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商品描述
運維發展到現在,與最初相比發生了巨大的變化。10 多年的互聯網發展,讓國內的運維 經歷了快速的變革,開始慢慢地和國外接軌,甚至在部分場景有單獨的演化。DevOps 和SRE 作為運維領域的兩個演化方向,在最近幾年獲得了很多關註,也有很多公司進行了相關的實 踐。與DevOps 遍地開花的情況相比,SRE 在國內的發展稍顯低調。《SRE:Google 運維解密》 一書對國內外運維領域有很大沖擊。本書作者作為一直工作在一線的運維工程師,理所當然 地對SRE 相關理念進行了實踐,本書可以說是對SRE 領域階段性的實踐總結。 本書主要對傳統運維和SRE 進行不同對比,讓大家瞭解運維工程師在實踐SRE 理念 時,關註的點和具體的實踐經驗。本書的前半部分更多地註重SRE 在實際工作中對融入 開發團隊、監控建設、變更管理、容量管理、異常響應、穩定性治理、事故復盤、用戶體 驗管理等方面的實踐和落地。 在對SRE 的工作有了一定瞭解後,本書會針對重要業務保障場景進行實戰講解。本 書最後部分對SRE 工作中涉及的一些技術進行了概述,以便有興趣的同學瞭解SRE 相關 的技術點。
作者簡介
顧賢傑
網易運維專家、SRE團隊Leader,10多年來一直聚焦互聯網業務運維和穩定性建設。在互聯網業務運維方面經驗豐富,曾負責網易博客、相冊、即時通信、支付、電商、賬號系統、雲音樂等眾多產品的運維工作。在金融支付機房設計、高性能負載均衡建設、業務雙機房改造部署、災備建設等多個運維領域均有實踐,設計過海量服務器運維工具平台,負責的產品服務了上億的互聯網用戶。
目前的運維研究方向:海量服務器穩定性治理、基礎設施即代碼、混合雲/雲原生體系下的運維平台建設。
徐 贇
網易資深運維開發工程師,運維開發團隊技術Leader。參與並主導杭研運維體系建設,包括監控、流程、發布、審批等運維領域。持續探索運維自動化、智能化、一體化建設,為網易云音樂、網易傳媒、網易支付等上百個產品提供高效穩定的運維服務。
顏中冠
網易技術經理、資深架構師,有16年的互聯網一線研發和架構經驗。曾負責億級統一認證項目,主持網易帳號異地雙機房建設,以及網易云計算業務中台搭建,負責多個對外億級商業化項目研發。
目錄大綱
第1章 關於SRE 1
1.1 為什麼會引入SRE 2
1.2 DevOps和SRE對比 5
1.2.1 DevOps的發展 5
1.2.2 SRE的發展 6
1.3 選擇SRE 8
1.4 SRE的未來 9
第2章 SRE在組織內部的定位 11
2.1 如何介入組織 12
2.2 SRE工作著力點 16
2.3 如何衡量工作 19
2.4 貢獻價值 22
第3章 監控建設 25
3.1 什麼是好的監控服務 25
3.1.1 穩定 25
3.1.2 準確 27
3.1.3 易用 29
3.2 監控系統的設計邏輯分析 29
3.2.1 數據生產 30
3.2.2 數據上報 31
3.2.3 數據處理 33
3.2.4 數據存儲 34
3.2.5 數據使用 36
3.3 典型監控應用場景 41
3.3.1 系統監控 41
3.3.2 應用監控 42
3.3.3 終端監控 44
3.3.4 秒級監控 45
3.3.5 監控大盤 46
3.3.6 鏈路監控 46
3.4 報警治理 47
3.5 容器監控 50
3.6 監控智能化 51
第4章 變更管理 53
4.1 變更管理機制 54
4.1.1 傳統運維的變更管理 55
4.1.2 DevOps的變更管理 57
4.1.3 SRE的變更管理 59
4.1.4 變更管理實踐總結 61
4.2 變更控制 62
4.2.1 如何建設好的變更控制 62
4.2.2 制定符合業務需求的變更控制機制 64
4.3 穩定性和迭代速度的權衡 66
4.4 變更風險控制 68
4.5 總結 70
第5章 異常響應 71
5.1 異常的定義 71
5.2 事故/事件定義 73
5.2.1 區分事件和事故 73
5.2.2 事故等級制度 74
5.3 異常響應流程 76
5.4 如何處理值班過程中的異常響應 79
5.5 應急溝通機制 82
5.6 關於線上問題的ROC 84
第6章 服務穩定性治理 88
6.1 SLI/SLO/SLA的製定和落地 88
6.1.1 SLI的製定和應用 89
6.1.2 SLO的計算和應用 90
6.1.3 SLA的計算和應用 91
6.2 故障預防 92
6.3 抑制不可控因素 95
6.4 故障演練 97
6.4.1 故障梳理 97
6.4.2 故障預案 98
6.4.3 混濁工程 98
6.5 故障自愈 100
6.6 業務MTTR 102
6.6.1 關於故障修復MTTR 102
6.6.2 關於故障解決MTTR 104
6.7 災備建設 105
6.8 總結 109
第7章 事故复盤 110
7.1 關於事故复盤 112
7.1.1 事故复盤初級階段 112
7.1.2 事故复盤中級階段 113
7.1.3 事故复盤成熟階段 113
7.2 如何提升事故复盤質量 115
7.2.1 事故复盤深度 116
7.2.2 事故复盤報告 118
7.3 事故分析的邏輯和原則 119
7.4 事故責任的劃分邏輯 123
7.5 事後跟進 126
7.6 基於事故/事件的學習 128
第8章 容量管理 131
8.1 容量管理的目標 131
8.2 容量管理的方法和策略 132
8.2.1 傳統評估方法 133
8.2.2 IT資源成本的構成 133
8.2.3 容量水位的定義 134
8.2.4 容量管理策略 137
8.3 容量分析系統建設 137
8.3.1 業務負載平台 137
8.3.2 巡檢管理平台 139
8.3.3 監控系統和CMDB系統 142
8.4 容量優化方式 143
8.4.1 業務容量優化 143
8.4.2 資源容量優化 143
8.4.3 架構容量優化 146
8.5 容量預案 151
8.6 總結 153
第9章 用戶體驗 154
9.1 外部用戶體驗和內部用戶體驗 155
9.1.1 外部用戶體驗 156
9.1.2 內部用戶體驗 158
9.2 影響用戶體驗的要素 159
9.3 外部用戶體驗的改進策略 162
9.4 內部用戶體驗的改進策略 165
9.4.1 數據兼容性 165
9.4.2 工作流程 167
9.4.3 執行效率 169
第10章 重要業務活動保障 172
10.1 重要業務活動的資源準備 173
10.1.1 容量規劃 173
10.1.2 資源交付規劃 175
10.1.3 技術優化 178
10.2 參與運營活動評估 181
10.3 重要業務活動穩定性預案 184
10.4 重要業務活動準備階段的工作重點 187
10.5 重要業務活動的變更執行要求 190
10.6 重要業務活動的運維人力 192
10.7 重要業務活動的收尾 193
第11章 運維操作基礎 196
11.1 網絡基礎 197
11.1.1 ARP 197
11.1.2 路由 200
11.2 4/7層協議 204
11.2.1 4層協議 204
11.2.2 7層協議 208
11.3 內核參數調優 213
11.3.1 TCP網絡堆棧內存 214
11.3.2 TCP連接數優化 215
11.3.3 TCP高並發優化 216
11.3.4 網絡參數額外調整項 217
11.3.5 TCP擁堵算法 218
11.4 常見命令行 221
11.4.1 查看數據指標 222
11.4.2 網絡數據包分析 223
11.5 配置管理工具 227
11.5.1 Ansible 228
11.5.2 CFEngine 229
11.5.3 Chef 231
11.5.4 Puppet 234
11.5.5 Salt 237
11.5.6 配置管理工具的匯總說明 240
11.5.7 雲環境下的配置管理工具演化 241
11.6 基礎設施即代碼 242
11.7 關於運維操作的未來 244
第12章 基礎組件運維 245
12.1 負載均衡中間件 245
12.1.1 算法邏輯的影響 246
12.1.2 附加特性的作用 252
12.1.3 負載均衡方案 254
12.1.4 負載均衡總結 256
12.2 消息隊列中間件 258
12.2.1 消息隊列方案的技術決策 259
12.2.2 消息隊列的技術演化 261
12.3 緩存中間件 262
12.3.1 緩存中間件的技術關注點 263
12.3.2 緩存中間件的選型策略 265
12.3.3 緩存中間件的技術演化 270
12.4 數據庫 272
12.4.1 SQL數據庫技術的選擇 273
12.4.2 SQL數據庫的配置注意事項 276
12.4.3 NoSQL數據庫技術的選擇 279
12.4.4 時序數據庫技術 282
12.5 組件運維 283
第13章 雲計算和容器 284
13.1 雲計算基礎 285
13.1.1 雲計算平台運維 286
13.1.2 雲計算平台上的產品運維 288
13.2 虛擬化 290
13.3 容器 292
13.4 雲存儲 296
13.5 云網絡 299
13.6 混合雲 302
13.7 雲原生 305
13.7.1 雲原生的需求情況 305
13.7.2 雲原生的發展 307
13.7.3 雲原生的展望 309