前段时间，很荣幸能参加云栖大会，并分享交流一个议题，接下来我们来回顾一下
这次给大家带来的题目是《小米大数据运维管理体系的建设和实践》
今天整个分享分两部分，第一部分我们先来聊聊大数据运维数字化转型相关的内容 看看运维层面如何做到化繁为简，打造极致效率的；
紧接着第二部分，会给大家介绍一下小米大数据的技术架构 大家可以从中了解到小米怎样应对海量数据挑战的。
为了帮助大家理解，我们先来简单聊一聊小米服务的架构
整个业务架构按照云计算的分层模型来说分为三层，依次是iass层、pass层、sass层
小米的iass层是一个混合云的现状，涉及IDC、公有云、网络等资源
小米的saas层不仅包含战略业务手机 * IOT * 汽车，还包括互联网、电商等数百个业务线
大数据作为pass层的一员，向下对接基础资源，向上承接业务的数据需求
提供离线报表、实时数仓等多种场景化能力
进一步帮助业务沉淀数据资产，提升整体数据效率
同时，大数据是的集团数字化底座，起到中流砥柱的作用
我们再来看下小米服务架构
整个小米的大数据服务是立足于x86和ecs之上的自下而上分为4层，依次是数据采集层、数据存储层、数据计算层、数据平台层
数据采集层：主要使用自研的LCS和以Talos为代表的消息队列组合去实现的，这一块也会在后面的分享中展开讲述
数据存储层：各类开源和自研存储引擎，包含我们的文件存储HDFS、KV存储HBase、对象存储Ceph等等；其中Pegasus是小米自研的，目前在apache已经开源。
数据计算层：小米使用Yarn作为统一的资源管理，基于Yarn之上提供了批处理、流处理多种计算引擎，比如我们常见的MapReduce、Spark、Flink等；除此之外提供丰富的Olap引擎, 满足即席查询和检索需求。
数据平台层：我们内部称之为数据工场，主要提供一站式的数据开发和数据管理能力
小米大数据业务发展非常迅速，已经覆盖国内海外多个区域
现已达到千+集群，数万节点的规模，在存储总量上已经近EB，计算任务30w/天
如此数据规模，给服务运维带来了很多挑战，接下来，我们重点聊一聊
运维成本高：传统运维方案和服务快速发展间的摩擦越来越多，导致运维成本呈墒增趋势，表现在质量、成本、效率各方面
服务生命周期断层：大数据服务场景多、差异大，进一步增加了运维复杂度
数据孤岛问题导致数据效率难以达到最佳状态
运维层面呈经验型单核心发展，导致流程多落地难
识别到问题后我们内部经过充分讨论，结合小米长期处于混合云的状态，发起了大数据运维中台-轻舟的整体规划
轻舟的主线是通过建设通用的基线能力、打造极致的垂域能力，来彻底贯通服务的生命周期
轻舟的整体能力结构是两能力+三中心
基线能力层包含数据集市和发布中心，是整个运维管理体系的基础
垂域能力层是贯穿服务的生命周期的，从服务的创建、运营到消亡，运营是我们日常工作花费时间精力最多的部分，包含服务升级迭代、机器管理、巡检管理等等
在数据上为了解决孤岛问题，我们的解决方案是数据集成、架构解耦
通过构建大数据的一体化运维数据集市，收敛运维周边的所有数据，在数据源头和数据使用方之间做了一层解耦
在数据集市层我们制定了数据规范，将运维数据进行建模和分层处理
最后针对现有的数据源进行ETL调度，最终实现数据统一存储和使用
新的数据架构统一了运维数据体系，解决数据孤岛问题的同时，降低数据使用门槛，
目前整套数据体系已经应用到所有的大数据服务当中，真正做到了数出一孔
再有整个数据场景是闭环的，复杂度由O(n^2)变成O(n)，并且核心数据分析逻辑可复用
整个新的数据架构是以数据场景为中心，取代之前以人为中心
轻舟的发布中心，通过调度编排+低代码的模式，去灵活定义工作流
同时依托模版将SOP进行沉淀，将个人经验转化为组织能力
上图就是发布中心的工作流模版，我们将执行系统和自定义脚本抽象为操作池
在调度编排上定义了多种逻辑区域，如我们的单次执行区，循环区和异步执行区。
目前整套正在逐步推广到所有大数据服务中，并且在一些场景中实现了变更的无人值守，效率提升30%；
后续整个发布中心也会在现有基础上继续优化和迭代，打造全局互联互通，最终实现全流程自动化
在运营中心中，我们结合数据和混合ops的理念，重点解决协同、服务差异和经验化等多个核心痛点
目前整体的效果还是不错的，比如在机器故障处理上已经实现了全流程自动
覆盖了95%的大数据服务，年均自动化处理机器故障近万次
在容量管理上，通过数据趋势的分析，覆盖全场景的容量的检测，降低大量的人工介入
在巡检管理上，通过将风险量化打分，进一步固化了巡检标准和处理流程
此外还有环境管理、配置管理，这里由于时间关系，就不一一介绍了
目前整个运营中心还在持续建设和完善中
接下来是第二部分，大数据的架构实践
小米的核心数据链路，是以消息队列Talos+接入转储这样的组合，作为数据总线去实现数据从端到端的打通
各类原始数据，通过Agent的采集方式，进入到消息队列中，同时也支持基于binlog的存量和增量采集
在转储层一般通过的统一transfer模块，将数据灌入其他大数据的存储引擎中，供进一步使用
目前小米半数以上的数据都是通过这套方案接入的
整套流程做了产品化的设计，用户可以基于平台可自由定义数据链路
小米在数仓这个方向上也经历了基于Hadoop的离线数仓、Kappa实时数仓、Lambda架构数仓的过程
最新的数仓体系是基于数据湖iceberg+flink+spark构建的离线+实时数仓
结合上面提到的，数据经过MQ，最终进入到数据湖当中
数仓的每一层之间通过spark或flink方式进行etl建设
同时小米的olap引擎经过改造可直接查询湖中数据
整个方案在性能上效果表现很好，相比历史架构，其复杂度更低
由于了数仓存储层的统一和ztsd压缩算法的升级，在存储上也有很大的优化
上面提到的数据湖iceberg的底座也是基于HDFS的，这里我们聊聊HDFS 的数据架构实践
一般业界实现中，为了实现数据分层的目的，会使用固态盘、机械盘和高密度存储的方式
在小米内部实现中，为了进一步压缩成本，自研了一套HDFS Tering的架构，将冷数据直接上云管理
上面就是整体的架构图，可以看到后台会有一个mover程序自动的将HDFS冷数据的转储到阿里云OSS上
随后更新Namenode上的元数据，实现文件属性到block到对象的变化
同时对用户透明，在架构上增加了proxydn模块
目前整套方案，已经累计冷备了200+PB数据，数据成本降低80+%
为了支撑小米IOT的战略，解决业务海量数据索引+事务的需求
小米历史是基于封装HBase Coprocessor实现的自研存储，我们内部称之为SDS
但随着数据规模不断上涨，暴露了很多架构问题，比如基于范围分片，failover时间慢，依赖链路多等等
同时无法支撑业务的时序数据需求；此外SDS在开发维护成本上也非常高昂
经过我们选型后，阿里云的Lindorm是非常符合我们需求的，在图中我们可以看到
Lindorm兼容HBase、Hadoop等协议，提供了宽表引擎的同时，还提供了时序等多种引擎
与此同时结合多级混合存储、Serverless等多种特性，可以解决很多遗留问题
小米内部测试后性能还是蛮不错的，符合我们的整体需求
选型完成后，如何低成本的由sds迁移到lindorm上也是一个至关重要的问题。
图中就是整体的迁移架构，我们为IDC到云间打通百G的网络链路
服务层面，SDS和Lindorm之间会提前建立好数据同步链路，保证SDS 和Lindorm都是最新数据
为了最小化业务改动成本，提供了sds proxy的组件
将数据代理到lindorm上，最终实现业务迁移
这一页是最近一段时间参与的大数据相关的事件云图，由于时间关系，很遗憾不能展开说，感兴趣的老师可以线下沟通
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