2021年是IPTV安播年，运维保障是电视媒体的重中之重，为了了解自动化运维在互动电视领域的应用，众视Tech采访到了成思科技CTO李百峰先生，与大家分享成思科技在大视频领域技术与业务上的思考、研究与实践。
成思科技CTO 李百峰
从业务角度看，随着5G技术的不断成熟，大视频领域的业务不断颠覆着的传统电视的模式。从2016年IPTV业务发展进入的快车道，用户增长快速、各类互动和业务模式、IPTV业务经历了从单一视听业务到融媒体业务的变化，从运营思维、用户场景、大视频领域的市场等各方面的创新。
业务上的创新及高速发展，运维保障工作的变革主要体现在哪些方面？
李百峰介绍，"业务的全面融合，平台的业务保障工作迎来了新的挑战。从技术架构上大视频领域的应用系统从单体服务到微服务，业务数据从G到了T，逐步呈现出"微服务+大数据"的模式，这是推动运维向智能化转型的起点。
大视频领域的业务需求有起独特性，做好业务保障需要的不仅仅是技术平台，而是一个保障体系，需要从意识到团队再到技术路线全面改革。成思结合大视频领域的业务情况，从"技术架构、团队协作、数据可视化"三方面构建保障体系，李百峰说这三点是大视频业务保障的"地基"，支撑业务的发展。
01
架构变"现"，微服务架构，提升服务价值，降低运维工作量
微服务是一种用于构建应用的架构方案，是技术的变革，为什么说是经验变现呢？
微服务不仅是一个技术框架，它本身还是一个平台框架，需要能拆分成微服务，也需要能合体为应用系统，这是经验积累的变现，而不简单是技术变革。
服务的拆分依据：是对业务体系的解构
成思科技在大屏视频领域17年，从单一视听业务到融媒体业务，与行业同行，2018年开始，成思对成熟的系统平台进行微服务架构的改造，"微服务架构有别于更为传统的单体式方案，可将应用拆分成多个核心功能。每个功能都被称为一项服务，可以单独构建和部署，这意味着各项服务在工作时不会相互影响。服务不是传统模块化简单的变体，需要根据实际业务情况分层分颗粒度。
微服务业务解构（基础数据、公共能力、业务应用 拼图单体）
技术平台的构建：是以业务为导向的整合
成思科技重构整个业务运营平台，是为适应业务的快速迭代与整合，包括它的网关和一些对后端的访问、应对大压力的熔断限流等等技术，应对用户规模带来的前瞻性问题，这是我们当初去重构整个平台去做微服务化的目的。
大视频领域从业务线，基础层可以分为播控体系、用户体系、数据体系、安全体系，增值业务层按照不同的业务应用独立，如：大小屏互动、在线教育、医院问诊等融合业务。
业务系统的聚合（业务闭环的小圈组合的大圈）
02
技术变"现"，引入Devops理念，开发运维持续交付，提升迭代效率
微服务是Devops的基础，传统的单体应用由于每一个环节都由不同的团队去完成的，这一形式造成了信息的孤岛，即传递到某一环节，再往下传时那个信息可能就会出现丢失的情况。Netflix提出"谁构建，谁运维"这一理念旨在鼓励系统开发团队同时负责系统的运维与支持工作。
因此Netflix的这一理念打破了链条式开发的状态，避免了其带来的各类问题，使运维、研发成为了一体，从而真正将 DevOps 引入实践。成思经过近2年时间，构建一套适应这个闭环的工具链平台，现在可以说完全融入Devops这样的研发模式。
DevOps工具链
质量是设计出来，同样业务保障体系是需要贯穿到软件的开发每个环节的。成思科技将完整可运行的应用做为交付标准，从研发到实施，使QA贯穿了全流程，李百峰介绍道："对于运维团队来说，软件的开发具有周期性，比如从需求到设计，到开发、测试，最终到运维是一条线，呈现链条式的状态，运维成为了软件设计的重要组成部分，并且对于软件设计来说是隐形但必选的需求。"
那么，运维应该如何做好转型？李百峰的答案是技术产品和技术运营，运维人员转型到自动化运维的研究，技能重组，复合型技能实现自动化，共同降低运维的门槛。
03
数据变"现"，数据驱动，构建运维可视化平台，降低运维门槛
技术产品和技术运营是大视频领域数字化运维转型过程中的关键点，大数据已经全面应用在大视频领域业务上，结合大数据的基础业务数据及应用本身的日志数据，成思基于已有的运维数据（日志、监控信息、应用信息等），以业务为导向，探索智能运维的实践之路，实现数据变现。
运维可视化主要从以下三方面进行呈现：一是监控数据；二是异常告警，根据对数据的告警规则，能够及时的发现服务器或应用的问题，并告知运营人员后解决问题；三是自动降级。
可视化的维度
李百峰说，面对单体应用的运维时，这么多年"灭火队式的运维，对我们来说是常态，但是当这种模式满足业务需求时，我们需要从内部打破这种常态。构建数据驱动的可视化运维平台，是将运维系统化的落地。"
成思科技提出以业务为中心的可视化智能运维，了解运维可视化，其核心是将所运维的服务、资源、设备的状态和正在发生的事件通过可视化的形式呈现出来，并指导运维人员或者产品研发人员做出正确的运维决策。
这一点涉及到了及时性和准确率的平衡问题，算法和经验/规则的有效性问题，实时数据和历史数据的可信性问题以及当掌握全面的信息时，如何聚焦到有用的信息的问题。
如何平衡及时性和准确率？
由于准确性关注的是数据记录中存在的错误或异常等问题，而平衡性是数据的同步和处理过程的效率相关，作为联动关系，平衡好两者关系尤为重要。
而对于算法和经验/规则，李百峰表示："数据收集时，我们针对解决问题的点，从数据本身去做一定的分类。在正常错误中，其最简单的分法就是不用管数据错误。至于报的是什么错，回头再分析这个报错是否应该独立的看，并关注报错的点追溯起因。因此，数据在归类的过程中，除了根据汇总的重点做规则，还要从算法和经验做规则。
如何将实时数据和历史数据结合？
李百峰讲解道："收集的数据中问题分两种，其中一种问题是及时性问题，即当前一旦触发一个点就会导致的问题。另一个是在一个月正常运营之后突然报的问题，但这一个问题不是今天才产生的，而是经过长时间问题的积累后产生的问题。在这一情况下，我们需要进行分场景或分问题的归因。"
成思科技在可视化智能运维上的进行深入研究后，得到了更加完整的"产品运营"为核心的运维体系，某种程度上，可视化程度越高，运维就越简单，运维效率也就越高。其价值在于是技术产品和技术运营成为新融合、新跳板，最终实现大视频领域数字化转型。
04
AIOps价值流，人工智能赋能业务保障体系
对于已经拥有超3亿用户规模的IPTV而言，用户流量、流量变现至关重要。IPTV一直在探索从流量到留量的转型路径，在行业各领域前进。而成思科技一直以来钻研IPTV领先技术，迎来微服务时代后，通过构建"产品运营"为核心的运维体系，奠定了业务发展的基石。
李百峰介绍："传统的单体应用业务耦合度过高，很难实现从研发阶段到实施部署，完成一个闭环，但是中间环节是有一系列的工具来完成，而不是让人完成。因此需要找出更加完善的运维思路才能解决问题。现在在运维方面，正在探索从人工运维到自动化运维的转变。
大视频行业的数字化转型，使产品运营成为新跳板。
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