某互联网公司对HDFS存储系统的运维管理实践（信息技术运维管理）
本研究文稿旨在分享某互联网公司关于Hadoop分布式文件系统（HDFS）存储运维的实践经验，该文稿由国内领先的数字化时代IT服务管理交流平台ITIL先锋论坛提供。报告深入探讨了该公司HDFS架构的演进历程、在大规模HDFS运维中遭遇的挑战、具体的运维策略以及对未来的展望。
HDFS架构及其生态系统：HDFS架构经历了三个主要的发展阶段，从最初的基于开源HDFS的定制化，到自研的DancenNN的上线，直至全面支持近在线业务。目前，单集群节点数量已超过15万，数据量达到20EB以上，采用了多机房架构。架构中包括客户端、NNProxy层、NameNodes、元数据层、数据层等，支持联邦集群和多BP存储池模式。业务生态系统覆盖了广告、数据平台、推荐、电商等多个领域，支持离线和近在线场景，如OLAP查询引擎、机器学习离线训练数据、近离线消息队列存储底座等。
大规模HDFS运维面临的挑战：运维挑战主要集中在稳定性及智能化运维、业务治理、成本优化等方面。具体问题包括海量小文件问题、元数据膨胀及业务拆分、局部热点及毛刺问题、业务预算交付及quota管理、多机房架构及容量治理、数据倾斜、资源利用率提升、数据放置/迁移/容灾、数据挖掘及治理、跨机房带宽等。
大规模HDFS运维实践：运维实践涵盖了系统化运维体系的实施、自动化运维运营平台SpaceX-Kepler的实施以及DataInsight体系的构建。系统化运维体系包括变更管控、机房监控、容灾体系、高可用故障预案、巡检体系、数据备份体系等。自动化运维运营平台SpaceX-Kepler整合了业务运营、数据管理、运维体系等多个方面，如广告用户平台V2、KeplerV2运维平台、Aolus高可用大盘、预算管理、成本管理等。DataInsight体系则关注集群负载、调度策略、业务画像、容量监测、性能监测、流量监测、业务监测等，通过数据化手段提升运维效率。
未来展望：未来展望部分提出了全自研&元数据、智能化运维、成本及数据治理、分布式等发展方向。这表明该公司将继续在HDFS存储领域进行技术创新和优化，以应对不断增长的数据量和业务需求，同时提高运维的自动化和智能化水平，降低成本，提升数据治理能力。 总体而言，本报告为IT运维管理人员提供了宝贵的实践经验，展示了如何在大规模分布式系统中应对运维挑战，以及如何通过系统化、自动化和数据化手段提升运维效率和系统稳定性。同时，报告也指出了未来技术发展的趋势，为行业内的其他企业和专业人士提供了参考和启示。
IT运维管理：ITIL先锋论坛—某互联网公司HDFS存储运维经验.pdf
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