本文分享自華為雲社群《DTSE Tech Talk | 第60期：構築雲原生時代的應用穩定性》，作者： 華為雲社群精選。
本期直播主題是《構築雲原生時代的應用穩定性》，華為雲aPaaS DTSE技術佈道師韞欣，與開發者們交流了雲原生時代的應用挑戰、趨勢，跟大家分享了華為雲應用平臺AppStage的實踐經驗和優秀案例，並展望了智慧運維的未來。
雲原生時代的應用挑戰和趨勢
在飛速發展的數字時代，雲原生已經成為了許多企業的首選，它不僅提供了靈活性和可擴充套件性，還為應用程式的穩定性帶來了全新的技術革命。企業應用上雲經歷了三個階段：
• 第一階段，應用以“裝置”為中心，工程師們看到的是一臺臺物理伺服器，軟體是部署在伺服器上的程序，硬體和軟體相對割裂。
• 第二階段，以資源為中心，形成了雲化的資源池，大幅提升了資源的利用率和使用效率。
• 第三階段，是從以“資源“為中心走向以“應用” 為中心的雲原生階段，與第二階段相比，主要區別在於應用的設計和部署方式。雲原生應用是指使用微服務架構對應用進行解耦拆分，並以容器形式部署，更加靈活和可擴充套件，能夠更好地發揮公有云的優勢，以應對業務的不確定性，帶來更高的開發、運維和運營效率。
在這個轉變過程中，也會面臨一系列的挑戰。
• 第一個挑戰是雲原生時代的技術複雜度比較高，工具非常的碎片化，比如服務的編排與排程、容器化、安全合規等各方面的工具。雲原生應用設計、開發、運維過程中，對開發和運維人員的技能要求高，無形中增加了企業的開發成本，降低了開發效率。
• 第二個挑戰是大量工作消耗在工程能力構建上，開發人員真正的業務程式碼開發工作只佔20%左右，隱形成本非常高。首先，每個應用構建都要考慮可靠性、可用性、安全、韌性、多雲部署等一系列能力，存在重複造輪子的問題，造成了大量工作浪費。其次，國家、行業、企業對安全可信、技術規範等有諸多要求，缺乏統一的平臺來支撐落地，每個開發人員對規範的解讀不同，實現方式也會有差異，大幅降低了效率。以華為的經驗，如果這些問題得以解決，30%以上的隱形工作是可以被節省的。
• 第三個挑戰是雲原生時代，維護一個複雜且快速變化的系統，會面臨一系列的問題，比如碎片化的運維工具、版本的迅速迭代、人工效率低且不夠規範等，隨著業務鏈路越發複雜，問題跟蹤和定位會越來越困難，業務資料量的增長也會導致資料庫治理的問題變得尤為突出。
這一系列的運維問題需要未雨綢繆、提前規劃，迫切需要雲原生的運維儘快完成數智化轉型。
華為雲應用平臺AppStage實踐經驗
針對以上挑戰，華為對內部雲原生應用經驗總結提煉後，打造了華為雲應用平臺AppStage產品，為客戶提供了一站式智慧運維平臺，不僅避免了不同廠商和三方的眾多運維工具拼湊的問題，並且圍繞無人值守變更、故障全生命週期管理、業務穩定性治理等三大站點可靠性工程 (SRE)的工作內容，來構建自動化和智慧化能力，在提高運維效率的同時，也提升了服務質量、最佳化了應用可靠性。
自動化無人值守變更：幫助企業提升運維效率，減少人為錯誤
1. 核心理念就是基礎設施即程式碼，將資源、配置、環境、狀態等進行宣告化定義，避免傳統變更理解的差異，可確保任何環境、任何地點執行結果的一致性。在變更自動化的評審、執行和驗證過程中，實現全流程的自動化。
2. 透過一系列的變更灰度評估以及中斷回滾等保險措施，確保變更過程和結果的安全可信。
3. 部署和變更的過程完全不需要人工干預，減少了人員誤操作的可能，保障了變更質量。
透過這些最佳化，10分鐘就能完成一個服務的全新部署，省去了大量的人工時間。華為內部統計，在變更工作中，故障率減少了40%，部署效率提升了30%。
監控與故障管理：全棧可觀測性和故障全生命週期管理，降低了業務從故障發生到恢復的時間，提升雲原生應用整體服務質量
1. 透過對端、管、雲全鏈路可觀測能力，打通資料孤島，將這些資料有機關聯起來。
2. 透過智慧化的運維底座，將資源、配置、事件、可觀測資料建模管理，配合AIOps智慧演算法，驅動根因診斷和異常檢測等運維的高階智慧化應用。
3. 透過定期業務巡檢、監控告警、故障演練等活動，做到故障全生命週期管理，實現1分鐘AI異常檢測和故障發現，5分鐘故障根因診斷定界定位，並基於預編排的故障恢復模板和微服務治理體系，實現核心業務場景10分鐘故障快速恢復。
可用性與連續性管理：透過混沌工程演練，實現確定性恢復，助力可用性達到99.99%
1. 按IaaS-PaaS-SaaS分解可靠性要求，形成應用穩定性指標體系，對應用可用性進行度量與治理。
2. 構建混沌工程演練平臺，提供了50多種故障演練場景，80多種故障注入的方法，來充分驗證業務和應用可靠性。
3. 透過故障演練發現問題，主動提升生產環境的穩定性，做到問題的提前預防和發現。
資料庫治理：WiseDBA提供可信資料庫治理方案，快速診斷資料庫疑難問題
1. 支援RDS、GaussDB for MySQL、GaussDB for Cassandra等多個資料庫引擎的管理。
2. 可對納管資料庫進行IT化巡檢和管理，針對資料庫慢查詢進行分級治理，建立風險評估體系。
3. 支援DBDesigner、SQL稽核等正向設計，從開發階段減少風險問題。
4. 提供資料查詢、資料隱私白名單管理等能力。
FinOps：成本治理確保應用穩定的前提下，幫助企業降本增效
隨著業務的快速發展，企業在華為雲上的各類資源消耗也相應增長，需要對各類資源的使用情況進行有效管理，管控成本。
1. 應用平臺AppStage資源管理系統可構建資源臺賬，提供成本視覺化能力，清晰展示預算、資源用量和基於預測的趨勢分析。
2. 識別成本浪費和異常增長的資源型別，並進行異常實時提醒。
3. 對資源進行智慧檢測，為業務定期生成資源使用報告，推薦資源最佳化方案，同時給出成本收益分析，支撐成本最佳化目標，提升資源利用率。
華為雲應用平臺AppStage案例分享
• 案例一：守護終端雲全球數億使用者的全場景智慧生活體驗
應用平臺AppStage支撐了華為終端雲服務11億+華為使用者和50+應用的託管和運維，助力全球業務可用性連續多年達到99.99%，持續保持優質、安全的使用者體驗，助力華為終端雲服務活躍使用者長期保持穩健增長。
• 案例二：XX公司基於應用平臺重構軟體生產能力，成為工業軟體研發領域的領頭羊
XX公司透過應用平臺AppStage實現運維的統一入口、統一工具、統一資料，形成高效智慧的運維體系，全面提升了軟體工程協作效率，降低開發人員門檻，助力版本釋出效率提升30%，問題定位時長降低45%，運維協作效率提升15%，維護總成本降低10%。
未來展望
運維大模型開啟未來運維新時代
運維大模型：利用大語言模型的自然語言理解能力、推理規劃能力和任務執行能力，從五個方面對一站式智慧運維賦能
• 構建運維助手：幫助工程師解答日常運維工作各種問題，提升效率
• 助力巡檢監控：自動執行巡檢任務，實時監控指標，及時發現異常
• 幫助問題管理：自動探索分析日誌，給出根因診斷，匹配應急方案
• 提供變更方案：分析變更要求，分解任務，編寫指令碼，協助測試執行
• 開發運維報表：自動分析運維資料，生成運維報表，支援自然語言互動調整
知識圖譜與數字機器人融合，推動運維智慧化持續發展
運維知識圖譜：透過將業務資料分析提煉、抽取融合，加工成運維知識圖譜，並沉澱演算法能力，以支撐異常檢測和根因診斷等高階運維活動。
智慧運維數字機器人：利用智慧運維數字機器人（RPA）準確匹配恢復方案，並透過呼叫工具（API）做故障自愈和應急。
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