基于StackStorm的ChatOPS方案-监控报警的自愈

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奇技指南

故障自愈近来是运维领域的热门话题之一。如何正确、有序地调用不同组件以及避免相同功能组件的开发,是一件亟待解决的问题。StackStrom是一个基于事件流并自动执行的系统框架,可以解决一些高频次的运维难题。本文将为大家介绍360 基于StackStorm的ChatOPS方案-监控报警的自愈。

本文来自公众号 360云计算

背景

基于报警事件,进行收敛和自愈处理。

  • 收敛:合并报警,减少报警数量。

  • 自愈:根据预先设定好的规则库进行根因分析,命中后对报警进行自处理。

打造企业级云服务的医疗中心、自愈中心。

整体架构图:

StackStorm介绍

StackStorm是一个基于事件流的自动执行开源项目。它可以基于现有的流程、平台工作流、API、和其他一切可执行的应用环境。让这些外部系统产生的事件,有序的、可编排的集合到一起,作为一个完整的事件流去执行,从而解决一些高频次的场景。

这些执行流程中的每个动作称为一个action(原子),不同项目中的action可以共享。

官方描述支持的场景:

  • 故障排查:捕获Nagoios、zabbix等监控系统报警,然后组合排查action。

  • 自动执行:比如自动解决OpenStack compute node的硬件故障,自动编排和发送邮件等。

  • CI/CD:结合jenkins、aws等,进行持续部署、持续集成。

官方提供的StackStorm架构图:

StackStorm组件介绍

  • Sensors: 监听和接收外部系统的事件,当一个从外部系统过来的事件出现并被接受, trigger被触发执行;

  • Trigger: 是外部事件的具体表现,简单理解为就是事件触发器,衔接sensor和rule;

  • Rule: 映射着所有trigger到action的规则(或者到workflow的对应关系),记录着criteria匹配的规则,映射trigger实例到action的input,简单理解就是规则匹配配置记录;

  • Action: 是st2的具体执行动作和步骤,可以使用脚本、调用API或者其他任何自定义的action。如ssh、API call、OpenStack、Docker、salt、puppe、jenkins等的调用;

  • Workflow: 多个action的集合,这些action被有序的、按照预先定义好的规则先后执行;

  • Pack: st2的内容单元集合,简单理解为一个项目就是一个pack;

官方开放的pack"应用商店"截图:

StackStorm流程说明

sensor通过pull\push 方式接受外部系统的(事件流)数据,通过trigger触发器将数据注射到st2体内,并通过rule模块接收,同时rule模块记录着基于事件的匹配规则,当数据进来的时候根据匹配规则进行匹配,如果命中的话执行action的集合workflow,并按照workflow预先定义好的流程去执行。

pack的 结构

workflow的结构

Sensor:yaml配置文件+Py脚本文件组成

yaml配置文件示例:

py脚本文件示例:

Rule示例:

Workflow示例图:

关于StackStorm的更多示例这里不做详细解释,有兴趣的可以参考官方文档。

应用实例

workflow结构

workflow流程

st2 web平台记录的结果示例

总结

目前我们基于这套流程已经完成了团队内70~80%的通用运维场景,大部分日常报警都已经满足了可自愈的状态,此服务大大节省了运维人员的精力、提高了工作效率,并最大限度的降低了服务故障的时间。

通常每个Server端的服务都有自己的问题排查流程和技巧,结合这些流程、丰富运维场景(troubleshooting流程、止损动作),并最终结合到我们的StackStorm自愈平台上,一个无需人肉干预、可自愈的云服务打造完成。

未来:结合业务拓扑图、调用链关系去完善和丰富平台,同时基于监控、日志数据等结合AI算法做到故障预警、预知,可以先于故障提前发现问题。最大限度的减少业务中断带来的损失。

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