什么是SRE

SRE（Site Reliability Engineering）即站点可靠性工程，最初由Google公司提出，通过将开发、运维等多方面进行整合，协同推进系统可靠性，从而确保业务服务能够持久运行。

这是一种新的模式，与传统的运维相比，更加强调服务于目标的多维因素整合，通过开发自动化、智能化工具、实时监测等手段，从根本上解决系统稳定性和可靠性问题。

为什么需要SRE

数字经济的发展日新月异，云计算已经成为企转数改的重要支撑和推动力量。云计算的优势无须多讲，随之而至的管理问题亦令人酸爽，本文以云计算平台管理为目标进展案例性分析。

《SRE Google运维解密》一书中给出了SRE的经典核心原则，就不再赘述，本文以其为基础，抽象了几个核心关键点。

借鉴行业优秀实践，并结合云计算业务场景与特性，可以进一步提炼为以下4个核心原则，来组织日常运维工作。

可监控：通过采集业务指标、日志、性能、告警等数据，快速分析与定位问题；准确识别故障，并及时采取措施解决问题。
可预测：通过故障预测来提高系统的可靠性和稳定性。预测故障可以帮助SRE团队比较早的了解到潜在的问题并及时采取措施。SRE通常会通过数据分析、模拟测试来预测故障。
可协同：将运维操作手册化、流程化，以便确保运维作业的一致性；提供线上协同工具，当出现问题时能够快速召集运维专家协同处理问题。
自动化：自动化是SRE方法论的核心，SRE强调尽可能的自动化来提高服务可靠性和生产率。自动化可以减少人为错误，提高一致性和重复性，并释放人力资源进行更有价值的工作。

SRE的核心原则不仅是构建高可靠性、可扩展性和弹性的系统关键能力要素，也是塑造运维工作方式的重要基础。通过遵循SRE的核心原则，能够快速发现、定位、响应和协同处理问题，同时也能够主动预防性维护和持续优化，提升系统的运行质量和稳定性。

SRE 的方法固然重要，但没有强有力的工具链来作为支撑，在执行面将面临步步维艰，因此，建设一套适合自身业务服务场景的SRE工具链，是让SRE实践得以高效运转的关键。

本文基于SRE 的核心原则，即在“事前”发现潜在问题，“事中”快速定位、处理问题，“事后”持续优化来规避问题。通过实时监控和分析数据，并采用自动化工具套件来减少手动操作，从而缩短故障处理时间，排除潜在故障点，并持续优化服务稳定性。

在云计算环境中，算力服务的运行监控至关重要。开发/运维人员时常面临以下典型的问题：

SRE稳定性治理很重要的一部分就是预警治理，通过监控分层、统一预警配置、统一预警优化配置策略等措施来实现主动预警。从规则驱动向内生智能驱动转变，提升监控准确性，及时发现隐患。

建立一套全面覆盖的运维指标体系，通过指标分级的方式，提供丰富的业务监控指标，保障能够及时的发现问题。

根据对大量指标的分析，定义一套全面覆盖的指标度量体系。并根据指标的权重、关系以及对应运维人员的权责进行划定。设计指标时采取场景分类的方法：

脱管、中断类，定义为核心指标；如设备或者云服务宕机、网络不可达等。就是关键业务及服务指标异常代表业务不可用。通过抓主要矛盾的方法，关注核心路由器、IDC出口、资源池出入口等。
资源过载类，定义为关键指标；关键指标代表业务运行状态的健康度，如受到网络攻击，对应的网络流量、资源会发生指标的变化、产生告警，通过这类指标快速发现问题。
运行质量类，定义为重要指标；重要指标代表业务运行质量状态，如端口抖动、时延造成业务质量不达标等，关注事件的关联及变化。