微服务架构得到了广泛的部署与应用, 提升了软件系统开发的效率, 降低了系统更新与维护的成本, 提高了系统的可扩展性. 但微服务变更频繁、异构融合等特点使得微服务故障频发、其故障传播快且影响大, 同时微服务间复杂的调用依赖关系或逻辑依赖关系又使得其故障难以被及时、准确地定位与诊断, 对微服务架构系统的智能运维提出了挑战. 服务依赖发现技术从系统运行时数据中识别并推断服务之间的调用依赖关系或逻辑依赖关系, 构建服务依赖关系图, 有助于在系统运行时及时、精准地发现与定位故障并诊断根因, 也有利于如资源调度、变更管理等智能运维需求. 首先就微服务系统中服务依赖发现问题进行分析, 其次, 从基于监控数据、系统日志数据、追踪数据等 3 类运行时数据的角度总结分析了服务依赖发现技术的技术现状; 然后, 以基于服务依赖关系图的故障根因定位、资源调度与变更管理等为例, 讨论了服务依赖发现技术应用于智能运维的相关研究. 最后, 对服务依赖发现技术如何准确地发现调用依赖关系和逻辑依赖关系, 如何利用服务依赖关系图进行变更治理进行了探讨并对未来的研究方向进行了展望.
目录
3 服务依赖图的关键应用
3.1 基于服务依赖图的故障根因定位
3.2 基于服务依赖图的资源调度
3.3 基于服务依赖图的变更治理
4 工程实践应用
5 服务依赖发现技术展望
6 结束语
3 服务依赖图的关键应用
服务依赖关系图对于提高微服务架构软件系统的运维效率具有重要意义, 能够帮助开发与运维人员高效、精准地发现与定位系统中的故障并进行根因分析, 制定高效的资源调度策略以保证微服务架构系统的端到端 SLA (service level agreement), 以及用于包括故障预防、部署规划和异常检测等在内的变更治理.本节重点介绍基于服务依赖关系图的故障根因定位、资源调度和变更治理等研究工作.
3.1 基于服务依赖图的故障根因定位
随着微服务的发展, 服务间存在复杂的依赖关系, 一个请求往往会引起不同节点上若干服务的大量复杂的互操作. 同时, 这种复杂的依赖关系带来了故障的蔓延性和传播性, 单个服务的故障会在系统中迅速传播. 当某服务出现异常, 可能会级联地导致依赖该服务的其他服务的行为异常, 使得大量的服务失效. 这种跨节点、跨服务的故障传播会大大增加故障根因定位的难度, 降低故障根因定位的效率. 通过构建服务之间的依赖关系图, 在某个服务发生故障时, 可以快速精准地定位故障根因的位置并判断受影响的下游服务. 根据故障根因定位的方法不同, 基于服务依赖关系图的故障根因定位可以分为基于可视化、基于图搜索和基于随机游走方法.
服务依赖关系图已在故障根因定位领域得到了大量应用, 服务依赖关系图对服务之间的依赖关系进行刻画, 这种依赖关系反映了服务之间的故障传播, 从而有助于运维人员进行故障根因定位. 基于服务依赖关系图的故障根因定位首先通过指标、系统日志或追踪数据构造服务依赖关系图, 然后当异常发生时, 从服务依赖关系图中的异常节点出发, 通过图搜索、随机游走等算法得到候选故障根因, 然后通过异常分数、与异常节点的相关性或被访问次数等方式对候选故障根因进行排序. 相信未来会有更多研究工作提出结合服务依赖关系图的故障根因定位方法.
3.2 基于服务依赖图的资源调度
基于服务依赖关系图的资源调度可以保证整个服务的 SLA 要求. 文献 [66] 提出一种基于机器学习的微服务资源管理框架. 该框架首先构造用于预测服务端到端延迟和 QoS 违反概率的机器学习模型, 然后使用该模型对资源分配进行预测, 在满足 QoS 的同时最大化资源效率. 文献指出资源调度需要考虑微服务之间的依赖性, 否则将导致低效的资源分配, 并且不一定有助于应对负载变化和保证服务性能. 因此, 该工作基于延迟从后端服务传播到前端服务的假设, 利用服务依赖关系图优先对后端微服务进行资源调度, 从而避免前端微服务不必要的资源调度. 从服务依赖关系图上识别关键路径, 并定位可能违反 SLA 的关键微服务实例, 基于关键微服务实例上的资源利用率、性能指标和工作负载特点, 通过强化学习对资源做出扩容或缩容的决策. 同样地, 基于服务依赖图, 提出一种基于梯度下降的资源调度算法, 则使用分层排队网络对微服务的性能建模, 通过遗传算法求解最优资源调度策略.
在资源调度领域, 服务依赖图精准刻画了服务/虚拟机之间的依赖关系, 有助于准确地分析服务性能以保证服务端到端 SLA.
3.3 基于服务依赖图的变更治理
在变更故障预防方面, 文献基于服务依赖对变更风险进行评估. 首先, 从网络依赖、组件调用等数据构造故障图, 故障图描述了从底层路由器、交换机等网络设备到上层服务的故障传播. 然后, 基于变更通常只会影响小部分服务的假设, 提出一种增量评估算法, 该算法复用已有的评估结果, 将变更风险评估问题转换为布尔可满足性 (SAT) 问题, 使用 SAT 求解器对差异故障图进行分析, 从而避免重新分析整个故障图. 最后, 如果待变更的故障图不满足可靠性目标, 则会根据提供的规则生成一组满足该目标的改进方案.
在变更治理领域, 服务依赖图主要应用于变更影响面的分析, 相信未来会有更多研究工作将服务依赖图应用于变更治理的其他方向.
4 工程实践应用
如前文所述, 微服务系统依赖发现技术可分为基于监控数据的依赖发现, 基于系统日志的依赖发现和基于追踪数据的依赖发现. 目前产业界微服务依赖发现技术往往与数据采集和分析工具紧耦合, 通常作为其中的一个关键功能模块. 日志数据的采集和分析工具包括 Filebeat、Logstash、Flume 等开源工具. 其中, 以 ELK(Elasticsearch、Logstash 和 Kibana) 为代表的开源软件生态是业界主流的日志采集存储与分析的技术架构.此类软件在各个目标节点安装 agent 组件, 读取不同格式的日志数据, 并将数据发送到指定的位置, 收集微服务系统产生的系统日志数据, 然后基于统一标识、共现概率、日志频率等方法预测服务请求执行逻辑, 进而发现微服务实例和微服务依赖关系. Splunk 是业界日志数据采集和分析的代表性工具, 支持自定义丰富的日志分析方法,能够支持构造微服务发现应用.
5 服务依赖发现技术展望
表 1 从相关工作所使用的运行时数据的类型、期望发现的服务依赖关系、最终发现的是否为服务运行时数据之间的相关性、是否需要修改目标系统的源代码以及是否需要向软件系统中注入故障或者干扰 5 个角度对比分析了现有的服务依赖发现方法.
在拓展服务依赖发现技术的应用领域方面, 将服务依赖发现技术应用于系统变更风险感知和故障根因定位是一个关键发展趋势. 首先, 服务依赖发现技术能够监测整个变更周期中受变更影响的服务的运行情况, 预测变更可能引起的故障, 实现实时变更风险感知, 帮助运维人员动态调整变更灰度策略, 避免和降低变更造成的故障对业务的影响. 其次, 由于微服务间具有复杂的依赖关系, 发生故障的服务与导致故障的部署了变更的根因服务可能完全不同, 导致故障根因定位十分困难. 针对该问题, 在故障发生时, 基于服务依赖图采用图搜索、因果推断等技术, 可以找到与故障高度相关的变更, 辅助运维人员进行故障根因定位, 提升运维效率. 文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-623363.html
6 结束语
服务依赖发现技术是准确地刻画微服务架构软件系统中各个微服务之间的复杂的依赖关系的重要手段, 对微服务架构软件系统中的故障定位、性能瓶颈分析、资源调度等一系列运维任务有重要意义, 其研究受到了工业界和学术界的广泛关注.本文从服务依赖发现的基本概念出发, 从 3 类不同的运行时数据的角度总结了已有的服务依赖发研究工作. 通过整理总结已有的服务依赖发现技术及其应用的相关工作, 进一步分析了服务依赖发现技术当前所面临的问题并对未来的研究方向进行了展望, 为相关研究人员开展下一步研究工作做出一些有价值的探索.文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-623363.html
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