阿里云大数据计算平台的自动化、精细化运维之路本文章来自于阿里云云栖社区摘要： 作者简介： 范伦挺 阿里巴巴 基础架构事业群-技术专家 花名萧一，2010 年加入阿里巴巴，现任阿里巴巴集团大数据计算平台运维负责人。团队主要负责阿里巴巴各类离在线大数据计算平台（如MaxCompute、AnalyticDB、StreamComput免费开通大数据服务：https://www.aliyun.com/product/odps作者简介： 范伦挺 阿里巴巴 基础架构事业群-技术专家 花名萧一，2010 年加入阿里巴巴，现任阿里巴巴集团大数据计算平台运维负责人。团队主要负责阿里巴巴各类离在线大数据计算平台（如MaxCompute、AnalyticDB、StreamCompute 等）的运维、架构优化及容量管理等 1、前言 本文主要会从以下四个方面来写，分别是： 阿里大规模计算平台运维面临的一些挑战； 阿里自动化平台建设； 数据精细化运维； 我对运维转型的思考和理解； 2、在阿里我们面对的挑战 在讲挑战之前，我们可以简单看一下阿里大数据平台演进历史，我们的 MaxCompute（原 ODPS）平台是 2011 年 4 月上线的，2013 年 8 月份单集群超过 5K，2015 年 6 月单集群超 10K，目前在进行异地多活和离在线混布方面的事情。 首先是规模大、小概率事件常态化 对于小概率事件大家不能赌运气，基本每次都会踩中狗屎的。譬如各类硬件故障，规模小的时候觉得硬件故障概率比较低，即使坏了也比较彻底，但是规模大了后会有很多情况是将坏不坏，类似这种奇葩事件会越来越多。 还有网络链路不稳定，网络链路会有很多原因导致它不稳定。一方面是网络设备多了，网络设备出现故障的概率也大了，另一方面运营商日常割接、挖掘机施工等都会对我们带来挑战。 还有一部分是工具，机器的环境变得复杂以后，我们对工具稳定性就有更高要求，比如你要考虑到有些机器的 SSH 会 hang 住，还有某些机器 yumdb 是坏的，不能想当然的以为一条命令下去一定会执行成功。 其次是多机房多地域 几千公里距离会有几十毫秒的延时增加，大家在布置异地多机房应用的时候，要考虑到应用之间的超时设置是不是合理，需要重新 review 尤其针对多次往返的请求，累加效应是非常明显的。 还有一块是资源不均衡，可能那个集群早上忙一点，那边是下午忙一点，但是因为计算任务依赖下面大规模底层数据，所以你不可能利用长传带宽直接来进行直读直写的计算，因此要考虑应用的合理布局。 关于自动化平台建设，自动化的意义我想...
