自从数据中心引入了云计算、虚拟化等大咖技术，立刻变了模样，这些技术大幅提升了数据中心的运行效率，给数据中心带来了诸多好处。不过，任何事情都有两面性，我们在享受新技术带来的益处时，也给数据中心运维的管理带来了不便，需要管理对象的数量、规模及复杂度均呈现指数级增长，传统人工干预、保姆式管理监控与故障处理的方式肯定无法满足要求了。比如对于公有云及大型私有云，服务器数量往往可以达到数万到数十万、百万规模，各类系统云服务及租户的业务应用负载数量，也达到了数以百万乃至千万级的程度，这样全靠人工维护不现实，必须引入自动化、智能化运维的管理模式，将人均维护管理效率从平均每人数十台服务器，提升到平均每人数千台服务器。运维的管理不能成为数据中心上云发展的绊脚石，也要跟得上数据中心的发展。本文将着重介绍几种现代运维中运用的新技术手段。

自动化人工故障修复机制

数据中心难免会出现这样那样的问题，靠人工发现不仅速度慢，而且容易误判。不妨将这个识别工作交由软件来处理。首先，要建立一个故障模式库，长期积累各种曾经或者可能会出现的故障预判、识别，这个故障库内容要实时保持更新，不断将一些新的故障类型和经验输入进去。其次，将故障判断的方法告知软件设备，由软件自动完成判断，软件根据从数据中心各个设备收集上来的运行参数，与故障模式库里保存的参数进行对比，如果发现有相同的，认为是数据中心出故障了。最后，数据中心可以采取告警方式通知运维人员，也可以由软件执行一键式修复。这个取决于业务的重要性以及数据中心故障经验积累的丰富性，万一恢复动作错误，可能会引发二次故障，给数据中心带来更大的损失，所以修复机制一定要慎重，非紧急的业务故障不建议采用自动修复，待人员确认之后再去手工执行修复。实际上，云计算的引入增加了数据中心故障自动检测和修复的难度，所有的应用业务都已和物理硬件设备脱离，形成了一个纯软件的虚拟世界，复杂的虚拟系统给故障的排查和分辨都带来了难度，这给自动化人工故障修复带来了极大挑战。不过，数据中心运维走自动化的路已不可避免，过多的人力成本对于任何一个高速扩张的数据中心都无法承受。

日志和监控信息集中管理与控制

传统数据中心中，各软硬件系统的日志监控信息往往相对零散孤立，没有实现与业务和用户的自动关联，当出现故障时，甚至还需要依此登录到每台设备上去排查，效率低下。在有些数据中心虽然部署了网管系统、日志服务器，依然需要人工检查。当数十万的设备同时输出日志时，海量的数据根本没有办法进行检查，这时就要统一对这些信息进行分析和判断。很多数据中心建设运维管理云平台，就是要将这些海量数据进行统一处理，依然是通过提前设定判断条件，然后发现不符合常规的日志及时进行告警。云平台的判断条件忽略了日志告警的设备差异，只关心对业务有影响的日志信息，设计一些特有的判断故障的条件，这些条件需要和各种设备厂商沟通好，证实这些判断是有效的，然后在云平台中部署。云平台的功能很强大，仅仅是依靠设备主动输出日志来诊断是远远不够的，它还可以主动从数据中心的任何一个环节采集监控信息，这些监控信息可以实时反映整个数据中心系统运行的综合状态，一旦出现异常的参数或者有变化的数值，就要引起警惕，输出告警。

大数据的机器学习机制

传统数据中心的故障发现与修复建议的处理，主要依赖云平台收集的日志和监控信息，通过运维人员长期积累的历史经验进行判断，人的行为是最不可靠的，很多时候经验都是错误的，而机器则不会出错，只要你给它足够的学习信息，它就可以做出正确的判断。最近Master很火，Master是一款会下围棋的机器人，在最近的围棋比赛中，取得了60胜1和的成绩，1和还是因为掉线被系统判和，落败者包括聂卫平等顶尖围棋高手，这说明只要给设备足够的学习时间，它的智慧可以远远超过人类。运维的管理也可以引入机器学习技术，通过对数据中心运维海量数据的分析，利用大数据建模，自动化地、智能化地挖掘出更多高价值的、运维人员认知范围外的故障模式与系统优化模式，从而进一步提升系统运维的效率。通过大数据机器学习，对大规模运维场景下的性能与故障规律分析、趋势预测及故障根因识别定位，提升机器自动化运维的能力，最终其将超过人工运维的判断准确性，就像机器人下围棋一样，最终机器运维数据中心也要大大超过人们自动去做。人们只要去研究如何让这些机器正确学习，学习好就可以了。

显而易见，云数据中心新的自动化运维技术特点主要是：自动化、自学习。由机器自我学习，自动完成数据中心的运维和故障修复。未来的数据中心虽然规模更大，系统更复杂，但在运维的管理上要从简，实现自动化运维管理。数据中心运维将人的因素排除，让数据中心形成一个完全的自治系统，实现成为真正的无人数据中心。当然，数据中心的自动化运维还有很长的路要走，没有哪个数据中心能够真正脱离人工参与。这就像自动驾驶汽车技术发展一样，技术复杂，并彻底改变了现有的生活方式，要人们接受需要很长时日。对于数据中心也一样，自动化运维技术虽好，但仍不够成熟，很多人持观望的态度，但愿未来这类技术可以很快完善起来。

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