【專訪】成思科技CTO 李百峰:AIOps時代,構建大視頻業務保障體系的探索與實踐

摘 要

2021年是IPTV安播年,運維保障是電視媒體的重中之重,為了了解自動化運維在互動電視領域的應用,眾視Tech采訪到了成思科技CTO李百峰先生,與大家分享成思科技在大視頻領域技術與業務上的思考、研究與實踐。

【專訪】成思科技CTO 李百峰:AIOps時代,構建大視頻業務保障體系的探索與實踐-DVBCN

成思科技CTO 李百峰

從業務角度看,隨著5G技術的不斷成熟,大視頻領域的業務不斷顛覆著的傳統電視的模式。從2016年IPTV業務發展進入的快車道,用戶增長快速、各類互動和業務模式、IPTV業務經歷了從單一視聽業務到融媒體業務的變化,從運營思維、用戶場景、大視頻領域的市場等各方面的創新。

業務上的創新及高速發展,運維保障工作的變革主要體現在哪些方面?

李百峰介紹,"業務的全面融合,平臺的業務保障工作迎來了新的挑戰。從技術架構上大視頻領域的應用系統從單體服務到微服務,業務數據從G到了T,逐步呈現出"微服務+大數據"的模式,這是推動運維向智能化轉型的起點。

大視頻領域的業務需求有起獨特性,做好業務保障需要的不僅僅是技術平臺,而是一個保障體系,需要從意識到團隊再到技術路線全面改革。成思結合大視頻領域的業務情況,從"技術架構、團隊協作、數據可視化"三方面構建保障體系,李百峰說這三點是大視頻業務保障的"地基",支撐業務的發展。

01

架構變"現",微服務架構,提升服務價值,降低運維工作量

微服務是一種用于構建應用的架構方案,是技術的變革,為什么說是經驗變現呢?

微服務不僅是一個技術框架,它本身還是一個平臺框架,需要能拆分成微服務,也需要能合體為應用系統,這是經驗積累的變現,而不簡單是技術變革。

服務的拆分依據:是對業務體系的解構

成思科技在大屏視頻領域17年,從單一視聽業務到融媒體業務,與行業同行,2018年開始,成思對成熟的系統平臺進行微服務架構的改造,"微服務架構有別于更為傳統的單體式方案,可將應用拆分成多個核心功能。每個功能都被稱為一項服務,可以單獨構建和部署,這意味著各項服務在工作時不會相互影響。服務不是傳統模塊化簡單的變體,需要根據實際業務情況分層分顆粒度。

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微服務業務解構(基礎數據、公共能力、業務應用 拼圖單體)

技術平臺的構建:是以業務為導向的整合

成思科技重構整個業務運營平臺,是為適應業務的快速迭代與整合,包括它的網關和一些對后端的訪問、應對大壓力的熔斷限流等等技術,應對用戶規模帶來的前瞻性問題,這是我們當初去重構整個平臺去做微服務化的目的。

大視頻領域從業務線,基礎層可以分為播控體系、用戶體系、數據體系、安全體系,增值業務層按照不同的業務應用獨立,如:大小屏互動、在線教育、醫院問診等融合業務。

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業務系統的聚合(業務閉環的小圈組合的大圈)

02

技術變"現",引入Devops理念,開發運維持續交付,提升迭代效率

微服務是Devops的基礎,傳統的單體應用由于每一個環節都由不同的團隊去完成的,這一形式造成了信息的孤島,即傳遞到某一環節,再往下傳時那個信息可能就會出現丟失的情況。Netflix提出"誰構建,誰運維"這一理念旨在鼓勵系統開發團隊同時負責系統的運維與支持工作。

因此Netflix的這一理念打破了鏈條式開發的狀態,避免了其帶來的各類問題,使運維、研發成為了一體,從而真正將 DevOps 引入實踐。成思經過近2年時間,構建一套適應這個閉環的工具鏈平臺,現在可以說完全融入Devops這樣的研發模式。

【專訪】成思科技CTO 李百峰:AIOps時代,構建大視頻業務保障體系的探索與實踐-DVBCN

DevOps工具鏈

質量是設計出來,同樣業務保障體系是需要貫穿到軟件的開發每個環節的。成思科技將完整可運行的應用做為交付標準,從研發到實施,使QA貫穿了全流程,李百峰介紹道:"對于運維團隊來說,軟件的開發具有周期性,比如從需求到設計,到開發、測試,最終到運維是一條線,呈現鏈條式的狀態,運維成為了軟件設計的重要組成部分,并且對于軟件設計來說是隱形但必選的需求。"

那么,運維應該如何做好轉型?李百峰的答案是技術產品和技術運營,運維人員轉型到自動化運維的研究,技能重組,復合型技能實現自動化,共同降低運維的門檻。

03

數據變"現",數據驅動,構建運維可視化平臺,降低運維門檻

技術產品和技術運營是大視頻領域數字化運維轉型過程中的關鍵點,大數據已經全面應用在大視頻領域業務上,結合大數據的基礎業務數據及應用本身的日志數據,成思基于已有的運維數據(日志、監控信息、應用信息等),以業務為導向,探索智能運維的實踐之路,實現數據變現。

運維可視化主要從以下三方面進行呈現:一是監控數據;二是異常告警,根據對數據的告警規則,能夠及時的發現服務器或應用的問題,并告知運營人員后解決問題;三是自動降級。

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可視化的維度

李百峰說,面對單體應用的運維時,這么多年"滅火隊式的運維,對我們來說是常態,但是當這種模式滿足業務需求時,我們需要從內部打破這種常態。構建數據驅動的可視化運維平臺,是將運維系統化的落地。"

成思科技提出以業務為中心的可視化智能運維,了解運維可視化,其核心是將所運維的服務、資源、設備的狀態和正在發生的事件通過可視化的形式呈現出來,并指導運維人員或者產品研發人員做出正確的運維決策。

這一點涉及到了及時性和準確率的平衡問題,算法和經驗/規則的有效性問題,實時數據和歷史數據的可信性問題以及當掌握全面的信息時,如何聚焦到有用的信息的問題。

如何平衡及時性和準確率?

由于準確性關注的是數據記錄中存在的錯誤或異常等問題,而平衡性是數據的同步和處理過程的效率相關,作為聯動關系,平衡好兩者關系尤為重要。

而對于算法和經驗/規則,李百峰表示:"數據收集時,我們針對解決問題的點,從數據本身去做一定的分類。在正常錯誤中,其最簡單的分法就是不用管數據錯誤。至于報的是什么錯,回頭再分析這個報錯是否應該獨立的看,并關注報錯的點追溯起因。因此,數據在歸類的過程中,除了根據匯總的重點做規則,還要從算法和經驗做規則。

如何將實時數據和歷史數據結合?

李百峰講解道:"收集的數據中問題分兩種,其中一種問題是及時性問題,即當前一旦觸發一個點就會導致的問題。另一個是在一個月正常運營之后突然報的問題,但這一個問題不是今天才產生的,而是經過長時間問題的積累后產生的問題。在這一情況下,我們需要進行分場景或分問題的歸因。"

成思科技在可視化智能運維上的進行深入研究后,得到了更加完整的"產品運營"為核心的運維體系,某種程度上,可視化程度越高,運維就越簡單,運維效率也就越高。其價值在于是技術產品和技術運營成為新融合、新跳板,最終實現大視頻領域數字化轉型。

04

AIOps價值流,人工智能賦能業務保障體系

對于已經擁有超3億用戶規模的IPTV而言,用戶流量、流量變現至關重要。IPTV一直在探索從流量到留量的轉型路徑,在行業各領域前進。而成思科技一直以來鉆研IPTV領先技術,迎來微服務時代后,通過構建"產品運營"為核心的運維體系,奠定了業務發展的基石。

李百峰介紹:"傳統的單體應用業務耦合度過高,很難實現從研發階段到實施部署,完成一個閉環,但是中間環節是有一系列的工具來完成,而不是讓人完成。因此需要找出更加完善的運維思路才能解決問題?,F在在運維方面,正在探索從人工運維到自動化運維的轉變。

大視頻行業的數字化轉型,使產品運營成為新跳板。

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