运维痛点深度解析：当前排障流程的挑战与局限

在当今互联网时代，运维工作的重要性日益凸显。然而，随着业务规模的不断扩大，运维面临的挑战和痛点也越来越多。本文将深度解析当前排障流程的挑战与局限，提出相应的解决思路，并对未来运维及可观测的发展趋势进行展望，以帮助企业和运维团队更好地应对复杂多变的运维环境，确保业务稳定、高效地运行。

当前排障流程的最大挑战：排障难以标准化

目前在线上故障处置过程中，主要做法主要是跳坑、填坑、踩坑的方式，依赖处置参与人员对系统、业务、架构的熟悉程度，同时受人员综合能力及经验影响大，另一方面运维人员对各类可观测性指标与工具的熟悉程度，都会对故障的处置和恢复时间，甚至能否成功处置都会起到关键作用。即使相同的故障现象，不同人员也会有不同的理解和处理方式，导致处理结果不一，甚至导致故障升级。这些都导致排障流程难以标准化。

以下问题也是目前排障流程的挑战：

故障发现延迟

当前排障流程中，故障发现往往依赖于监控系统或人工巡检。然而，这些方式在实时性和准确性上存在局限，导致故障发现延迟。故障发现延迟不仅影响业务正常运行，还会增加故障处理的时间和难度。

排障效率低下

排障过程中，运维人员需要分析大量的日志、数据和相关文档。然而，由于缺乏有效的排障工具和方法，导致排障效率低下。此外，排障过程中的信息孤岛现象也使得运维人员难以快速定位故障原因。

排障流程不统一

不同团队、不同业务的排障流程可能存在差异，导致运维人员在处理故障时难以形成统一的操作规范。这不仅影响排障效率，还可能导致故障处理不当，引发更大的问题。

故障复现困难

故障复现是定位故障原因的关键环节。然而，在实际操作中，故障复现往往面临诸多困难，如环境不一致、数据丢失等。这给排障工作带来了极大的挑战。

目前的一些解决思路

提高故障发现能力

建立完备的可观测性产品体系，提高故障发现的实时性和准确性。同时，加强运维团队对监控系统的培训和团队能力，提高人工巡检的效率。

优化排障工具和方法

研发或引入专业的排障工具，如日志分析、性能监控等，帮助运维人员快速定位故障原因。此外，建立排障知识库，总结常见故障及解决方案，提高排障效率。

统一排障流程

制定统一的排障流程规范，明确各个阶段的操作步骤和责任人。通过培训和考核，确保运维人员熟悉并遵循排障流程，提高故障处理质量。

提高故障复现能力

建立故障复现环境，确保复现过程中环境的一致性。同时，加强对故障数据的收集和存储，为故障复现提供充分的数据支持。

常用的排障工具和方法

我们可以看到在实际的运维工作中，排障流程的挑战是多方面的，需要综合运用技术、流程和团队协作等多种手段来解决。在运维领域，有许多工具和方法可以帮助提高排障的效率和效果。以下是一些常用的排障工具和方法。

排障工具

Prometheus：一款开源的系统监控和警报系统，提供了通用的数据模型和快捷数据采集、存储和查询接口。
Grafana：与 Prometheus 结合使用，提供强大的可视化功能。主要用于大规模指标数据的可视化展现，是网络架构和应用分析中最流行的时序数据展示工具。
Skywalking：开源应用性能监控工具，支持对分布式系统的监控、跟踪和诊断。
OpenTelemetry：由 OpenTracing 和 OpenCensus 项目合并而成，是一组规范、工具、API 和 SDK 的集合。使用它来检测、生成、收集和导出 Metrics 、Log 和 Trace ，以帮助运维开发人员分析软件的性能和行为。
Nagios：一款流行的开源 IT 基础设施监控系统监控系统，用于监控网络和服务。
Kindling-OriginX：故障根因推理引擎，基于 eBPF 的自动化 Tracing 分析产品，以专家经验串联起来所有的可观测性数据，并推理成可解释、可行动的故障结论。
DeepFlow：基于 eBPF 的可观测性产品，旨在为复杂的云基础设施及云原生应用提供深度可观测性。
Splunk：一个强大的日志分析平台，能够处理大规模的日志数据。

故障排查方法论

根本原因分析（ Root Cause Analysis, RCA ）：目的是找到问题的根本原因，而不仅仅是表面的症状或止血方案。如果能够找到故障的根本所在，通过数据还原并佐证故障的过程，那么就可以采取相应的行动，对故障进行止血或者根除。但实际上往往不可能快速找到故障根因，所以该方法往往是最终目标，但很难有路径直达，在实际生产环境排障中往往难以直接应用，也是目前 AIOps 方向想要解决的核心痛点。
故障树分析（ Fault Tree Analysis, FTA ）：是由上往下的演绎式失效分析法，利用布尔逻辑组合低阶事件，分析系统中不希望出现的状态，通过构建一个故障树来分析特定事件的发生原因。从一个不希望发生的事件（故障）开始，追溯回可能的原因。例如构建事件墙，依据是否发生变更、是否做过配置更新等逐个事件回溯判断。
排除法（ Deductive Reasoning ）：通常用于逻辑性强、数据量少的情况。根据可观测数据排除干扰可能，主要适用于疑难杂症，对于常见故障，由于各类指标和相关数据既多又分散，且不一定都具有逻辑关联性，所以难以用于快速解决问题。
假设验证（ Hypothesis Testing ）：提出可能的假设，然后实施来测试这些假设，常见的随机变动讹方法就是其中一种，通过猜测方向和实验后验证结果来排除或确认假设。在实际场景中的例子就是处置人员往往根据经验判断问题点，之后优先选择进行重启、回滚、扩容等方式尝试解决故障，操作后如果各类指标正常，则完成止血确认假设。优点是简单速度快，缺点是主要依靠经验和假设猜测

排障流程优化策略

目前主要可以依靠提高团队质量和引入各类新工具来对流程进行优化，主要的方法有：

标准化和文档化：

制定标准的排障流程，确保每个步骤都有明确的指导和期望结果，以规定流程进行排障。

文档化所有的排障步骤和解决方案，建立企业和团队内部运维知识库，以便于知识共享和快速参考。

自动化和工具化：

引入更先进的工具和理念，通过引入先进平台和工具能力提高团队整体水平，优化排障能力和流程。

智能化和数据分析：

根据自身系统和业务特点，建立完备的数据分析和指标治理体系，提高可观测数据的使用水平。

培训和提高团队能力：

对运维团队进行定期培训，提高他们的技术能力和对最新工具的了解。

鼓励团队成员参加行业会议和研讨会，以获取最佳实践和新技术。

故障演练和复盘：

以混沌工程故障注入的方式定期进行故障演练，模拟真实环境中的故障情况，以提高团队的应急响应能力，每次故障后进行复盘会议，分析故障原因，总结经验教训，并更新排障流程。

结语

运维痛点深度解析，让我们看到了当前排障流程面临的挑战与局限。只有通过不断优化排障工具和方法、引入先进的工具和理念，帮助提高团队整体水平优化流程，才能由跳坑、填坑、避坑的处理流程演变为可管理、规范化、无差异化的标准工作流程。