滴滴出行自动化运维实践

在现代企业运维管理中，自动化运维已成为提升效率和保障稳定运行的关键。滴滴出行作为全球领先的出行平台，其运维需求更为复杂和多样。本文将详细介绍滴滴出行的自动化运维实践，包括运维挑战、自动化运维思路、具体实践和技术实现。

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滴滴运维的挑战

产品线多且同构

滴滴出行的产品线包括出租车、专车等多种服务，这些服务虽然在业务逻辑上存在差异，但其底层架构和运维需求却有许多相似之处。如何在同构环境中复用运维工作成为一大挑战。运维团队需要一种能够适应不同产品线且灵活可扩展的解决方案。

流量突增

在业务高峰期，滴滴需要快速扩容以应对突发的流量增加。初始化环境、监控采集和报警策略的快速部署至关重要。为了解决这一问题，滴滴必须实现快速、可靠的资源调度和自动化扩容策略，以确保在流量激增时仍能提供稳定服务。

业务频繁变更

滴滴的业务需求变化频繁，如何在频繁的代码变更中维护服务稳定性，迅速定位故障和修复问题，是运维团队面临的持续挑战。滴滴需要一种能够快速响应业务变化且自动化程度高的运维策略，以减少人为错误和提升系统稳定性。

自动化运维思路

滴滴出行的自动化运维以服务节点为中心，而非具体的物理机器。每个服务节点包含运维资源，如机器初始化策略、监控采集策略等。资源变更自动化感知并应用到对应的服务器，利用Puppet、监控采集agent、报警策略等工具实现自动化运维。

统一资源管理 (WorldTree)

滴滴出行开发了WorldTree系统，实现了对运维资源的统一管理。WorldTree的核心设计包括：

逻辑空间隔离：通过树形目录结构管理运维资源，确保资源的独立和隔离。
资源模板：支持模板变量的动态实例化，父节点包含资源模板，子节点继承非运行时资源。
变更管理：所有资源变更都有版本记录，确保变更可追溯。

服务树设计

WorldTree将所有运维元素抽象为资源文本存储，每个资源都有对应的初始化策略、监控采集策略等。这种设计确保了资源管理的高效和灵活性。每个服务节点都可以根据需要继承和应用父节点的资源模板，实现资源的动态管理和自动化配置。

滴滴自动化运维的实践

监控系统

滴滴的监控系统自动化程度高，能够在新机器上架时自动安装监控Agent，服务扩容后监控策略自动生效。监控系统还支持节点迁移时采集和报警策略的自动迁移，实现了产品线间监控策略的复用。通过统一的监控系统，滴滴可以实时监控所有服务节点的状态，并在异常发生时迅速采取行动。

自动故障处理

滴滴的监控系统不仅仅用于报警，还实现了自动故障处理机制。基于IFTTT的抽象模型（iF Fx(ts) then actions），监控系统可以根据特定条件触发自动化处理流程。处理流程包括多种Action Channel，如Email、SMS、IRC、Callback等，确保故障能够及时被发现和处理。

资源变更管理

WorldTree系统实现了资源变更的自动化管理。当运维资源发生变化时，系统能够自动感知并应用这些变化，确保所有相关服务节点都能及时更新。例如，当监控策略发生变化时，系统会自动将新的监控策略应用到所有相关的服务节点，确保监控策略的实时有效。

实践案例

以下是一个滴滴出行自动化运维中的实际案例，展示如何通过WorldTree系统和监控系统实现高效的资源管理和故障处理。

案例：服务节点的自动化管理

初始化策略：在WorldTree中，定义一个服务节点的初始化策略模板，包括操作系统配置、软件安装、网络配置等。

# 初始化策略模板
template:
  machine:
    os: "CentOS7"
    packages:
      - "nginx"
      - "mysql"
  collect:
    metrics:
      - "cpu"
      - "memory"
      - "disk"

创建节点：

curl -X POST http://api.devops.didi.com/create_node \
  -d '{"name": "new_service_node", "template": "parent_template"}'

监控报警策略：

# 监控报警策略
alarms:
  - metric: "cpu"
    threshold: 80
    action: "email"
  - metric: "disk"
    threshold: 90
    action: "irc"

案例分析

通过上述步骤，滴滴实现了服务节点的自动化管理。从初始化策略的定义到监控报警策略的应用，所有操作都可以通过自动化工具完成，极大地提高了运维效率。此外，资源变更管理的自动化确保了所有服务节点都能及时更新，减少了因手动操作导致的错误。

监控系统实现细节

滴滴的监控系统不仅覆盖了基础监控，还支持用户自定义业务监控。每当有新机器上架或服务扩容，监控系统会自动安装监控Agent，并应用相应的监控策略。此外，监控系统还支持集群模式、时间对比、自定义Tag对比等高级功能，帮助运维团队全面掌握系统运行状况。

新上架机器自动化安装 Agent

滴滴的监控系统在新机器上架时，会自动安装监控Agent，并将其纳入监控范围。所有基础监控策略都会自动应用，确保新机器能及时受到监控。

服务扩容后的监控策略自动生效

当服务扩容时，监控系统会自动将所有监控策略应用到新扩容的节点。无论是基础监控还是业务监控，所有策略都能在第一时间生效，确保服务扩容后的稳定运行。

时间对比与自定义Tag对比

监控系统支持时间对比和自定义Tag对比，运维团队可以根据需要对比不同时间段的数据，或者基于自定义Tag进行对比分析。例如，可以对比不同城市的错误码分布情况，帮助运维团队发现潜在问题。

自动故障处理机制

监控系统不仅仅用于监控，还支持自动故障处理。当监控系统检测到异常时，可以根据预设的规则自动触发故障处理流程。处理流程包括多种Action Channel，如Email、SMS、IRC、Callback等，确保故障能够及时被发现和处理。

抽象模型

监控系统基于IFTTT的抽象模型（iF Fx(ts) then actions），实现自动故障处理。运维团队可以根据具体需求定义故障处理规则，一旦触发条件满足，系统会自动执行预设的处理动作。

Action Channel

监控系统支持多种Action Channel，如Email、SMS、IRC、Callback等。不同的故障处理动作可以通过不同的Channel发送，确保相关人员能够及时收到通知，并采取相应的处理措施。

结论

滴滴出行的自动化运维实践，通过统一资源管理、监控系统和自动故障处理机制，极大地提升了运维效率，确保了服务的稳定运行。未来，随着技术的不断进步，滴滴将在自动化运维领域持续探索和优化，进一步提升运维管理的自动化程度和智能化水平。

参考资料预览（部分）

滴滴出行自动化运维实践

参考资料&资料下载

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滴滴出行自动化运维实践	https://pduola.com/file/9,276070610d1a

自动化运维管理	https://pduola.com/file/11,22dc12865799

Ansible自动化运维实践	https://pduola.com/file/13,20acada2d5cd

最后

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