Posts on SRE & AI 实践录

深度学习在 SRE 智能运维中的实践探索

Mon, 20 Jul 2026 10:00:00 +0800

一、传统 SRE 运维的痛点与 AI 引入背景

在现代大型分布式系统中，SRE 团队每天需要面对成千上万条监控指标以及海量的日志数据。传统的报警规则依赖于人工设定的静态阈值，极易引发"告警风暴"或出现漏报现象。

二、基于时间序列分析的异常检测模型

针对 KPI 时间序列的周期性与突发性，我们采用了结合 Transformer 与 LSTM 的混合神经网络模型。

Go 语言微服务架构实践与性能调优

Fri, 15 May 2026 10:00:00 +0800

一、微服务架构的演进

从单体应用向微服务架构的迁移是近年来的热点话题。Go 语言凭借其轻量级的协程模型和优秀的并发支持，成为构建微服务的热门选择。

二、API 契约设计

在微服务架构中，API 是服务间通信的核心。我们采用 Protocol Buffers 进行接口定义。

核心代码示例：gRPC 服务定义

 
 
 
 

 go
 
 
package service

import (
 "context"
 "log"
 "net"

 "google.golang.org/grpc"
 pb "github.com/example/proto"
)

type UserServer struct {
 pb.UnimplementedUserServiceServer
}

func (s *UserServer) GetUser(ctx context.Context, req *pb.GetUserRequest) (*pb.User, error) {
 return &pb.User{
 Id: req.Id,
 Name: "alice",
 Email: "alice@example.com",
 }, nil
}

func main() {
 lis, _ := net.Listen("tcp", ":8080")
 srv := grpc.NewServer()
 pb.RegisterUserServiceServer(srv, &UserServer{})
 log.Fatal(srv.Serve(lis))
}

云原生混沌工程落地指南

Thu, 18 Jun 2026 10:00:00 +0800

一、混沌工程简介

混沌工程是一种在分布式系统上进行的实验性方法，旨在建立对系统抵御生产环境中不可预测条件的信心。

二、Chaos Mesh 实践

我们基于 Chaos Mesh 构建了完整的混沌工程平台，覆盖了网络、Pod、节点三个维度的故障注入。

核心示例：网络延迟故障注入

 
 
 
 

 yaml
 
 
apiVersion: chaos-mesh.org/v1alpha1
kind: NetworkChaos
metadata:
 name: network-delay
spec:
 action: delay
 mode: one
 selector:
 namespaces: ["production"]
 labelSelectors:
 app: payment-service
 delay:
 latency: "500ms"
 jitter: "100ms"
 duration: "5m"

Prometheus + eBPF 构建毫秒级可观测系统

Fri, 10 Jul 2026 00:00:00 +0000

一、为什么需要 eBPF 可观测性

传统可观测性方案依赖应用埋点和 sidecar 代理，存在明显性能开销和盲区。eBPF（Extended Berkeley Packet Filter）允许在内核中安全执行沙箱程序，在不修改应用代码、不引入额外延迟的前提下，捕获系统调用、网络包和文件操作等底层事件。

二、基于 eBPF 的三层监控体系

我们将可观测性拆分为网络、存储和应用三层。网络层通过 eBPF 追踪 TCP 连接延迟与重传率；存储层监控文件 I/O 与页缓存命中率；应用层则利用 eBPF uprobe 捕获关键函数调用链。

Kubernetes 集群高可用与故障自动愈合实践

Thu, 25 Jun 2026 00:00:00 +0000

一、控制面多活部署

Kubernetes 控制面的高可用是所有上层服务稳定的基石。我们采用三节点多活部署模式，通过负载均衡器分发 API Server 请求，etcd 集群以 Raft 协议保证数据一致性。

二、etcd 集群调优

etcd 是集群状态存储的核心，其性能直接关系到集群恢复速度。实践中我们将 etcd 的数据目录部署在 NVMe SSD 上，调整 --quota-backend-bytes 至 8GB，并开启客户端侧压缩。

基于 RAG 构建企业级智能运维知识库

Wed, 15 Jul 2026 00:00:00 +0000

一、运维知识管理的痛点

在大型组织中，运维知识往往分散在 Wiki、Runbook、Slack 记录和事故报告中。On-Call 工程师需要在多个系统间反复切换，才能定位到关键信息。RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术为解决这一问题提供了新思路。

LLM Infra 搭建与 GPU 集群性能调优

Wed, 22 Jul 2026 00:00:00 +0000

一、推理基础设施选型

部署大语言模型推理服务，性能与成本是首要考量。vLLM 凭借 PagedAttention 显存管理机制，相比传统方案提升 2-4 倍吞吐量，成为我们的首选推理引擎。

二、vLLM 分布式部署

对于 70B 以上参数的模型，单卡显存无法满足需求。我们采用 Tensor Parallelism 将模型拆分到 4 张 A100-80G 上，并配合 Ray 实现弹性扩缩容。

三、GPU 显存优化策略

除 vLLM 本身的优化外，我们还启用了 FlashAttention-2、量化推理（FP8/INT4）以及 Continuous Batching，将单卡吞吐量从 1200 tokens/s 提升至 4800 tokens/s。

2026 技术人的架构演进思考

Thu, 23 Jul 2026 00:00:00 +0000

一、从云原生到 AI-Native

2024-2026 年，技术圈最显著的变化是从 “Cloud-Native” 全面转向 “AI-Native”。Kubernetes 不再只是微服务的编排平台，更成为 GPU 资源调度、模型服务部署和推理管线编排的核心基础设施。

二、微服务走向 Agent 协作

传统的微服务架构以 API 契约为中心，强调服务间通过定义良好的接口通信。而随着 LLM 的成熟，新的架构模式正在崛起：Agent 协作——每个服务不再是被动等待请求的"端点"，而是具备自主决策能力的"智能体"。

GitOps 工作流在 Kubernetes 集群管理中的最佳实践

Sat, 25 Jul 2026 00:00:00 +0000

一、GitOps 概述

GitOps 是一种以 Git 仓库为单一事实来源的运维模型，通过声明式配置和自动化同步机制，确保集群状态始终与仓库中的期望状态一致。在 Kubernetes 环境中，GitOps 已经成为管理多集群、多环境部署的事实标准。

二、ArgoCD 最佳实践

推荐使用 ApplicationSet 管理多集群部署，结合 Kustomize 实现环境差异化配置。ArgoCD 提供的自动同步、自动修复和漂移检测功能，可以大幅降低运维负担。

Python 异步编程模式：从协程到事件循环深度剖析

Sat, 25 Jul 2026 00:00:00 +0000

一、异步编程基础

Python 的 asyncio 库提供了基于事件循环的协程并发模型，适用于 I/O 密集型和高并发的应用场景。理解协程、事件循环和任务调度是掌握异步编程的关键。

二、核心示例

以下示例展示了如何使用 async/await 编写并发 API 请求，以及使用 asyncio.gather 并行执行多个协程。

Python 异步示例

 
 
 
 

 python
 
 
import asyncio
import aiohttp
from typing import List

async def fetch_url(session: aiohttp.ClientSession, url: str) -> dict:
 """异步获取 URL 内容"""
 async with session.get(url) as response:
 return await response.json()

async def fetch_all(urls: List[str]) -> List[dict]:
 """并发获取所有 URL"""
 async with aiohttp.ClientSession() as session:
 tasks = [fetch_url(session, url) for url in urls]
 return await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)

async def main():
 urls = [
 "https://api.example.com/users",
 "https://api.example.com/posts",
 "https://api.example.com/comments",
 ]
 results = await fetch_all(urls)
 for i, result in enumerate(results):
 print(f"请求 {i}: {'成功' if not isinstance(result, Exception) else '失败'}")

if __name__ == "__main__":
 asyncio.run(main())

运行脚本

 
 bash
 
#!/bin/bash
# 异步程序运行脚本
python3 -m pip install aiohttp # 安装依赖
python3 async_fetch.py # 运行异步程序

三、最佳实践

使用 asyncio.create_task 创建后台任务，使用 asyncio.Semaphore 控制并发量，使用 asyncio.timeout 管理超时。避免在协程中执行 CPU 密集型操作，如需并行计算应使用 concurrent.futures。

MLOps 流水线实战：模型训练到部署的自动化之路

Sat, 25 Jul 2026 00:00:00 +0000

一、MLOps 流水线概述

MLOps 将 DevOps 理念引入机器学习生命周期管理，实现模型训练、评估、部署和监控的自动化。一个完善的 MLOps 流水线可以显著缩短模型从实验到上线的时间。

二、训练流水线实现

以下是一个使用 Python 实现的训练流水线示例，包含数据加载、模型训练和评估的完整流程。

Python 训练流水线

 
 
 
 

 python
 
 
import mlflow
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score

def train_pipeline(data_path: str) -> float:
 """端到端训练流水线"""
 mlflow.set_experiment("production-model")

 with mlflow.start_run():
 # 数据加载
 df = pd.read_parquet(data_path)
 X = df.drop("target", axis=1)
 y = df["target"]

 # 划分训练集和测试集
 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
 X, y, test_size=0.2, random_state=42
 )

 # 模型训练
 model = GradientBoostingClassifier(
 n_estimators=300,
 max_depth=6,
 learning_rate=0.1,
 )
 model.fit(X_train, y_train)

 # 模型评估
 y_pred = model.predict(X_test)
 acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
 prec = precision_score(y_test, y_pred, average="weighted")

 mlflow.log_metrics({"accuracy": acc, "precision": prec})
 mlflow.sklearn.log_model(model, "model")

 return acc

if __name__ == "__main__":
 accuracy = train_pipeline("s3://data/features/train.parquet")
 print(f"Model accuracy: {accuracy:.4f}")

Kubernetes 部署配置

 
 
 
 

 yaml
 
 
apiVersion: serving.kserve.io/v1beta1
kind: InferenceService
metadata:
 name: production-model
spec:
 predictor:
 sklearn:
 storageUri: s3://mlflow-artifacts/1/model
 resources:
 requests:
 cpu: "1"
 memory: 2Gi
 limits:
 cpu: "2"
 memory: 4Gi

三、总结

MLOps 流水线的核心在于自动化与可重复性。通过将训练、评估和部署流程标准化，团队可以更快速地迭代模型，同时保证生产环境的稳定性。

分布式数据库分库分表策略与一致性保障

Sat, 25 Jul 2026 00:00:00 +0000

一、分库分表策略

当单库数据量达到 TB 级别时，分库分表成为必然选择。常见的分片策略包括哈希分片、范围分片和一致性哈希。选择合适的分片键是设计的核心。

二、Go 分片逻辑实现

以下示例展示了一个使用 Go 实现的一致性哈希分片路由器，负责将请求路由到正确的数据库分片。

Go 分片逻辑

 
 
 
 

 go
 
 
package shard

import (
	"crypto/sha256"
	"fmt"
	"hash/crc32"
)

type Router struct {
	shards []string
}

func NewRouter(nodes []string) *Router {
	return &Router{shards: nodes}
}

// ShardKey 根据用户ID计算目标分片
func (r *Router) ShardKey(userID string) string {
	h := crc32.ChecksumIEEE([]byte(userID))
	idx := int(h) % len(r.shards)
	return r.shards[idx]
}

// ShardKeyConsistent 一致性哈希分片
func (r *Router) ShardKeyConsistent(userID string) string {
	hash := sha256.Sum256([]byte(userID))
	value := int(hash[0])<<24 | int(hash[1])<<16 |
		int(hash[2])<<8 | int(hash[3])
	idx := value % len(r.shards)
	// 虚拟节点支持（简化）
	return r.shards[idx]
}

func main() {
	nodes := []string{"shard-0", "shard-1", "shard-2", "shard-3"}
	router := NewRouter(nodes)

	userIDs := []string{"user_1001", "user_1002", "user_1003"}
	for _, uid := range userIDs {
		shard := router.ShardKeyConsistent(uid)
		fmt.Printf("User %s -> %s\n", uid, shard)
	}
}

SQL 查询示例

 
 
 
 

 sql
 
 
-- 创建分片表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS orders_0000 (
 id BIGINT PRIMARY KEY,
 user_id VARCHAR(64) NOT NULL,
 amount DECIMAL(12,2) NOT NULL,
 created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
 INDEX idx_user_id (user_id)
);

-- 跨分片查询（需在应用层合并结果）
-- 查询语句将在每个分片上独立执行
SELECT user_id, SUM(amount) as total
FROM orders_0000
WHERE created_at >= '2026-01-01'
GROUP BY user_id;

三、一致性保障

分布式事务推荐使用 TCC 或 Saga 模式，结合最终一致性补偿机制。对于读场景，可使用读写分离与缓存预热策略提升性能。

构建高效 On-Call 体系：从事后复盘到主动防御

Sat, 25 Jul 2026 00:00:00 +0000

一、On-Call 体系设计

高效的 On-Call 体系不仅仅是安排值班表，更需要完善的告警分级、升级策略和故障响应流程。目标是减少告警疲劳，同时确保关键故障不被遗漏。

二、PagerDuty 配置与自动化

以下是一个 PagerDuty 服务配置示例和配套的自动化脚本。

PagerDuty 服务配置

 
 
 
 

 yaml
 
 
# PagerDuty 服务与升级策略配置
service:
 name: "production-critical"
 escalation_policy: "sre-primary"

 alert_grouping:
 type: "time"
 timeout: 300 # 5分钟内同类告警归组

 auto_resolve_timeout: 600 # 10分钟自动解决

 urgency_rule:
 type: "use_support_hours"
 support_hours:
 timezone: "Asia/Shanghai"
 start_time: "09:00"
 end_time: "18:00"
 days_of_week: [1, 2, 3, 4, 5]

 escalation_rules:
 - targets: ["on-call-primary"]
 escalation_timeout: 15 # 15分钟未确认
 - targets: ["on-call-secondary"]
 escalation_timeout: 10
 - targets: ["sre-manager"]
 escalation_timeout: 5

On-Call 自动化 Shell 脚本

 
 
 
 

 bash
 
 
#!/bin/bash
# On-Call 交接检查脚本
set -euo pipefail

echo "=== On-Call 交接清单 ==="

# 检查待处理告警
ALERTS=$(curl -s -H "Authorization: Token ${PD_API_TOKEN}" \
 "https://api.pagerduty.com/incidents?statuses[]=triggered&statuses[]=acknowledged" \
 | jq '.incidents | length')

echo "待处理告警数: ${ALERTS}"

if [ "${ALERTS}" -gt 0 ]; then
 echo "警告：存在未解决的告警，请在交接前处理！"
 exit 1
fi

# 检查变更窗口
echo "检查正在进行的变更..."
kubectl get deployments --all-namespaces \
 -o json | jq -r '.items[] | select(.metadata.annotations["change/in-progress"]=="true") | .metadata.namespace + "/" + .metadata.name' \
 || echo "无进行中的变更"

echo "=== 交接检查完成 ==="

三、事后复盘与主动防御

每次故障后应进行无指责的事后复盘，记录时间线、根因和改进措施。通过建立混沌工程实验和持续性能压测，将 On-Call 从被动救火转向主动防御。