摘要：探讨 DLI 两个问题：如何在生产环境中部署与运维实现疾速迭代上线，如何实现监控告警来晋升整体运维能力。
华为云数据湖摸索 DLI 是反对多模引擎的 Serverless 大数据计算服务，其很好的实现了 Serverless 的个性：
1. 弱化了存储和计算之间的分割；
2. 代码的执行不再须要手动分配资源；
3. 按使用量计费。
那么如何能力更好的实现 Serverless 化的服务，同时又防止成为传统单体分布式的利用，微服务架构无疑是最优的抉择。DLI 基于微服务架构模式下的整体部署架构如下：
即对外以纯 API 模式提供服务，通过以 API Gateway 作为利用的入口，基于畛域模型按子域进行微服务划分，从而实现 Serverless 化的大数据计算服务。
对于这样一个基于微服务架构实现的 Serverless 服务，咱们是如何在生产环境来部署与运维，从而在保障服务 SLA 的前提下实现疾速迭代上线的呢？
DLI 部署的要害
随着技术的倒退，部署的流程和架构都产生了根本性的变动，现在曾经走入了轻量级、短生命周期的技术时代。
从最后部署在物理机上的大数据计算平台，到基于私有云的弹性计算云服务器部署大数据平台，再到 DLI 这样的 Serverless 服务，其很好展示了大数据计算服务的演变。那么如何能力更好的实现 Serverless 化的大数据计算服务的部署呢，DLI 的答案就是基于 Kubernetes+Docker 来部署各微服务。
Kubernetes 部署是在不停机的状况下部署服务的好办法，然而如何应答在接管生产流量后呈现的谬误，使新版本的服务更牢靠呢？这能够通过将问题一分为二来看：
1. 部署，行将服务上线到生产环境中运行；
2. 公布，即便服务可用于解决生产流量。
传统上，拆散部署流程与公布流程始终是一个挑战。但当初咱们有了很好的抉择，那就是基于服务网格。在 DLI 的部署中咱们联合了 Kubernetes+Istio，利用 Istio 的流量治理实现了服务发现、流量路由，从而轻松的将部署与公布离开，使新版本的服务更加牢靠。
监控告警晋升整体运维能力
免运维也是 DLI 作为 Serverless 云服务面向客户时的一个重要的个性，咱们是如何实现整个服务的运维呢？明天就说说 DLI 是如何实现监控告警来晋升整体运维能力，从而为客户更好的提供 Serverless 的 DLI。
上图是 DLI 服务的整体部署架构，作为 Serverless 服务其全面拥抱云原生技术，无论是对外提供工作治理的微服务还是最终执行工作的计算单元，其都是基于 Kubernetes 来部署，这也更好的实现了 Serverless 的疾速弹性伸缩。
对于 DLI 服务的监控告警咱们以后次要从以下几个方面来思考：
1. 全局维度， 次要是整体 API 的 QPS、成功率和响应时延
DLI 作为 Serverless 大数据计算服务，其对外均以 REST API 的模式提供服务，因而 API 的 QPS 和响应时延间接反映了服务对外的能力，而成功率更是服务 SLA 的间接体现。
2. OS 维度， 次要是容器宿主的 CPU 使用率、内存使用率、磁盘使用率、上下行流量
无论部署的架构、技术如何演进，对根底资源的监控都是最根本和必须的。
3. 容器维度， 次要是 CPU 使用率、内存使用率、K8s 空间和用户空间使用率、POD 的衰弱度
容器是虚拟机的演进，因而对于容器的资源监控也是最根本的。咱们的微服务或计算单元都是以容器运行在 Kubernetes 集群上，因而对于 POD 的衰弱状态的监控也是必须的。
4. 微服务维度， 次要是流量、性能、健康检查和要害日志等
监控是为了更好的发现和解决问题，因而外围还是业务层面的监控。DLI 是一个简单的分布式 Serverless 利用，其外部依据不同畛域模型又分为不同的微服务，因而对于微服务外部的流量、性能等的监控则是掂量各微服务可靠性的重要指标。一个好的零碎往往有欠缺的日志体系，通过对要害日志进行监控则可能帮忙咱们疾速发现和定位问题，因而这也是咱们在业务维度的监控上的重点。
上述几个方面的监控，是实现云服务自动化运维的一些关键步骤，通过这些咱们可能做到更好的先于客户发现问题，保障服务 SLA。当然这些远远不够，正所谓“路漫漫其修远兮，吾将上下而求索”，更加自动化、智能化的运维才是 Serverless 服务的指标。
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