本研究旨在探讨一家互联网企业混合云大数据SRE（Site Reliability Engineering，网站可靠性工程）的实践历程。文章基于企业背景及所面临的挑战，深入阐述了大数据SRE体系在成长期与成熟期的构建过程，并展望了未来的发展规划，目的在于增强大数据平台的稳定性与运维效率。

企业背景与挑战：

该企业业务范围广泛，业务线覆盖国内300余座城市，月活跃用户及司机数量庞大。其大数据平台负责管理超过10PB的数据存储量和每日超过20,000个任务，分布在多个IDC和云服务平台上。大数据平台的核心任务是推动业务的数字化转型，促进企业业务的持续增长。然而，企业面临的核心挑战包括关键组件的无预警故障、监控指标的不完整性、原始的运维方式以及频繁的故障发生等问题。

大数据SRE体系建设 - 成长期：

在成长期，企业从脚本化改造起步，逐步构建自动化运维体系。重点涵盖：

- 监控告警体系：构建大数据侧监控告警体系，确保基础设施问题能够通过监控告警系统实现100%的发现与预警。

- 运维规范：制定大数据基础架构变更规范，确保变更过程有法可依。

- 标准化与一致性：梳理并定义标准操作流程（SOP），以保障线上不同组件机型、参数、配置的一致性。

- 脚本化建设：将高频操作脚本化，利用ansible-playbook编排运维脚本。

大数据SRE体系建设 - 成熟期：

成熟期的建设更侧重于稳定性和成本控制，具体措施包括：

- 稳定性保障：针对大数据领域场景的多样性（在线/实时/离线）和稳定性保障的特殊性，制定故障管理规范，确保故障复盘率和整改完成率达到100%。

- 监控告警能力：强化监控告警体系，实现核心业务接入率提升至100%，线上问题几乎100%由监控告警系统提前发现。

- 资源治理：进行容量规划和预警，建立公司级核心链路和部门级资源保障能力。

- 平台/引擎治理：修复高风险bug，治理不合理和不安全参数，增强平台能力。

- 保障规范：建立研发和发布规范，故障管理规范，以及平台能力增强措施。

后续规划：

文章最后提出了后续规划，包括：

- 场景支撑：持续强化大数据场景的支撑能力。

- 稳定性保障：进一步提升大数据稳定性和安全性。

- 智能运维体系：构建大数据智能化运维体系1.0，实现大数据全场景稳定性（在线/实时/离线）。

- 成本管理：优化成本管理，提高资源利用效率。

思考与总结：

文章最后提出了对大数据SRE团队职责边界的新思考，探讨在全面上云的新时代背景下，传统的“50%运维+50%开发”定义是否仍然适用于大数据SRE。同时，强调了大数据智能化运维体系的重要性，以及对大数据全场景稳定性的追求。

本文为互联网企业大数据SRE体系建设提供了宝贵的实践案例，展示了如何通过监控告警、运维规范、自动化脚本化、资源治理等措施，逐步提升大数据平台的稳定性和运维效率，并为未来的发展方向提供了明确的规划。

IT运维管理：ITIL先锋论坛—某互联网公司混合云大数据SRE实践经验.pdf

本研究旨在探讨一家互联网企业混合云大数据SRE（Site Reliability Engineering，网站可靠性工程）的实践历程。文章基于企业背景及所面临的挑战，深入阐述了大数据SRE体系在成长期与成熟期的构建过程，并展望了未来的发展规划，目的在于增强大数据平台的稳定性与运维效率。

企业背景与挑战：

该企业业务范围广泛，业务线覆盖国内300余座城市，月活跃用户及司机数量庞大。其大数据平台负责管理超过10PB的数据存储量和每日超过20,000个任务，分布在多个IDC和云服务平台上。大数据平台的核心任务是推动业务的数字化转型，促进企业业务的持续增长。然而，企业面临的核心挑战包括关键组件的无预警故障、监控指标的不完整性、原始的运维方式以及频繁的故障发生等问题。

大数据SRE体系建设 - 成长期：

在成长期，企业从脚本化改造起步，逐步构建自动化运维体系。重点涵盖：

- 监控告警体系：构建大数据侧监控告警体系，确保基础设施问题能够通过监控告警系统实现100%的发现与预警。

- 运维规范：制定大数据基础架构变更规范，确保变更过程有法可依。

- 标准化与一致性：梳理并定义标准操作流程（SOP），以保障线上不同组件机型、参数、配置的一致性。

- 脚本化建设：将高频操作脚本化，利用ansible-playbook编排运维脚本。

大数据SRE体系建设 - 成熟期：

成熟期的建设更侧重于稳定性和成本控制，具体措施包括：

- 稳定性保障：针对大数据领域场景的多样性（在线/实时/离线）和稳定性保障的特殊性，制定故障管理规范，确保故障复盘率和整改完成率达到100%。

- 监控告警能力：强化监控告警体系，实现核心业务接入率提升至100%，线上问题几乎100%由监控告警系统提前发现。

- 资源治理：进行容量规划和预警，建立公司级核心链路和部门级资源保障能力。

- 平台/引擎治理：修复高风险bug，治理不合理和不安全参数，增强平台能力。

- 保障规范：建立研发和发布规范，故障管理规范，以及平台能力增强措施。

后续规划：

文章最后提出了后续规划，包括：

- 场景支撑：持续强化大数据场景的支撑能力。

- 稳定性保障：进一步提升大数据稳定性和安全性。

- 智能运维体系：构建大数据智能化运维体系1.0，实现大数据全场景稳定性（在线/实时/离线）。

- 成本管理：优化成本管理，提高资源利用效率。

思考与总结：

文章最后提出了对大数据SRE团队职责边界的新思考，探讨在全面上云的新时代背景下，传统的“50%运维+50%开发”定义是否仍然适用于大数据SRE。同时，强调了大数据智能化运维体系的重要性，以及对大数据全场景稳定性的追求。

本文为互联网企业大数据SRE体系建设提供了宝贵的实践案例，展示了如何通过监控告警、运维规范、自动化脚本化、资源治理等措施，逐步提升大数据平台的稳定性和运维效率，并为未来的发展方向提供了明确的规划。

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