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作者
yuhuliu，腾讯研发工程师，关注存储、大数据、云原生畛域。
摘要
医疗资讯业务在高速倒退过程中，造成了笼罩不同场景、不同用户、不同渠道的几十个业务，以及上千个服务。为了高效满足用户多样化的需要，医疗技术团队通过 TKE 上云，应用 Coding DevOps 平台，以及云上可观测技术，来晋升研发效率、升高经营运维老本。本文介绍咱们在上云过程中一些实际和教训，以及一些思考和抉择。
业务背景
- stage1: 医疗资讯次要包含了医典、医生、医药等外围业务，其中医典次要提供医疗相干内容获取、医疗常识科普传递；医生满足医生和患者的互联；医药服务了宽广药企。在业务倒退过程中咱们原来基于 taf 平台构建了大量后盾服务，实现了初期业务的疾速搭建。因为业务数量较多，大量业务有多地区的述求，最终咱们在 taf 平台部署多个业务集群。这个时候公布、运维、问题排查纯靠人工阶段，效率较低。
业务上云
- stage2: 随着业务规模的急速扩张，传统的开发、运维形式在麻利、资源、效率方面对业务迭代造成较大的制约。随着公司自研上云我的项目推动，拥抱云原生化，基于 K8s 来满足业务对不同资源多样化需要和弹性调度，基于现有成熟 devops 平台来进行麻利迭代，越来越成为业务正确的抉择。医疗后盾团队开始了整体服务上云的迁徙。
- 上云之前，还有几个问题须要思考
1：服务泛滥，代码如何治理
2：上云后怎么疾速进行问题定位、排查
3：监控告警平台如何抉择
4：根底镜像怎么抉择
对于服务代码治理
应用 git 做代码版本控制，按业务建设项目组，每个服务应用独自的代码仓库，仓库名应用同一命名标准。
对于问题排查
调研云上有成熟的 elk 服务，业务只须要把日志放到同一目录，通过 filebeat 采集后，通过 ETL 逻辑能够把日志不便导入 Elasticsearch。这样的做法还有个长处就是能够同时反对前后端服务日志的采集，技术较为成熟，复用了组件能力，通过在申请中埋点退出 traceid，不便在全链路定位问题。
对于监控告警平台
CSIG 提供了基于日志监控的 CMS 平台，将业务日志导入到 CMS 后，能够基于上报的日志配置监控和告警，监控维度、指标业务能够本人定义。咱们采纳了主调、被调、接口名等维度，调用量、耗时、失败率等指标，满足业务监控告警诉求。基于日志的监控能够复用同一条数据采集链路，零碎架构对立简洁。
对于根底镜像
为了不便业务初期疾速上云，以及对立服务启动、数据采集上报，有必要对业务的根底镜像进行解决，事后建设对应目录，提供脚本和工具，不便业务疾速接入。这里咱们提供了不同语言、版本的根底镜像，封装了 supervisord 和 filebeat，通过 supervisord 来拉起 filebeat 和业务服务。
Devops
- stage2: 在上云过程中，也通过和品质同学逐步完善，将开发过程中原有人工操作的步骤 pipeline 化，来进步迭代效率，标准开发流程；通过单测和自动化拨测，晋升服务稳定性。采纳对立的流水线后，开发、部署效率从原来的小时级别升高到分钟级别。
这里次要应用了 coding 平台，为了辨别不同环境，建设了开发、测试、预公布、测试四套不同流水线模板，还引入了合流机制来退出人工 code review 阶段。
在合流阶段：通过 MR HOOK，主动轮询 code review 后果，确保代码在 review 通过后能力进行下一步（不同团队可能要求不一样）。
在 CI 阶段：通过代码品质剖析，来晋升代码规范性，通过单元测试，来保障服务质量。
在 CD 阶段：通过引入人工审批和自动化拨测，进步服务稳定性。
资源利用率晋升
- stage3：在业务整体上云后，因为不少业务有多地区部署（广州、南京、天津、香港）的述求，加上每个服务须要四套（开发、测试、预公布、正式）不同的环境，上云后咱们初步整顿，一共有 3000+ 不同 workload。因为不同业务访问量具备很大不确定性，初期基本上依照现实状态来配置资源，存在不少的节约。
为了进步资源整体利用率，咱们进行了一系列优化，大抵遵循如下标准：
这里因为 HPA 会导致业务容器动静扩缩，在进行过程中如果原有流量还在拜访，或者启动还未实现就导入流量，会导致业务的失败，因而须要须要事后开启 TKE 上 preStop 以及就绪检测等配置。
1：优雅进行，过程进行前等北极星、cl5 路由缓存过期；
入口：tke-> 工作负载 -> 具体业务 -> 更新工作负载
如果应用的服务发现是 CL5，举荐 preStop70s，北极星配置 10s 足够了
2：就绪、存活检测，过程启动实现后再调配流量；
入口：tke-> 工作负载 -> 具体业务 -> 更新工作负载，依据不同业务配置不同探测形式和工夫距离。
通过下面一系列调整优化，咱们的资源利用率大幅晋升，通过 TKE 上弹性升缩，在保障业务失常拜访同时，部分顶峰拜访资源有余的问题根本解决，防止了资源节约，也晋升了服务稳定性；但多环境问题还是会导致存在肯定损耗。
可观测性技术
stage4：初期应用基于日志的形式来做（log/metric/tracing），满足了业务疾速上云、问题排查效率晋升的初步述求，但随着业务规模增长，更加宏大的日志流占用了越来越多的资源，日志沉积在高峰期成为常态，CMS 告警可能和理论产生时曾经距离了半个小时，ELK 的保护老本也急剧回升。云原生的可观测技术曾经成为必要，这里咱们引入了 Coding 利用管理所举荐的可观测技术计划，通过对立的 coding-sidecar 对业务数据进行采集：
监控：云监控中台
日志：CLS
Tracing：APM
通过接入这些平台的能力，咱们的问题发现、定位、排查效率有了极大的进步，业务的经营保护老本较大升高，通过监控、和 tracing，也发现了不少零碎潜在的问题，进步了服务质量。
结尾
最初，要感激上云过程中整体开发同学的辛勤付出，以及各位研发 leader 的大力支持。
对于咱们
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