咱们今天聊的是一个互联网巨头的HDFS存储运维经验分享，这可是国内最火的IT服务管理交流社区ITIL先锋论坛给咱们带来的干货。报告里头，他们把公司HDFS架构的演变、大规模HDFS运维的那些头疼事儿、实际操作的妙招，还有未来的发展蓝图都讲得清清楚楚。
先说说HDFS架构和它的生态吧：
这个架构啊，它经历了三个阶段的成长。一开始是基于开源HDFS的定制版，然后升级到自主研发的DancenNN，最后是全面支持近在线业务。现在，他们单集群节点数超过15万，数据量飙到20EB以上，还采用了多机房架构。架构里面包含了客户端、NNProxy层、NameNodes、元数据层、数据层等等，支持联邦集群和多BP存储池模式。业务生态方面，广告、数据平台、推荐、电商等等领域都有涉猎，无论是离线还是近在线场景，比如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等，都玩得溜溜的。
再说说大规模HDFS运维的那些挑战：
运维上的挑战嘛，主要是稳定性、智能化运维、业务治理、成本优化这些方面。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、跨机房带宽等等。
大规模HDFS运维实践：
说到运维实践，他们分了三个部分：系统化运维体系的落地、自动化运维运营平台SpaceX-Kepler的落地以及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、数据备份体系等等。自动化运维运营平台SpaceX-Kepler涵盖了业务运营、数据管理、运维体系等多个方面，比如广告用户平台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、业务监测等等，通过数据化手段提升运维效率。
未来展望：
展望未来，他们提出了全自研&元数据、智能化运维、成本及数据治理、分布式等发展方向。这说明他们打算继续在HDFS存储领域搞技术创新和优化，以应对数据量和业务需求的不断增长，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。
这份报告给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。
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