9月21日，2018 Gdevops全球敏捷運(yùn)維峰會(huì)北京站如約開(kāi)幕！這場(chǎng)匯集運(yùn)維與數(shù)據(jù)庫(kù)干貨的高質(zhì)量技術(shù)盛會(huì)，可以說(shuō)提前給北京新老朋友們送上了一份誠(chéng)意滿滿的中秋佳禮。沒(méi)有到場(chǎng)的朋友也不必遺憾，讓我們馬上精彩回放！
主會(huì)場(chǎng)精華
新炬網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維產(chǎn)品部總經(jīng)理 宋輝——
傳統(tǒng)企業(yè)AIOps落地實(shí)踐
2018被視為AIOps落地的元年，毫無(wú)疑問(wèn)，無(wú)論是對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)公司還是傳統(tǒng)企業(yè)來(lái)說(shuō)，當(dāng)前系統(tǒng)的規(guī)模和復(fù)雜度都已慢慢接近人力極限，智能化是必然選擇。在企業(yè)級(jí)運(yùn)維服務(wù)市場(chǎng)深耕十余年的宋輝老師，基于新炬網(wǎng)絡(luò)在助力傳統(tǒng)企業(yè)智能化運(yùn)維上做過(guò)的嘗試和經(jīng)驗(yàn)，總結(jié)出了傳統(tǒng)企業(yè)AIOps落地的三大建議——1、統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理，做好可視化；2、引入AI能力，結(jié)合智能化；3、標(biāo)準(zhǔn)化運(yùn)維場(chǎng)景，落地自動(dòng)化。由此串連出落地AIOps的演進(jìn)路線，讓現(xiàn)場(chǎng)聽(tīng)眾對(duì)智能化運(yùn)維有了更清晰、更系統(tǒng)的理解。
清華大學(xué)長(zhǎng)聘副教授/青年千人 裴丹——
基于AIOps的無(wú)人運(yùn)維
來(lái)自清華大學(xué)的裴丹教授是AIOps方面的專家，他分享的內(nèi)容相較前者更偏向?qū)W術(shù)思路。從當(dāng)今技術(shù)發(fā)展的背景來(lái)看，人力決策已經(jīng)無(wú)法應(yīng)對(duì)運(yùn)維挑戰(zhàn)，他提出“無(wú)人運(yùn)維”的思路，建議基于AIOps建立運(yùn)維大腦，把繁雜的具體運(yùn)維場(chǎng)景拆解成四類模塊，搭建起AIOps架構(gòu)、應(yīng)用決策算法和運(yùn)維知識(shí)圖譜來(lái)真正實(shí)現(xiàn)智能運(yùn)維。
JFrog中國(guó)區(qū)總經(jīng)理 馬致杰——
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)DevOps和安全的碰撞：傳統(tǒng)行業(yè)DevSecOps的實(shí)踐
馬致杰老師以DevOps的全球生態(tài)作為切入點(diǎn)，由其基本特點(diǎn)引出建立DevOps團(tuán)隊(duì)的最佳實(shí)踐，并指出從組織結(jié)構(gòu)來(lái)考慮，要明白在哪放置DevOps團(tuán)隊(duì)。而對(duì)于落地DevOps的問(wèn)題，他建議用三步來(lái)完成：選擇合適的工具；收集DevOps元數(shù)據(jù)，評(píng)估研發(fā)效率；落地內(nèi)部容器化。此外，他還提出，如果想要上線的應(yīng)用沒(méi)有漏洞，就需要讓漏洞掃描作為應(yīng)用上線的質(zhì)量關(guān)卡，用深入依賴管理來(lái)明確漏洞的影響范圍。
快狗打車（原58速運(yùn)）CTO 沈劍——
底層技術(shù)團(tuán)隊(duì)，該怎么帶？
有別于前面三位老師，沈劍老師從團(tuán)隊(duì)管理的層面展開(kāi)了分享。他圍繞“底層技術(shù)部門(mén)作為業(yè)務(wù)技術(shù)部門(mén)的支撐，如何處理上下游的管理、帶好團(tuán)隊(duì)”這一問(wèn)題，針對(duì)底層技術(shù)團(tuán)隊(duì)的5大痛點(diǎn)逐一給出解法，總結(jié)得出：工作需求應(yīng)從業(yè)務(wù)研發(fā)里來(lái)；支持工作應(yīng)由工單型轉(zhuǎn)變?yōu)闃I(yè)務(wù)型；上下游配合應(yīng)把丑話好話都說(shuō)在前頭，即提前制定數(shù)據(jù)指標(biāo)、流程規(guī)范等；若沒(méi)有業(yè)務(wù)成就感，可考慮接手中臺(tái)業(yè)務(wù)系統(tǒng)；若團(tuán)隊(duì)技術(shù)氛圍不強(qiáng)，可定期開(kāi)展技術(shù)分享或培訓(xùn)夜校，幫助員工成長(zhǎng)。
數(shù)據(jù)庫(kù)專場(chǎng)精華
羅輯思維首席DBA 李丹——
DBA與RD如何更優(yōu)雅地駕馭MongoDB
隨著數(shù)據(jù)量不斷膨脹，以及企業(yè)業(yè)務(wù)需求的持續(xù)增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)庫(kù)的更新和選型成為了越來(lái)越多企業(yè)的探索和嘗試。針對(duì)MongoDB這一時(shí)下熱門(mén)的開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)，李丹老師進(jìn)行了詳細(xì)的應(yīng)用講解。他著重強(qiáng)調(diào)了MongoDB讀寫(xiě)一致性的問(wèn)題處理，以及常見(jiàn)的架構(gòu)部署建議，還結(jié)合最佳實(shí)踐分別列舉出MongoDB在最新認(rèn)證模式中的坑、在查詢優(yōu)化上的原則，以及其他使用事項(xiàng)的要點(diǎn)，足以讓DBA和RD輕松駕馭MongoDB成為了可能。
PingCAP核心工程師 鄧栓——
Cloud-Native數(shù)據(jù)庫(kù)的實(shí)現(xiàn)：TiDB在Kubernetes平臺(tái)自動(dòng)化部署運(yùn)維實(shí)踐
當(dāng)下，Kubernetes已從最初的無(wú)狀態(tài)服務(wù)部署平臺(tái)逐漸演化成云上標(biāo)配“操作系統(tǒng)”，鄧栓老師以TiDB的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)歷詳細(xì)分享了如何在Kubernetes上管理有狀態(tài)服務(wù)，如何借助Kubernetes實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的自動(dòng)化部署和運(yùn)維，和大家一起回顧了TiDB被打造成Cloud-Native數(shù)據(jù)庫(kù)的全過(guò)程。
中國(guó)光大銀行資深數(shù)據(jù)架構(gòu)師 王磊——
銀行業(yè)圖數(shù)據(jù)庫(kù)分析、選型與實(shí)踐
圖數(shù)據(jù)庫(kù)雖然在目前還是比較小眾的話題，但用作一種對(duì)已有數(shù)據(jù)可視化更清晰有效的補(bǔ)充，十分值得深入研究和使用。王磊老師所在的光大銀行，不少業(yè)務(wù)像信貸管理、反洗錢(qián)、審計(jì)分析等，面臨著高連接數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，因此他們將圖譜技術(shù)應(yīng)用于這些業(yè)務(wù)場(chǎng)景里。分享中，除了圖數(shù)據(jù)庫(kù)在光大銀行的實(shí)踐以外，王磊老師還對(duì)主流圖數(shù)據(jù)庫(kù)的架構(gòu)進(jìn)行了分析并提出了選型建議。
巨杉數(shù)據(jù)庫(kù)聯(lián)合創(chuàng)始人/CTO 王濤——
新一代NewSQL數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)與實(shí)現(xiàn)
王濤老師主要分享的內(nèi)容是如何從分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的架構(gòu)里做到NewSQL數(shù)據(jù)庫(kù)。他從傳統(tǒng)MySQL的主從復(fù)制結(jié)構(gòu)說(shuō)起，依次講解了NewSQL數(shù)據(jù)庫(kù)SequoiaDB的MySQL兼容架構(gòu)與實(shí)現(xiàn)、分布式架構(gòu)與特性、MySQL兼容樣例、性能測(cè)試，以及在銀行業(yè)的應(yīng)用實(shí)踐，同時(shí)還解答了現(xiàn)場(chǎng)聽(tīng)眾提出的關(guān)于異地雙活的疑難。
小米運(yùn)維DBA負(fù)責(zé)人 張良——
智能SQL優(yōu)化與改寫(xiě)
既要檢查語(yǔ)法又要判斷邏輯、幽靈般的隱式數(shù)據(jù)類轉(zhuǎn)換、復(fù)雜查詢的索引優(yōu)化、不重不漏的索引優(yōu)化能力……張良老師指出的這些SQL查詢優(yōu)化難點(diǎn)，相信也是不少企業(yè)面臨的難題。他從多方位對(duì)目前市面上的SQL優(yōu)化產(chǎn)品和相關(guān)書(shū)籍進(jìn)行了大量調(diào)研，研發(fā)出了開(kāi)源工具SQLOptimizer，更為現(xiàn)場(chǎng)聽(tīng)眾詳細(xì)解析了其在SQL改寫(xiě)的啟發(fā)式算法、數(shù)據(jù)采樣算法以及索引優(yōu)化算法等策略和實(shí)踐。
網(wǎng)易Cetus項(xiàng)目負(fù)責(zé)人 王斌——
MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)中間件—Cetus的架構(gòu)與性能優(yōu)化
據(jù)王斌老師介紹，他們研發(fā)的這款開(kāi)源的MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)中間件之所以叫Cetus，是因?yàn)镸ySQL是海豚，而Cetus是鯨魚(yú)的意思，兩者是同屬一個(gè)類別的海洋動(dòng)物，目的就是希望讓Cetus使MySQL這個(gè)技術(shù)變得更加強(qiáng)大。那么Cetus是如何助力MySQL的呢？王斌老師從性能、架構(gòu)、SQL功能、代碼優(yōu)化、壓縮優(yōu)化、硬件體系支持等方面做了詳細(xì)的解讀。
運(yùn)維專場(chǎng)精華
中國(guó)電信甜橙金融高級(jí)總監(jiān) 張小虎——
甜橙金融異地雙活方案
作為運(yùn)維專場(chǎng)第一位開(kāi)講的講師，張小虎老師帶來(lái)了甜橙金融異地雙活方案的運(yùn)維實(shí)戰(zhàn)經(jīng)歷。一個(gè)新架構(gòu)的成型必定與業(yè)務(wù)的發(fā)展有關(guān)，業(yè)務(wù)發(fā)展促進(jìn)了架構(gòu)迭代前進(jìn)。想要實(shí)現(xiàn)異地多活架構(gòu)，就要解決這種架構(gòu)的核心問(wèn)題，掌握其設(shè)計(jì)原則，設(shè)計(jì)契合的架構(gòu)方案。在仔細(xì)分析了公司現(xiàn)狀后，最終采用了流量調(diào)度、消息分發(fā)及數(shù)據(jù)層改造等方案，順利解決了面對(duì)跨千公里網(wǎng)絡(luò)時(shí)延、各數(shù)據(jù)中心一致性的問(wèn)題。
匯豐基金服務(wù)技術(shù)經(jīng)理 劉華——
銀行項(xiàng)目落地DevOps的難點(diǎn)及攻克之道
雖然目前市面上有很多DevOps的教科書(shū)，但直接照搬這些案例在傳統(tǒng)行業(yè)進(jìn)行嘗試卻往往會(huì)水土不服。那么銀行項(xiàng)目在落地DevOps時(shí)應(yīng)該怎么做？劉華老師就銀行項(xiàng)目的難點(diǎn)及攻克問(wèn)題的方法進(jìn)行了詳細(xì)的分享。他針對(duì)業(yè)務(wù)需要計(jì)劃與承諾、業(yè)務(wù)組織架構(gòu)復(fù)雜且難以找到PO、依賴供應(yīng)商開(kāi)發(fā)、需求不清晰且復(fù)雜并難以理解等難點(diǎn)，給出了對(duì)應(yīng)的解法，分別是：傳統(tǒng)項(xiàng)目計(jì)劃的方法和工具依然重要；通過(guò)敏捷實(shí)踐和工具實(shí)現(xiàn)高效溝通與交付；實(shí)例化需求確保正確交付和持續(xù)交付。
騰訊運(yùn)維總監(jiān) 聶鑫——
騰訊最新AIOps落地與實(shí)戰(zhàn)
聶鑫老師從騰訊的織云監(jiān)控體系詳細(xì)介紹了他們對(duì)數(shù)據(jù)的多維處理及DPL指標(biāo)概念。隨著AI的發(fā)展和普及，運(yùn)維踐行AI成為一種必然趨勢(shì)，織云對(duì)AI的嘗試逐漸邁上正軌，大致可以分為解決文本NLP、預(yù)測(cè)和預(yù)判的問(wèn)題、信息收斂的問(wèn)題、根因分析等四個(gè)階段。此過(guò)程中的思考和探索引人深思，給現(xiàn)場(chǎng)聽(tīng)眾帶來(lái)了不少啟發(fā)。
京東商城基礎(chǔ)架構(gòu)部資深架構(gòu)師 梁小平——
京東商城集群管理與調(diào)度系統(tǒng)-阿基米德
梁小平老師給大家?guī)?lái)了京東商城集群管理與調(diào)度系統(tǒng)阿基米德的運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)，首先介紹了阿基米德的容器生態(tài)，著重強(qiáng)調(diào)了生態(tài)頂層核心JDOS的重要性；又從調(diào)度系統(tǒng)的實(shí)踐經(jīng)歷入手，分享了搭建過(guò)程中解決的三大挑戰(zhàn)：內(nèi)存超分算法、衡量指標(biāo)SLA及使用大數(shù)據(jù)存量算力用于大促。最后以混合部署實(shí)踐來(lái)收尾，從部署過(guò)程的痛點(diǎn)說(shuō)起，總結(jié)解決痛點(diǎn)的條件和混合部署的關(guān)鍵技術(shù)——資源隔離及限制。
攜程技術(shù)保障中心資深運(yùn)維 徐新龍——
AIOps在攜程的探索與實(shí)踐
徐新龍老師從異常指標(biāo)監(jiān)測(cè)、智能告警診斷、資源混合部署、智能彈性擴(kuò)縮容四個(gè)方面分享了攜程的AIOps實(shí)踐。其實(shí)對(duì)于AIOps的落地，故障預(yù)測(cè)就是一個(gè)典型的場(chǎng)景。原來(lái)的指標(biāo)性、指標(biāo)范圍性的數(shù)據(jù)分析已經(jīng)難以滿足周期數(shù)據(jù)的問(wèn)題預(yù)測(cè)，在這個(gè)層面上，如果有大量的數(shù)據(jù)沉淀下來(lái)，根據(jù)時(shí)間序列的周期問(wèn)題就是一種行之有效的策略。AI畢竟只是一個(gè)工具，實(shí)踐還是要結(jié)合自己的場(chǎng)景，緊跟行業(yè)動(dòng)態(tài)，從學(xué)術(shù)界跟工業(yè)界汲取精華。
阿里資深運(yùn)維 張娟（希寧）——
NoOps運(yùn)維實(shí)踐之彈性容量托管
如今談?wù)撨\(yùn)維，越來(lái)越避不開(kāi)AIOps和NoOps這兩個(gè)話題。在峰會(huì)的最后，希寧老師首度公開(kāi)了阿里NoOps運(yùn)維的彈性容量托管實(shí)踐。彈性托管大大提高了運(yùn)維的生活質(zhì)量，業(yè)務(wù)可以不必關(guān)注更多運(yùn)維細(xì)節(jié)，但可以在業(yè)務(wù)方面做更多設(shè)計(jì)和改進(jìn)。為了實(shí)現(xiàn)彈性托管，阿里進(jìn)行了多種嘗試，從容量規(guī)劃、彈性伸縮及風(fēng)險(xiǎn)管控三方面下手調(diào)整。這種托管的保姆式呵護(hù)根據(jù)壓力負(fù)載做到彈性，把故障率降低，比單純提高可用的幾個(gè)9要實(shí)在得多。
場(chǎng)外精彩：新書(shū)簽售
《Oracle Exadata專家手冊(cè)》：最新dbaplus社群叢書(shū)，這是一本面向Oracle Exadata真實(shí)環(huán)境的實(shí)踐操作指南和專家手冊(cè)。此書(shū)的其中兩位譯者、dbaplus社群聯(lián)合發(fā)起人葛云杰老師和高強(qiáng)老師親臨峰會(huì)現(xiàn)場(chǎng)簽售，吸引了眾多迷弟迷妹的包圍。
《獵豹行動(dòng)：硝煙中的敏捷轉(zhuǎn)型之旅》：來(lái)自匯豐基金服務(wù)軟件負(fù)責(zé)人劉華老師的最新著作，現(xiàn)場(chǎng)簽售也同樣廣受歡迎。這本書(shū)基于劉華老師多年擔(dān)任多個(gè)全球敏捷團(tuán)隊(duì)技術(shù)主管、帶領(lǐng)部門(mén)進(jìn)行敏捷與DevOps轉(zhuǎn)型的寶貴經(jīng)驗(yàn)撰寫(xiě)而成，十分具有學(xué)習(xí)和借鑒的意義。
衷心感謝所有專家老師和臺(tái)前幕后的工作人員，也衷心感謝一眾合作單位和支持媒體對(duì)2018 Gdevops全球敏捷運(yùn)維峰會(huì)北京站的傾情相助！接下來(lái)，由dbaplus社群主辦的2018 Gdevops全球敏捷運(yùn)維峰會(huì)收官之站將于11月在廣州舉辦，期待與大家再次相會(huì)！