自動配額管理系統(tǒng)出現(xiàn)故障，屬于典型的運(yùn)維問題。

據(jù)彭博社報(bào)道，美國太平洋時間12月14日凌晨3點(diǎn)47分左右，谷歌突然遭遇全球大面積故障，導(dǎo)致旗下的YouTube、Gmail、Google Drive、Google Search等服務(wù)出現(xiàn)異常，用戶無法正常使用，全球多個國家及地區(qū)用戶均受到影響。直到當(dāng)?shù)貢r間早上8點(diǎn)左右，谷歌的大多數(shù)服務(wù)才恢復(fù)正常。

這已經(jīng)是谷歌5個月內(nèi)第三次“掉鏈子”了。今年8月20日，谷歌旗下多項(xiàng)服務(wù)出現(xiàn)異常，涉及美國、印度、日本等多個地區(qū)，官方搶修5小時后才恢復(fù)正常;今年9月25日，谷歌系統(tǒng)癱瘓多半集中在美國東岸Gmail、YouTube、Google云端在系統(tǒng)死機(jī)時，不斷有用戶持續(xù)嘗試進(jìn)入，但都無法順利使用。

到底是哪里出了問題？

對于12月14日這次全球大面積癱瘓，谷歌的工程師們連夜奮戰(zhàn)，反應(yīng)不可謂不迅速。但相比較危機(jī)之后的迅速反應(yīng)，用戶更希望谷歌能夠提前做出預(yù)判，避免問題發(fā)生。

12月15日，谷歌官方出具的一份調(diào)查報(bào)告顯示，導(dǎo)致宕機(jī)的原因是“internal storage quota issue”，即內(nèi)部存儲配額問題。具體來說就是：“我們的自動配額管理系統(tǒng)出現(xiàn)了問題，降低了谷歌中央身份管理系統(tǒng)的容量，導(dǎo)致其在全球范圍內(nèi)返回錯誤。因此，我們無法驗(yàn)證用戶請求是否經(jīng)過認(rèn)證，并向用戶提供錯誤。”

自動配額管理？這概念根本不理解啊，小編趕緊去咨詢了華為存儲的專家，經(jīng)過專家解釋，小編終于明白了。原來數(shù)據(jù)要寫入到存儲中，需要將數(shù)據(jù)存放在一個池中，每個要存進(jìn)來的數(shù)據(jù)都要在對應(yīng)的空間內(nèi)存放，業(yè)務(wù)能寫多少數(shù)據(jù)到池中，則需要“配額”來管理。

這就類似于倉庫管理一樣，貨物來了要想入庫，必須先讓倉庫管理員給指定位置。而自動配額管理出了問題，就相當(dāng)于來了一卡車貨，倉庫管理員只給了幾平米的空間，倉庫管理員又沒有及時調(diào)整地方，貨物根本無法入庫，不報(bào)錯才怪。

華為存儲的專家認(rèn)為，自動配額管理系統(tǒng)出現(xiàn)故障，屬于典型的運(yùn)維問題;配額的出發(fā)點(diǎn)是希望限制應(yīng)用對存儲資源的無節(jié)制使用，但凡事總有例外，如果有突發(fā)情況，自動配額管理系統(tǒng)不能及時調(diào)整配額或者給出了錯誤的配額，就會導(dǎo)致谷歌這樣的問題出現(xiàn)。

搞清楚了問題根源，以后如何徹底避免類似問題出現(xiàn)呢？專家建議，運(yùn)維工作不僅僅在存儲池即將寫滿的時候報(bào)警，如果能做到提前預(yù)測，在存儲池即將寫滿的幾個月之前就能發(fā)出預(yù)警，提前擴(kuò)容來避免自動配額管理系統(tǒng)“罷工”。

存儲的智能運(yùn)維該怎么做？

調(diào)查顯示，隨著全球數(shù)據(jù)規(guī)模的爆炸式增長，企業(yè)數(shù)據(jù)中心的故障中，與存儲設(shè)備有關(guān)的故障占到70%以上。尤其在新技術(shù)和新應(yīng)用層出不窮的今天，運(yùn)維工作日趨復(fù)雜。傳統(tǒng)運(yùn)維高度依賴人的經(jīng)驗(yàn)，如何借助AI等技術(shù)的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)智能運(yùn)維已經(jīng)成為行業(yè)發(fā)展的大勢所趨。

谷歌自動配額管理系統(tǒng)出現(xiàn)問題無疑給智能運(yùn)維提出了更高要求，企業(yè)必須選擇更先進(jìn)的存儲容量預(yù)測和管理解決方案，以應(yīng)對在智能運(yùn)維上可能遇到的風(fēng)險(xiǎn)。為此，華為存儲也在逐步構(gòu)建起面向智能運(yùn)維的AI能力，圍繞客戶關(guān)心的設(shè)備異常、容量預(yù)警等關(guān)鍵場景，逐步發(fā)布多個重量級AI特性，為客戶業(yè)務(wù)的正常運(yùn)行保駕護(hù)航。

DME（Data Management Engine，數(shù)據(jù)管理引擎DME）是華為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施智能運(yùn)維平臺，該平臺通過與存儲設(shè)備內(nèi)置的設(shè)備AI以及云端AI（eService）實(shí)現(xiàn)三層AI協(xié)同，并通過融合統(tǒng)一的管理界面、自動化的閉環(huán)機(jī)制以及開放的API、旨在使能數(shù)據(jù)存儲的“規(guī)劃、建設(shè)、運(yùn)維、優(yōu)化”全生命周期場景的管理與運(yùn)維自動化，幫助客戶簡化存儲管理，提升數(shù)據(jù)中心的運(yùn)營效率。

在容量預(yù)測方面，如果客戶能夠提前預(yù)知存儲設(shè)備或存儲池，甚至是更細(xì)粒度對象的容量變化趨勢，那么容量配額不足導(dǎo)致服務(wù)宕機(jī)的發(fā)生可能性則會大大降低。華為提供的云上+本地聯(lián)動運(yùn)維能力，基于時序預(yù)測等關(guān)鍵技術(shù)，能夠向客戶提供未來最長365天的容量趨勢預(yù)測，并能夠提前預(yù)警80%配額，提醒用戶提前擴(kuò)容。

在風(fēng)險(xiǎn)盤預(yù)測方面，華為硬盤異常檢測模型服務(wù)依托華為自身在硬件領(lǐng)域的技術(shù)及經(jīng)驗(yàn)積累，基于S．M．A．R．T．（Self-Monitoring Analysis and Reporting Technology）等硬盤關(guān)鍵數(shù)據(jù)信息構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型，每日采集數(shù)據(jù)中心硬盤數(shù)據(jù)（硬盤ID、SN、硬盤非安全斷電次數(shù)、通電時長），從歷史數(shù)據(jù)中識別硬盤不同屬性的突變模式對當(dāng)前狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測。

結(jié)合用戶反饋數(shù)據(jù)，定期執(zhí)行模型自優(yōu)化，持續(xù)提升預(yù)測精度，可以為數(shù)據(jù)中心硬盤提供主動運(yùn)維。截至目前，華為硬盤異常檢測模型服務(wù)已經(jīng)覆蓋200多家企業(yè)數(shù)據(jù)中心，可幫助客戶提前14天識別硬盤故障或風(fēng)險(xiǎn)，其中查全率達(dá)80%，誤報(bào)率低于0．1%。

在存儲性能異常預(yù)測管理方面，華為可以圍繞存儲性能相關(guān)問題提供全面分析處理方案。其中，基于時間序列預(yù)測等關(guān)鍵技術(shù)的性能預(yù)測特性以及基于閾值觸發(fā)的性能潮汐預(yù)警，能夠讓客戶預(yù)知設(shè)備關(guān)鍵性能指標(biāo)變化趨勢，如時延、IOPS、塊帶寬等，從而提早發(fā)現(xiàn)設(shè)備性能瓶頸點(diǎn)，輔助客戶盡早規(guī)避可能發(fā)生的異常。

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵性能KPI異常檢測及根因定界特性，無監(jiān)督自學(xué)習(xí)的異常檢測模型能夠?qū)崟r檢測設(shè)備時延是否異常，現(xiàn)網(wǎng)數(shù)據(jù)驗(yàn)證，異常檢測準(zhǔn)確率近90%;存儲設(shè)備內(nèi)置基于多集成樹算法融合模型，外加皮爾遜相關(guān)性關(guān)聯(lián)分析算法，實(shí)現(xiàn)異常根因的定界分析，基于現(xiàn)網(wǎng)數(shù)據(jù)的驗(yàn)證結(jié)果，根因定界Top3命中準(zhǔn)確率近83%，提升客戶發(fā)現(xiàn)性能問題、定位問題邊界的效率。

未來，華為存儲將基于領(lǐng)先的三層AI架構(gòu)，通過與客戶的聯(lián)合創(chuàng)新，逐步推動產(chǎn)業(yè)邁向數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的“自動駕駛”時代，實(shí)現(xiàn)異常場景的快速自愈等L3級特性，不斷降低客戶運(yùn)維門檻和運(yùn)維成本，實(shí)時保障客戶業(yè)務(wù)不受干擾。

數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)入AIOps時代

AIOps的概念最早出現(xiàn)在Gartner的報(bào)告上，即將人工智能應(yīng)用于運(yùn)維領(lǐng)域，基于已有的運(yùn)維數(shù)據(jù)（日志、監(jiān)控信息、應(yīng)用信息等），通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方式來進(jìn)一步解決自動化運(yùn)維沒辦法解決的問題。簡單地說，過去需要花費(fèi)數(shù)個小時、數(shù)天甚至數(shù)周才能完成的故障診斷和修復(fù)工作，AIOps可能只需要花幾秒鐘，而且判斷更加精準(zhǔn)。

Gartner相關(guān)報(bào)告預(yù)測，AIOps的全球部署率將從2017年的10%增加到2020年的50%。到了2022年，部署AIOps平臺的大型企業(yè)數(shù)量將2017年的不足5%，迅速提升到40%左右。如今，AIOps主要應(yīng)用于電信、互聯(lián)網(wǎng)、金融等多個涉及的IT運(yùn)維領(lǐng)域，涉及網(wǎng)絡(luò)、存儲等多個層面。

尤其在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施層面，AIOps的應(yīng)用不僅可以提升其自動化運(yùn)維、故障處理和數(shù)據(jù)管理等能力，還可以進(jìn)一步推動數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的智能管理，從而幫助存儲管理員從繁瑣、復(fù)雜的工作中解放出來。

華為DME作為融合AIOps理念的產(chǎn)品，正在開啟數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)維自動化時代。以某全國性商業(yè)銀行為例，該銀行基于華為DME數(shù)據(jù)管理引擎，在融合管理、業(yè)務(wù)變更以及統(tǒng)一運(yùn)維等場景引入安全可控的自動化以及智能能力，顯著提升了運(yùn)維效率及業(yè)務(wù)敏捷水平。

其中，在業(yè)務(wù)變更方面，傳統(tǒng)方式下，銀行為了確保零失誤，往往采用堆人堆時間的方式，每一個具體任務(wù)都由運(yùn)維工程師出具一個設(shè)計(jì)腳本，單任務(wù)腳本往往需要45分鐘，而通過華為DME的應(yīng)用，單任務(wù)腳本準(zhǔn)備時間從45分鐘降低到10分鐘。在變更執(zhí)行階段，通過自動化能力的引入，變更前預(yù)審時間從20分鐘直接減少到半分鐘;不僅如此，DME還能夠?qū)崿F(xiàn)所有任務(wù)的并發(fā)執(zhí)行，大大減少人力投入，變更任務(wù)越重，效率提升越明顯。

而在性能分析方面，通過華為DME的引入，相較之前的逐段分析，通過端到端的拓?fù)涑尸F(xiàn)以及快速關(guān)聯(lián)分析，性能問題的定位時間從小時級銳減到分鐘級。

從谷歌的此次全球宕機(jī)事件，我們可以看出，在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的運(yùn)維層面，擁有強(qiáng)大的AIOps能力，才能在短時間內(nèi)完成故障診斷和自動修復(fù)，對于保障業(yè)務(wù)連續(xù)性意義重大。正因?yàn)槿绱?，華為也在通過DME與自身存儲產(chǎn)品的融合，致力于為企業(yè)實(shí)現(xiàn)AIOps提供軟硬搭配的全方位解決方案，為企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供有力支撐。

責(zé)任編輯：xj