2016年12月1日-2日，Velocity China2016在北京举行，会上阿里巴巴平台架构部研究员林昊（花名毕玄）发表了题为《阿里应用运维体系演变》主题演讲。主要介绍了阿里应用运维体系经历的几个不同阶段的演变。毕玄作为亲历者，分享了阿里在这个过程中随着业务发展、规模扩大、业界技术变化，在思路、方向和人才体系上的演进。
毕玄表示，阿里的运维体系先后经历了脚本时代、工具时代，以及目前正在全面落地DevOPS思想的过程，另外也在积极探索自动化运维和为未来的智能化运维做准备。最初在08-09年的时候，阿里还处于脚本的时代，大量的运维工作需要通过脚本来操作，但随着业务规模扩大和复杂化后，越来越难应付，开始引入运维工具理念；在运维工具时代，阿里的运维体系也经历过从纯粹的工具团队/运维团队并行的阶段，到为了更好地保障工具质量的大一统的工具团队阶段，再到逐渐有DevOPS思想和职能的偏软件思想的工具团队时代；直到最近的阿里应用运维团队的大变革，将以前的应用运维团队全部打散，合并到各BU的软件开发团队中去，全面践行DevOPS思想。最后，毕玄还分享了他对目前自动化运维及未来智能化运维的一些分析和建议。
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演讲全文：
大家好，我是毕玄，我今天分享内容的主题叫阿里应用运维体系的演变。在讲这个话题之前，我简单讲一下阿里和Velocity会议的缘份。我记不清楚是几年前，我们有同事在美国参加Velocity大会后，觉得这个会在性能、前端，还有运维这三个专业领域上讲的非常专业，做的非常好。所以当时我们有同事和Velocity的官方一起努力想把这个会引进到中国，我们觉得这是一场非常专业的会议。所以非常欢迎来参加Velocity大会的人，还有感谢在Velocity大会上演讲的人，好，下面开始我今天的演讲。
我先简单介绍一下我自己。我是2007年加入阿里巴巴集团，在阿里九年来，一直做的都是基础技术领域相关的东西。现在外部知道比较多的，比如阿里的服务框架、HSF、HBase、异地多活、混合云，还有调度以及系统相关的东西。
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大概是在2013年我从原来的基础技术部门转向运维部门，在这个部门待了三年左右。就是在这三年里，我基本经历了阿里巴巴在应用运维这个领域，我们所尝试的一些方向性的演变。这些方向现在看来，多数在运维领域都是很明确的方向，比如最早期的脚本时代，这是最基础的一个阶段，在脚本化以后就是工具化，然后就是很火热的DevOPS，然后朝自动化、智能化演进。方向很明确，但是在每个不同阶段演进过程中有很多问题，所有公司在往这些方向演进的过程中，很容易碰到各种各样的挑战和各种各样的问题。我们觉得整个业界在走这个过程的时候，谈失败教训的比较少一点，做成功经验分享的比较多一点。但相对来讲，其实失败经验可能更值得大家学习，成功经验则因为每家公司的情况不同而会不一样。
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我简单讲一下阿里走过这几个方向的过程，并不代表阿里现在就是智能化，阿里同样是在不同的运维领域的不同阶段。我们可以看阿里在走整个过程中所碰到的一些问题。
阿里应用运个团队，首先要做所有日常运维的工作，像发布、扩容、重启、修改脚本等。另外就是环境的维护，比如操作系统升级这些也都是运维团队需要介入很多的。除了日常运维措施以外，阿里运维团队还会负责容量管理。一个典型的案例，比如每年的“双11”我们都会定一个指标，比如大家今年都知道阿里巴巴在今年“双11”17.5万笔的交易笔数峰值，其实我们在年初的时候，就会按照这个交易笔数去算，17.5万笔需要多少机器，每个应用需要怎么去分布？以前都是运维团队会介入，投入非常多的人力来计算怎么样去分布机器。所以容量管理会成为整个运维团队要花很大精力投入的一个方向。然后还有稳定性，所有运维团队都需要去做的。比如说我们需要看监控，我们需要接所有的报警，故障出来需要处理。上述是一个大概的范围，每家公司其实对运维团队的范围划分可能会不大一样。
脚本化，其实就是最早的阶段，所有的运维团队都干过。阿里大概是在2008年左右，我们会比较多的通过脚本化操作来做运维。那个时候我们会经常看到，运维同学会写一些单机的操作脚本，数量会有很多，而且还有一些批量操作的措施。这是最古老的时代，现在多数的运维团队可能已经跨过了这个时代，但是这个时代还有很多小的运维团队在开始的时候也都会经历。
这个阶段最容易出现最明显的问题就是，复杂的逻辑会非常难实现。这个我印象比较深刻，阿里为什么在这个阶段有很强的感受呢？我们在2008年到2009年年初左右的时候，我那个时候还不在运维团队，在中间件团队。当时我去看运维做发布，阿里那个时候大概在一个城市有两三个机房，我们就会看到发布的时候阿里当时有一个时间窗口，比如某天早上的一个小时内要完成所有的发布，那时候我们一个早上要完成100多个应用的发布，分布在两个机房，那时候因为没有发布系统，同学用批量脚本处理不同的机房，然后会看到运维同学打开很多不同的窗口。有时候会问一下运维同学，连他们自己也不知道这个应用现在发了哪几个机房，因为发的时候肯定不能全杀掉发，比如分一半，或者分更多批次，这个时候很容易忘哪些发过哪些没发过，哪些发布成功哪些没有成功。
我们现在再看那个阶段，我们就知道脚本化对我们来讲，虽然后面肯定还要有脚本，但是纯粹靠脚
本化完成运维操作的时代要过去了，而且是扛不住了。所以阿里开始各种各样新方法尝试的阶段，我们把这个阶段称为工具化时代。
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工具化的时代非常简单，思想就是通过软件的系统实现所有运维的复杂操作。复杂操作的背后仍可能是单机上的脚本操作，因为这对运维人员来讲是最容易维护的，如果全是程序化是非常难。所以这个时候的思想比较简单。
在工具化这个时代，我们尝试了非常多手段，怎么样让这个时代走的更好更顺畅。如果你的运维团队从一开始就以传统运维团队开始往前演进，估计碰到的问题会和阿里差不多。阿里最早觉得我要做运维系统，所以我们成立了一个工具团队，是专门做运维系统的，专门做软件层面的开发。同时还保留原来的运维团队，运维团队主要负责我刚刚讲的那一堆操作东西。这意味着工具团队不负责这些具体运维操作，只负责写系统。开始的时候这两个团队是分开的，然而在运转的过程中，我们就会很容易碰到下面这种情况：工具团队觉得我们自己做了很多工具，运维应该变得很幸福了；运维同学告诉你，其实我们生活没有变的很幸福，基本上跟以前差不多，甚至更惨了。
这个过程中，你很容易碰到这两个团队互相讲各自碰到的一些挑战和问题，包括各自认为自己做的好的部分，但是最终确实你能感受到的是，运维的这项工作好像没有被彻底改变掉，虽然有改变，比如以前可能是批量去一个黑屏窗口操作一堆的批量脚本，现在改变成了用一些有UI的系统，运维同学就是点点点，但是对运维同学来讲，并不一定是实质性的改变。另外，工具团队自己也会很容易出现成就感等等的问题，因为他们觉得，我明明做了很多东西，为什么运维团队的同学会不认可。
阿里在这个阶段大概走了有一年左右，因为当时差不多这两个团队都是我在带，后来我们觉得这个方式可能会有些问题。我们当时的判断是，之所以会出现上述现象有一个很大的原因，就是工具的质量不够高。比如说，为什么有些运维同学觉得有工具后，和以前相比并没有很大提升，甚至说更差，很大的原因是工具在运转的过程中出现这样那样的问题。当工具出问题的时候，运维同学会很难介入，这个时候会完全依赖工具团队来解决。这种情况往往让这些运维同学觉得，还不如手工操作好了，批量脚本完全可以搞定，出问题也能自己查。所以我们认为工具的质量是当时最大的问题。
以前阿里的组织结构决定了工具团队分散在很多不同的团队，比如网络有自己的运维团队，服务器有自己的运维等等，他们都是完全分开独立的。分开的情况下有一个问题，每个团队都会按照自己最熟悉的语言和架构建设自己的运维系统，所以也就导致最后运维系统不像我们的生产系统，生产系统可能有一个统一的架构固化，而这种运维级的系统出现的状况就则是百花齐放，什么都有，一出问题，各种语言各种架构的人都要出来了，所以整个体系的质量是非常难保证。总的来说我们认为工具质量是根本原因，其中工具团队的分散是主要因数之一。所以我们决定合并所有工具团队，把所有的工具团队合成一个团队，像一个软件研发部门来应对上述的运维问题，之后我们确实能够很好地的去应对各种质量的问题，包括建立起统一的运维系统体系。
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在这个阶段的过程中，我们的工具的质量确实在逐步提升，因为开始走统一化了，对架构与技术有更多的控制力了。但在完成这个阶段以后，我们仍然没有解决工具团队和运维团队分开的问题，所以我们后来决定尝试另外一种思路，干脆让工具团队自己做运维，比如工具团队认为我能把发布做好，就由工具团队把所有的发布工作全部承接，这样就变成一个团队的工作了，不存在更多的协调沟通问题。这个模式我们运转了一段时间，但我们觉得仍然有提升的空间。
在工具化这个阶段中，我们碰到的问题一方面是我刚才讲的那些，还有一个问题是推进落地。推进落地上，大家可能都知道，很多运维团队最早构建的时候，都是由偏系统操作的人才来构建的，而不是偏软件体系开发的人才来构建。所以这个体系会导致一个现象，那就是挫败感。因为写软件有些时候还是需要一定的时间，特别是你的软件要做到很高的成功率，要做到很好的质量，其实还是需要有时间积累的。所以在写这个软件的过程中，很容易出现挫败感，会导致你会觉得，我还不如不要写软件，用脚本好了。因为每个人都更相信自己可控的东西，不可控的东西会很难坚定的执行。所以，我们觉得在工具化的过程中，方向很容易被人接受，但是真的要坚定的走这条路，思想上是需要有转变的，而且需要有时间保障。比如运维团队中很容易出现一个现象，我可能一个星期全部都在处理线上问题，要么都在处理日常操作，处理活动需求等等，根本没有时间写软件，完全没有。所以这种情况下也不可能做工具化，也做不了。
软件质量是我们在这个过程中发现的最重要问题，阿里最早认为运维系统比较简单，我们后来在发展过程中，看到的第一个现象是成功率的问题，发现成功率和在线系统完全是两种思路，比如在线系统偏向于当系统出问题，后面系统有超时等各种各样问题的时候，我们使用尽可能让它失败掉。但是运维系统为了保证成功率，我们需要有失败的重试等等各种各样的策略，这个也是很高的要求。在成功率之后，我们逐渐碰到了像稳定性、性能这样的问题。因为我们的规模越来越大，比如我们同一天同一个时间段可能要完成非常多次的发布，一次发布后面可能对应上千台以上的机器，如何在这么短的时间内做到性能上的绝对保障，也是一个很大的挑战。
很简单，大家可以想一下每年的“双11”，“双11”零点就是一个时间点，肯定不能在那个时间点附件进行任何发布。但是有可能在那个时间点前的半个小时发现了一个紧急Bug，而且必须修复，这个时候对发布来讲就是个巨大考验，而且在阿里的发展历史上，确实碰到过一次这样的案例。所以我们越来越会觉得运维系统，除了成功率以外，在稳定性、性能这两个领域也面临巨大考验，它跟生产级的系统其实没有什么区别。
另外，我们在推动整个工具化的过程中，碰到另外一个问题是标准化，我们认为国外很多互联网公司在这点上做的相对较好，他们可能一成立的时候在运维体系上就会走标准化。比如一台机器上目录结构怎么样，日志放在哪里，端口是怎么样，可能全部都是标准，在公司一成立的时候，这个就已经是标准，这就决定了这个公司在以后不断演化的时候，他的运维系统是比较容易做的。但阿里是一个百花齐放的系统，那就意味着A业务和B业务的运维系统标准可能完全不一样，就是你连目录在哪儿都找不到，更不用说账号这些，所以导致运维系统非常难统一，必须面对多种环境做不一样的东西。所以标准化是我们在这个阶段中遇到的另外一个大问题，我觉得是阿里在后几年不断做运维系统过程中明白了一个道理，以前埋下的一个坑后面要花很多年的时间来填补。
因为工具化阶段化碰到的这么多问题，让阿里意识到我们工具化中欠缺了一个核心思想，即以软件体系构建整个运维体系，包括思想层面，即以一个软件工程师的思想来做运维体系。大家看这页幻灯片，《SRE：Google运维解密》这本书中提到的Google的SRE团队，他们可能是业界做的相对较好的运维团队，在这本书中，有几句很经典的话，我稍微摘录了一下。比如Google认为SRE是DevOPS模型在Google的最佳具体实践，DevOPS只是个思想，它不是一个可落地的东西，因为光讲思想是落地不了的，思想这个东西大家听完可能就结束了。关键是这个思想怎么被落地？Google认为，SRE就是DevOPS的最好展现。像SRE团队有一个核心思想，他会强调，我是一个软件工程师，所以我应该用软件的方法去应对重复劳动，这个是所有软件工程师刻在骨子里不会被改变的思想。因为软件工程师很难接受自己做一件重复的事情，重复做很多次，他基本上愿意花更多的时间做系统。
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另外我们可以从这本书里看到GoogleSRE团队在时间上有保障的。比如说SRE的团队必须花50%的精力在真正的开发工作中。很多团队其实也想做到这样，但关键是做不到，你可能也会说，我也希望我的团队50%做研发50%做运维。但是你会发现运维压力太大了，还是别做开发了。同样处于这个阶段，Google有明确的方案来做时间保障。比如说，他如果觉得超过50%，他会把这个压力转接给研发团队，自然会保证运维团队的时间分配。所以，正如Google的这本书里提到的，我们认为在SRE是DevOPS思想在Google落地的一个很好展现。
阿里也认为，DevOPS是我们的方向，DevOPS是我们更好的解决工具化的一个方案，就是一种思想。但关键是，我们怎么样才能把这个思想在阿里落地。所以阿里今年做了应该算很大的一次组织结构调整，我们决定把负责整个集团业务的应用运维团队拆掉，直接交还给所有的研发团队，我们的目标是日常的运维操作逐步让研发自己去做。但这是有前提的，比如说你要把日常的运维操作全部交给这个系统的研发人员去做，意味着需要有一套很高质量的运维系统。如果你没有这个系统研发估计就要崩溃了，所以这里面的挑战在于工具化的程度。但是因为交还给了研发团队，所以我们相信在这个阶段中，可以把我们在工具化这个阶段碰到的各种问题都解决掉。
另外，我们认为DevOPS思想落地有一个很大的问题，就是到底怎么落地的问题。在这个过程中我们觉得Docker是非常有效的让DevOPS强制落地的方案，Docker中有一个最典型的方案DockerFile。生产环境的一台机器的整个运行环境，可能不是研发独自搭出来的，最大的可能是研发搭了其中的一部分，然后运维给你搭了另外一部分。所以这个环境是由两个人共同搭出来的，也就是说，其实没有一个人能很清楚的描绘那个环境到底是什么，包括研发自己。所以在出问题时，问题排查就需要多方团队共同对信息，一起排查。但是因为DockerFile强制描述了这个应用运行的所有的环境信息，所以研发就会非常清楚所依赖的整个软件栈是怎么样，这个时候再出问题的时候会有极大的帮助。这是一个强制方案，所以可以让DevOPS更好的推进。
阿里现在仍然有很多东西在工具化这个阶段，但是自动化确实也有一些，我们也在朝这个方向演进。为什么以前让运维同学感觉到幸福感还不够？是因为工具很多时候还是要人点的。人点其实也是时间投入，而且可能是巨大的碎片化时间投入，会导致你工作很难持续。自动化意味着，怎么样让工具中人参与的多个环节直接演进到没有人参与，整个过程无人值守，这个实现起来其实非常难。
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比如说发布，发布是运维中最长的变更，一个发布动作怎么样能做到完全没有人？为什么很难？举个阿里的典型案例，发布完一台机器之后重启了，你怎么知道重启完的应用到底是正常还是不正常，这个判断标准挺难去确定的，现在业界有很多种方案去摸索，到底这个东西是正常还是不正常。这是一个很复杂的话题。更不要说网络设备的发布等等，更加复杂化了，因为你没有办法判断，而且一发就发上去了。所以怎么样朝无人值守演进是一个很难的方向。
另外，有些要做到无人值守，还会需要做到架构层面的支撑，比如阿里有机房级的流量一键切换的能力，最早的时候阿里在这个过程中，仍然有很多人工介入的部分，就是因为各个系统其实不具备这个能力，整个架构也不具备这个能力。所以我们为了做到这一点，整个架构层面都做了很多调整。
所以真的要做到自动化，我们认为这是运维中一个非常重大的里程碑，而且也非常难做到。我们碰到的主要问题是成功率，因为自动化意味着整个过程中显然成功率要做到非常高，因为只要一失败，就要有人介入，除此之外还需要架构的支撑能力。
智能化是现在很火的一个话题，很多场合都会讲智能运维。智能运维、智能化的前提显然是需要有大量的数据收集，如果没有足够的数据，足够的经验，因为运维的很多工作其实是经验，是很难做到自动化的，非常非常的难。所以智能化的前提是自动化，如果你连自动化都没有做好，智能化根本无从谈起。阿里运维还有很多故障的处理，故障到底出现在哪里，这都是非常难判断的。
我们现在的智能化运维只能做非常具体特征性的，比如我们尝试如果单个机房出现故障的时候，是不是可以做自动切换。但是可以看到这个面对的场景非常狭窄，而且会需要很强的特征匹配，所以这个就很难做了。
所以我们认为在智能化这个阶段，阿里有些领域在尝试，我们碰到的主要问题在数据的准确性。其实运维可能会收集很多数据，但是数据要做到精准，其实对技术能力有很高的要求。另外就是经验，所谓的经验，如果不是格式化的是很难被学习的，所以这也是一个很大的挑战。然后是特征层面，人工去提取的特征，就意味着那个特征会非常固定性，所以需要有机器学习的介入做特征的提取。所以，我们觉得先最好安心完成前面的工具化、自动化，在有大量数据的收集和大量经验的采集后，可以朝智能化这个方向去演进。
总的来讲，阿里经过这几年的摸索，我们觉得DevOPS显然是一个大的方向，但是这个方向要被落地，需要有机制的保障。比如说，Google的SRE之所以做的比较好，显然有机制级保障，就是整个公司对运维团队的机制保障。另外就是需要有有效的落地方法。然后自动化是运维领域中的巨大里程碑，智能化的前提就是刚刚讲的。这就是我今天的话题，谢谢大家！
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