云计算架构设计6大原则,你遵循了吗?
2006年,个云计算(Cloud Computing)产品诞生,云计算的概念也被提出,现在云计算几乎已经渗入所有的行业和应用场景中。我们不一定能直接感受到云计算对日常生活、工作、学习的影响,但作为IT基础设施,它却悄然支撑着我们正在使用的各个应用。
在很多书和云服务商的官方文档中都介绍过云计算的概念、发展历史、产品体系,我们不再赘述。我们可以从另一个角度去认识云计算的整体架构和服务能力,也就是云计算架构体系,如图1所示,其中概括了云计算从下到上的组成结构,包括基础设施、云计算操作系统、产品体系(包含安全与合规、监控与管理)、解决方案体系、服务体系。
图1
完整的技术架构设计也是有步骤可循的,先是收集需求分析,根据需求分析进行架构设计,再进行评估改进及交付实施,然后持续运营,如图2所示。
图2
在架构设计的各个阶段中,每个阶段均导入前一个阶段的结果,经过当前阶段处理后输出设计方案或搭建环境,渐进式地推进完整解决方案的设计。
(1)需求分析阶段由用户输入需求痛点,经过分析后输出需求分析表。
(2)在架构设计阶段中,根据需求分析表来匹配合适的设计模式,形成完整的架构设计方案。
(3)在评估改进阶段,对已完成的架构设计方案进行评估,输出经过评估和参考良好架构设计原则改进过的架构设计方案。
(4)在交付实施阶段,根据经过评估改进的架构设计方案在云平台中搭建环境、部署业务,提供符合架构设计的云端环境。
(5)在架构的持续运营中,输入解决方案和当前业务运行状况,持续巡检、分析、评估(参见《云端架构》一书的第11章),输出改进措施,进行重构改进,并周而复始地根据新需求提供方案。
基于云计算进行架构设计,所有的技术解决方案都应遵循一定的原则,这也是架构设计中要追求的目标。
图3所示为架构设计的6大原则,包括合理部署、业务持续、弹性扩展、性能效率、安全合规、持续运营。
图3
这6大原则代表了架构设计中需要考虑的不同角度,只有同时遵循这些原则才能设计出完善的架构方案,但在实际情况中,并不需要在所有架构设计中把所有设计模式都融入进去,构建繁杂的架构方案。后面会对这6大原则逐一展开介绍,从各个原则的子项中进行设计。
业务系统在公有云上的部署包括使用虚拟机形式的云主机,还包括性能更强的物理云主机形式,托管服务包括托管应用、托管物理服务器。
基于IT历史资源状况、合规性要求等,很多企业还没有上云,针对这种情况,将云计算操作系统抽取出来打包为独立的软件和服务,在用户的私有化环境中进行部署。区别于公有云面向“任何”用户开放使用,私有化部署仅面向少数指定的用户使用。
混合架构能够对公有云和私有化部署的平台、传统的VMware、OpenStack虚拟化平台或物理服务器等资源进行统一管理和调度,混合架构既享受了不变更本地环境、满足合规要求的好处,又享受了云平台资源丰富、服务能力充足等优势。混合架构也是当前企业转型上云的一种中间状态,会长期存在。
在跨境电商、游戏出海等场景下会使用到全球范围内的多个地域,将业务和数据靠近用户来部署可以减少网络延迟、提升访问体验。因此,纳入了全球部署,来重点解决如何在全球范围内尽可能靠近用户部署的问题,也能实现数据同步存储和处理的方案。
不能相信任何一块硬盘、任何一台云主机、任何一个可用区、任何一个地域,也不能完全相信任何一个云服务商,进行业务部署时应选择多个公有云平台,提升业务持续性,弥补单个云服务商在资源和服务上的短板,屏蔽云服务商的一些技术锁定和商业绑定。
业务持续性主要是指高可用、高可靠、灾难恢复三方面,在设计模式中也是按照这个逻辑展开的。
高可用(High Availability),是指当业务运行的资源出现故障时,通过冗余等设计来避免业务中断。
高可靠(Continuous Operations),是指业务运行的资源无故障,业务可持续提供服务。
灾难恢复(Disaster Recovery),是指当业务运行环境遭到破坏时,在不同环境中恢复应用和数据的能力。
在架构设计的每一层中都应实现冗余和业务持续性,没有冗余就意味着会出现单点,而单点一旦出现故障,就会造成局部服务终止。
存储产品:块存储通过三个副本实现冗余,当一个副本出现错误时,通过其他副本来校验和恢复数据;对象存储中通过纠删码来实现数据冗余校验,提供可恢复能力;对象存储提供跨区域复制功能,避免单个地域成为对象存储的单点。
备份方案:在云端通过跨可用区、跨地域的数据备份提升可靠性,避免只存储一份数据;在混合架构中将数据备份到云端,在本地环境数据损坏时,可通过云端备份文件进行恢复。
容灾方案:对业务系统实现容灾,避免当前业务环境成为单点,提升整体业务的可用性和抗风险能力。
高可用:通过跨可用区的负载均衡部署实现云主机和可用区的冗余;通过全局负载均衡实现跨地域、跨云平台的高可用。
紧耦合的系统不容易扩展,在出现软件Bug和系统故障时难以排查问题,调用每个系统组件的压力各不相同,小问题逐级放大,容易造成整个业务中断。要保持系统弹性扩展,首先要进行系统组件的解耦,包含动态数据和静态数据解耦,解耦后的组件可实现功能单元化,各司其职。
解耦之后再对组件和服务进行扩展,即计算资源的纵向扩展、横向扩展和自动伸缩,包括数据库层的扩展,还有通过混合架构延展本地环境的计算、存储备份、安全防护、产品服务能力。对应用和数据的迁移也算作整个系统的扩展,从一个环境迁移到另外一个环境,系统应保持弹性扩展,在需要迁移时能够快速实施迁移。后还要进行均衡,组件解耦、资源和服务扩展之后需要统一的接入入口,以屏蔽底层解耦与扩展带来的接口不统一等问题,将这些都纳入均衡和全局负载均衡中来介绍。
在各个层面实现解耦,通过消息队列来解耦组件之间的通信,并解耦事件;通过Redis等共享存储实现状态数据与计算资源的解耦;采用云主机部署业务应该面向服务而非资源,将资源与业务解耦;存储实现弹性可挂载和可卸载的云硬盘,采用可绑定和解绑定的EIP;通过DDoS防护、WAF防护等解耦安全防护与计算资源;使用原生的计算能力、存储能力将业务与云平台的特性解耦,实现业务在多个云平台中的可扩展。
组件解耦是实现可扩展的前提,可通过以下方式进行解耦。
保持无状态,将状态数据存储到Redis中。
放到负载均衡中,扩容、缩容不影响整体业务。
通过消息队列、API Gateway解耦,生产者、消费者可扩展且互不影响。
实现业务的全局负载均衡,后端业务能够在混合架构、多云环境中进行扩展
非常多的解决方案和案例中都涉及高并发、流量激增带来的对性能的挑战,在性能效率中,主要目标是发现和提升应用的性能,提高资源和组件的效率。
首先是计算性能,通过采用高配置的云主机或物理云主机来提升单机性能,通过集群形式扩展整体服务性能。
其次是存储和缓存,通过Redis来缓存热点数据、存储临时状态数据,在内存中进行计算能够提升业务性能。在每一层使用缓存,通过CDN缓存静态文件,对没有命中的文件进行回源;通过Redis缓存数据库,加速数据库的访问;通过Redis缓存热点配置文件、热点数据,提前加载,减少访问时间。
再次是对网络性能的优化,在业务实现全球部署时选择优数据中心,并且基于全球基础网络、CDN及全球应用加速来提升网络性能,获得请求加速效果。
后介绍应用性能监测和压力测试,从应用的角度上来评测当前的性能状况、发现问题瓶颈,并针对性地解决问题。
安全合规一方面是为了满足业务安全防护的自身需求,另一方面是满足安全监管的合规要求,在具体实施时会将这两方面交叉在一起。
首先,从用户账号和权限管理切入,为合适的人员分配恰当的账号、角色,授予低权限,对于通过API或CLI来访问的程序或人员分配恰当的公钥、私钥和权限,对于临时访问的对象存储文件Token等也进行严格管理。其次,还有在整个安全体系中的终端安全、数据安全、网络安全、应用安全,以及对日志、行为、数据库操作的审计。后,还有等保2.0的要求、网站备案要求、满足GDPR等各地区对业务和数据隐私要求的制度等。
在账号体系中设置主账号、子账号,并对公钥、密钥进行管理;设置合适的角色,为账号、角色分配所需要的低权限。
通过ACL控制网络访问;通过安全组限制云主机开放的端口等;通过子网和路由控制跨子网的通信。将数据库及只需要内部访问的云主机配置到内网VPC中,设置允许访问的VPC,设置为不连通外网。
防止DDoS、cc、SQL注入、XSS等攻击。
安全审计,保留访问日志、操作日志,逐步实现低频存储、归档存储等。
云平台提供的资源与服务均有SLA,云主机的SLA通常为99.95%,用户构建的业务系统都是基于云资源和云服务的SLA,在此之上构建可用性、可靠性更高的业务系统。对于自身业务系统,也需要制定SLA来表明服务可用性或其他指标,制定了用户业务的SLA后,就可以按照SLA阈值来设置高可用限流值,综合评估整体业务的服务可用性和数据可靠性,并指定故障应急措施。
在持续运营中会对云资源、云服务、事件及用户的应用进行监控,并设置告警,在达到告警条件时,通过电话、短信、邮件、钉钉、微信等方式通知相关人员,将告警交给回调函数,可实现自动化故障处理或相应的应急预案,减少人工介入。
应该在架构设计的每一层进行监控与告警,包括对云资源、事件、应用运行状况的全方位监控。对于用户自定义的需要监测的资源与服务,需要配置合理有效的告警策略来及时发现异常情况。通过Advisor实现云平台巡检,持续监测资源的变化,持续定期评估业务架构,及时发现业务架构是否还匹配业务需求。
此外,还需要具备自动化响应及处理功能,自动伸缩能够通过监控CPU等指标自动扩容或缩容云主机数量;通过定时器固定周期扩容或缩容云主机数量。实现事件驱动响应,由事件消息触发执行脚本、回调函数等操作,实现智能运维,根据事件和告警自动触发运维操作,编排运维脚本,通过智能运维的方式来减少人工运维。
及时发现消费及业务成本的变化,并对成本进行优化。设置账户余额告警值,避免快速消费,实现成本控制。评估资源使用时长,将按时计费的资源转变为按月、按年计费,优化资源的使用。通过Advisor中建议的成本优化释放没有使用的EIP,根据CPU等指标来减少云主机数量或降低云主机配置,云主机处理对象存储时通过内网进行访问,减少外网访问的流量费用。通过多云部署实现成本优化,综合多个云平台的资源价格选择资源,选用较优的组合方案,通过其他云平台更低单价的竞价实例云主机来处理OLAP的业务。
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