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论脚本化对数据中心的影响
2019-01-09   企业网D1Net

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AI技术扑面而来,其实我不知道AI究竟能给数据中心带来什么,但有一点可以确认,脚本给数据中心带来了变革,是数据中心自动化运维的必要手段之一,也许脚本就是AI脚步到来的前奏。脚本化对数据中心来讲意义非凡,其实数据中心里用脚本已经几十年了,在网络监控、信息采集、业务割接等方面应用广泛,只不过最近才有人将脚本的重要性再次强调出来,希望通过脚本可以做更多事情,希望将数据中心带入自动化时代,用脚本来打天下。但脚本化并不是没有缺点,凡事都有两面性,脚本化也一样,本文就来谈一谈脚本化对数据中心的影响。

提升效率,将重复性的枯燥工作交给脚本

脚本化对于提升工作效率,减少人工收入成本方面非常的高效,人们只要将预定执行的网络命令提交给脚本软件,由脚本软件按照设计的时间和循环,在确定的时间和确定的次数上在不同的设备上执行不同的命令,一切都可以通过脚本程序来完成。比如:我们在定位网络故障时,需要确定一个具体报文在哪里丢掉了,就需要在所有的网络设备上做流量统计,如果我们提前做好流量统计的脚本,在所有设备上一下发,立即就能知道故障点在哪里,可以节省很多时间,如果靠人手工登录设备上去输入,效率极低;我们在采集网络设备端口流量时,可以通过网管每分钟或者每小时登录设备采集一次,并将采集的数据反馈到监控中心,这些工作都可以通过脚本完成。类似的工作还有很多,都可以通过脚本化来提升工作效率,脚本已经成为数据中心不可缺少的一项运维工具,这也催生了Perl、Python、TCL等脚本语言,懂得这些脚本语言的找工作时比较吃香。

自动化,释放人力

脚本化第二大好处就是减少了人力投入,网络设备和服务器有很多晦涩难懂的命令,不是专业选手很难记得清楚,通过脚本可以解决问题,将各种功能的命令写到脚本里,当需要的时候直接运行相应的脚本即可,还有一些业务变更和割接,也可以将具体执行的命令通过脚本来完成,避免人为输入出错,小的变更甚至可以将操作直接给脚本来做,等时刻一到脚本自动执行,不用人参与,这样可以减少大量的人力投入。现在的数据中心规模越来越大,但实际从事数据中心运维的人并没有增加多少,这其实就是脚本的力量,有的数据中心还有自己的脚本开发团队,专门开发设计各种脚本程序,将脚本提供给运维的人员使用,极大地提升了运维效率。现在很多人希望通过脚本化做更多的工作,让整个数据中心运维的工作能自动化,甚至AI化,这样才能彻底释放人力,未来这将是数据中心发展的重要方向。数据中心能自动化成什么样不知道,能多AI化也不清楚,但有一点可以确认,就是数据中心更加离不开脚本,脚本化是当前数据中心最需要的。

死机风险

脚本执行起来对被执行设备和执行设备都有负担,如果设计的不合理,脚本长时间运行就有死机风险,这样反而会增加隐患。比如:执行脚本的命令太多频繁,或者执行的命令本身风险比较大,这样在反复执行的过程中,就可以触发执行命令的设备出现BUG,导致故障,本来脚本只是为了监控数据中心,采集一些数据信息,结果却引起了故障。再有脚本跑久了,执行脚本的服务器负载过大,也可能跑死机,这样之前采集的信息有可能会丢失,所有的努力前功尽弃。这样讲并不是不能用脚本,而是要谨慎地去使用它,科学地去利用它,避免因脚本使用不当引入新的故障。现在的数据中心规模都很大,往往一个脚本要在数千台设备上同时跑,一旦脚本本身出了问题,对数据中心就是灾难性的,所以对脚本化的使用一定要慎之又慎,它是一把双刃剑,用的好可以披荆斩棘,用不好也可能伤到自己。

执行非预期

在设计脚本时,要在测试环境上多试多跑,反复确认脚本的输出结果是否符合预期,就算这样,当将脚本真正部署到数据中心设备上时,依然经常会出现意外的结果,所以要及时调整脚本。还有一些脚本的采集信息步骤过于复杂,每一步信息的采集都依赖上一步采集到的信息结果,每一步之间都有联系,一旦顺序跑错,或者前一步运行时间长一些,就会得不到预期效果,这种情况在数据中心里很多,我们经常遇到问题,然后反查这些监控脚本信息时,发现采集的信息根本解决不了实际问题,脚本成了摆设。脚本要想真正发挥作用,就需要对脚本执行的每一步认真分析,看是否有必要,这也是为何很多大型数据中心都有自己的脚本开发团队,他们专门针对数据中心的各种应用设计实用的脚本程序,用于提升数据中心的工作效率,这种投入虽然会占用一定的人力成本,但给数据中心却能带来实实在在的好处,不然脚本化不彻底,不够专业,在数据中心里就发挥不到关键作用。

数据中心实现全面脚本化部署,这是走向自动化的第一步,离AI的距离就进一步。以往的数据中心也有部署各种脚本程序,但脚本的利用率不高,更多的工作还是依赖于人,工作极其低效。现在各种脚本语言非常丰富,执行效率也很高,脚本才开始真正有了用武之地。脚本化是自动化和AI的先头部队,要充分利用好脚本化,充分发挥脚本的作用,这将极大提升数据中心的运营效率,对数据中心将产生深远的影响。

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