何佳佳：民生银行基于开源的运维实践

监控方面，主要是在zabbix之上做二次开发和封装，一个是建立新的监控体系，二是和老的监控平台的集成融合。通过大数据平台做分析，以及后处理响应动作。另外，我们近期在实施容器云，容器方面的监控重要的工作，我们也是通过基于Zabbix的新监控体系来实现对容器的支持。

接下来是重点的应用场景层。应用场景我们更多是从应用运维角度出发进行设计实现。给大家介绍几个场景，第一个场景， onplat全景运维平台，实现实时业务数据分析和可视化。主要功能包括业务数据可视化，实时分析，根本原因分析与问题诊断，主动感知系统交易质量，包括异动、风险，及时反馈。这个项目在去年获了两个奖，一个是金融电子化颁发的运维创新贡献奖，一个是行内科技创新二等奖。这个图比较直观，当前银行的架构变得越来越复杂，比如SOA，分布式、微服务化面临同样的问题。举一个例子，3秒钟的交易，要穿过很多城市机房、系统，包括服务器，怎么定位，怎么找问题原因，其实是一个特别难的话题。

下边这幅图是以前的一个真实的案例，一个比较局部的交易缓慢问题引发的一次特别费力的诊断过程，这里不再详细描述，主要是两大难题亟待解决。一个是全局优化没有特别直观的告诉我们到底哪个点出了异常，二是局部问题掩盖在全局得海量交易里面，难于定位。

基于这些痛点，我们开始着手发起这个项目。主要的设计思路是在应用服务运行过程中，旁路无感知的自动完成信息收集和各项检查，通过API提供给上层做实时展示，多维度分析，甚至通过动态规则引擎、机器学习的参与，再反馈到上层做问题根本原因分析和整体运行情况汇聚实时展示。下边这幅图是当前的实现，一个是非常简单的主页入口，能输入很多要素，比如返回码、IP系统简称、流水号、服务名、日期、系统A到系统B的访问关系等，后台自动区分进入不同的分析视图。另外也可以直接访问系统全局运行视图，实时地汇聚展示了系统健康情况和每个系统之间链路的情况。如果下层某个指标出现异动，会在上层快速响应出来，比如做红色高亮显示，能够很快知道出了问题以及问题所在。视图支持点击下钻到应用或链路视图。我们设立了三个指标集，交易量、性能和异常，围绕这三个指标集进行多维度分析。

应用视图，用于展示应用和交易链路的情况，同样围绕着刚才提到的三个指标集进行分析。通过动态规则引擎以及机器学习，进行分析和判断，识别异常变动和趋势。例如左下角的服务调用分析，通过规则判断，展示当前交易情况和历史同期正常情况，进行比对展示。另外还有交易尖峰分析，我们可以在界面上快速拖拉拽，快速识别异常点和问题原因。

下边的功能场景是单笔交易链路分析。这部分功能对于运维来讲非常有用，比如图上这一笔端到端的交易调用，途经十几个系统、服务，通过这个功能可以直观的看到具体慢在哪个原子服务，到底哪个环节出了异常。

这个平台整个框架比较简单，数据分析逻辑是基于大数据平台来实现的，使用了Kafka，Spark Streaming，ES，Redis等等组件。流程可视化层，利用民生自有的开放框架形成平台，上层使用开源的UI组件，嵌入自然语言处理。

第二个应用场景是我们的自主创新项目实时指标驾驶舱，用于展示商业银行的基本经营指标，包括资产、负债等等的实时情况。民生银行过去只能做到T+1日报表查看前一天的数据，通过这套新的框架，现在可以秒级近实时地看到当前指标，包括存款、贷款等各项指标。现在我们的行领导每天都要多次查看这个功能。这个功能可以在手机上方便的查看实时情况，实现下钻分析到多个维度，比如按机构统计。另外实现快速识别大额异动的交易。逻辑角度不再详细描述，主要包括三层，数据接入层，数据计算层，接口服务层，最终提供到手机上进行展示。

（编辑：宿州站长网）

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