)維很重要，說明運(yùn)維也很難！但是如何把這個價值說清楚，我們要從站位、目標(biāo)設(shè)定、投入產(chǎn)出比上來分別著手分析。

二、運(yùn)維人：要堅(jiān)定地和業(yè)務(wù)站在一起

Q：您覺得運(yùn)維工作最重要的幾個目標(biāo)是什么？您是怎么落地這些目標(biāo)的？運(yùn)維的價值如何更好的得到體現(xiàn)？

來煒：聚焦經(jīng)典的運(yùn)維領(lǐng)域，最主要的幾個工作職責(zé)是：

（1）代碼發(fā)布和交付（delivery），做好最后一公里的價值交付；

（2）提升架構(gòu)的可伸縮性（scalability）并付諸實(shí)施；

（3）保障系統(tǒng)的穩(wěn)定性（reliability）并不斷改善；

（4）在滿足前三項(xiàng)目標(biāo)的同時，不斷優(yōu)化并降低系統(tǒng)的運(yùn)行成本（finops）。

如果你發(fā)現(xiàn)自己的工作，并不是圍繞著以上范疇展開，那么有兩種可能，你不是運(yùn)維或者你的工作超綱了！

明確了工作范疇，說大點(diǎn)就是明確了運(yùn)維的使命之后，設(shè)定目標(biāo)就相對容易些了，比如：

（1）針對代碼發(fā)布和交付，可以簡單的用發(fā)布次數(shù)來度量；

（2）針對系統(tǒng)的伸縮性，可以用擴(kuò)容的時效性來度量；

（3）針對穩(wěn)定性，我們可以通過觀察核心功能的不可用時長來度量；

（4）針對系統(tǒng)運(yùn)行成本，我們可以計算到每完成一筆核心交易所花費(fèi)的資源成本和人力成本來表示和追蹤。

關(guān)于如何體現(xiàn)運(yùn)維的價值，首先我們運(yùn)維人要轉(zhuǎn)變的是態(tài)度和立場：堅(jiān)定地和業(yè)務(wù)站在一起，爭取共背業(yè)務(wù)目標(biāo)。我舉個例子，HR部門，也是屬于公司內(nèi)部后臺的不能再后臺的部門了，但是我所接觸過的優(yōu)秀的HR中，不管是recruiter、還是hrbp，從來都是把自己當(dāng)作業(yè)務(wù)部門的一份子，把業(yè)務(wù)部門的目標(biāo)當(dāng)作自己的目標(biāo)。當(dāng)立場一致，大家都是自己人的時候，價值就好說了。

其次，價值這個事情，永遠(yuǎn)都是和“成本投入”相對應(yīng)的。你如果組建了一個很大的運(yùn)維團(tuán)隊(duì)，人力成本在公司很顯眼，那么你就很容易成為老板眼中的“重點(diǎn)關(guān)注對象”，也會受到業(yè)務(wù)方更苛刻的挑戰(zhàn)。正所謂，楚人無罪懷璧其罪?？陀^上來講，運(yùn)維團(tuán)隊(duì)的資源投入，一定是要和業(yè)務(wù)收入相匹配的，過高過低都是不健康的，不利于團(tuán)隊(duì)發(fā)展的。所以，“運(yùn)維的價值創(chuàng)造”最后會落到運(yùn)維效率的競爭上來。

最后，關(guān)于價值，定量和定性的描述都得有。譬如和行業(yè)水平的定量對比，來自公司內(nèi)業(yè)務(wù)部門滿意度調(diào)查的定量數(shù)據(jù)。也要有比如對公司戰(zhàn)略項(xiàng)目支撐中的“存在感”這些定性數(shù)據(jù)。

三、ChatGPT或?qū)⒋娉跫夁\(yùn)維崗位

Q：ChatGPT這樣的AI能力您覺得未來是否有可能解決運(yùn)維行業(yè)的問題？

來煒：首先我們看看，ChatGPT的核心優(yōu)勢是什么？ChatGPT，在知識的豐富度、自然語言理解能力（以及上下文理解）、內(nèi)容生成能力方面，有著代際的革新。然后，我們再分析下運(yùn)維行業(yè)的核心問題是什么，是缺少領(lǐng)域知識嗎？是交互效率低嗎？是內(nèi)容輸出難嗎？

以上都不是，運(yùn)維行業(yè)所處理的問題，本質(zhì)上還是一個系統(tǒng)性的工程問題，是為了解決IT系統(tǒng)價值快速交付的問題、解決伸縮性的問題、解決穩(wěn)定性的問題，是不斷提高系統(tǒng)運(yùn)行維護(hù)性價比的問題。

目前來看，云計算、微服務(wù)對于運(yùn)維行業(yè)的改變來的要更實(shí)質(zhì)性一些。ChatGPT能有效改善運(yùn)維行業(yè)知識沉淀的問題，或許會很快代替一些初級的運(yùn)維架構(gòu)師崗位。

四、《可觀測性技術(shù)與實(shí)踐》專題精彩內(nèi)容1.美團(tuán)可觀測性平臺：Raptor建設(shè)與實(shí)踐

美團(tuán)技術(shù)專家任天：Raptor作為美團(tuán)可觀測性平臺，不僅融合了前端監(jiān)控、基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)控、應(yīng)用層監(jiān)控，同時也給業(yè)務(wù)提供指標(biāo)、鏈路、部分日志監(jiān)控能力，讓業(yè)務(wù)能夠無死角的觀測到系統(tǒng)；在耗時檢測方面，涵蓋了業(yè)務(wù)端到端耗時、后端整體耗時、中間件耗時等，滿足業(yè)務(wù)各階段的可觀測訴求。作為可觀測系統(tǒng)，Raptor每日承載著PB級監(jiān)控流量，百萬的告警策略，覆蓋前后端的觀測能力，給業(yè)務(wù)提供及時有效的觀測和預(yù)警，為業(yè)務(wù)保駕護(hù)航。

本次分享，主要從Raptor整體視角出發(fā)，介紹美團(tuán)可觀測體系的建設(shè)之路以及應(yīng)用實(shí)踐、從監(jiān)控系統(tǒng)Cat到可觀測系統(tǒng)Raptor的演進(jìn)過程。以及如何支撐美團(tuán)PB級監(jiān)控數(shù)據(jù)，滿足業(yè)務(wù)低延遲、高可用、低成本的訴求。最后針對當(dāng)前面臨新的訴求和挑戰(zhàn)，討論Raptor下一步的工作重點(diǎn)和方向。

2.面向故障處理的可觀測性體系建設(shè)

快貓星云COO秦曉輝：服務(wù)穩(wěn)定性保障是一個系統(tǒng)性的工程，建設(shè)一個完善的可觀測性體系，是穩(wěn)定性保障的基礎(chǔ)，而穩(wěn)定性保障也是可觀測性體系服務(wù)的最重要的場景。然而目前企業(yè)內(nèi)部普遍面臨著一個痛點(diǎn)，雖然各種觀測數(shù)據(jù)都有了，但在故障發(fā)現(xiàn)、故障定位上仍然存在發(fā)現(xiàn)慢，定位難，協(xié)同難等問題，在穩(wěn)定性保障上技術(shù)團(tuán)隊(duì)經(jīng)常處于被動。很多企業(yè)可能已經(jīng)不缺少數(shù)據(jù)，但缺少的是將數(shù)據(jù)價值在穩(wěn)定性保障領(lǐng)域發(fā)揮出來的產(chǎn)品、方法和最佳實(shí)踐。

快貓星云團(tuán)隊(duì)總結(jié)了解決企業(yè)可觀測系統(tǒng)落地問題的三大要素：數(shù)據(jù)、平臺、場景。假如把建設(shè)一套面向穩(wěn)定性保障的可觀測系統(tǒng)比喻為做一道好菜，那數(shù)據(jù)就是食材，平臺就是炊具，場景就是廚藝。

3.云原生時序數(shù)據(jù)庫的挑戰(zhàn)和架構(gòu)設(shè)計

格睿時代技術(shù)副總裁馮家純：隨著企業(yè)上云和云原生基礎(chǔ)服務(wù)的發(fā)展，作為需要存儲和處理海量傳感器數(shù)據(jù)的時序數(shù)據(jù)庫也需要往云原生架構(gòu)遷移。在這一過程中面臨諸多挑戰(zhàn)：面向彈性設(shè)計的 ServerlessDB 架構(gòu)；海量規(guī)模的時序數(shù)據(jù)在高并發(fā)讀寫下的可用性和穩(wěn)定性挑戰(zhàn)；時序數(shù)據(jù)特有的高基數(shù)問題和數(shù)據(jù)壓縮問題；存算分離架構(gòu)帶來的性能挑戰(zhàn)；混合時序和分析負(fù)載帶來的算力隔離和調(diào)度問題。

我們在實(shí)現(xiàn) GreptimeDB 這個分布式、云原生的時序數(shù)據(jù)庫過程中，直面這些挑戰(zhàn)，并將在本次分享中給出我們的設(shè)計選擇和背后的思考。

以上精彩內(nèi)容都將在6月16日-17日·北京的WOT全球技術(shù)創(chuàng)新大會期間呈現(xiàn)。

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