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云场景实践研究第10期:涂鸦科技

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云场景实践研究第10期:涂鸦科技

场景研读 发布时间:2018-02-03 11:49:38 浏览1233 评论0

摘要: 涂鸦科技作为一家初创型公司,在设计第一代架构时就实现了前后端分离,第二代架构对第一代架构进行了优化,使得对于业务有了更好的支撑。涂鸦科技的架构使用多种阿里云的产品,从前端的负载均衡SLB,到ECS搭建的网关集群和业务集群,再到数据库RDC以及云存储OSS等。

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涂鸦科技作为一家初创型公司,在设计第一代架构时就实现了前后端分离,第二代架构对第一代架构进行了优化,使得对于业务有了更好的支撑,5个月的时间平稳支撑涂鸦一年从零到几十亿数据快速发展。而涂鸦科技的架构使用多种阿里云的产品,从前端的负载均衡SLB,到ECS搭建的网关集群和业务集群,再到数据库RDC以及云存储OSS等。可以说涂鸦科技几乎使用了阿里云全部的主要产品。不仅这样,涂鸦科技还在很多项目中也都应用了阿里云的服务,比如基于ECS安全组的权限控制。

“相对于其他云服务提供商,阿里云在网络访问时间、稳定性、使用成本、技术支持更有优势。”

——柯都敏

涂鸦科技技术总监


采用的阿里云产品

  • 阿里云云服务器 ECS
  • 阿里云负载均衡 SLB
  • 阿里云对象存储 OSS
  • 阿里云归档存储 OAS
  • 阿里云表格存储Table Store
  • 阿里云云数据库 RDS
  • 阿里云数据传输服务 DTS
  • 阿里云云数据库 Memcache 版 (原OCS)
  • 阿里云内容分发网络 CDN
  • 阿里云DDoS高防IP (云盾)
  • 阿里云云监控
  • 阿里云权限管理机制包括访问控制 RAM
  • 阿里云容器服务
  • 阿里云域名服务
  • 阿里云云解析服务
  • 阿里云专有网络 VPC
  • 阿里云消息服务 MQ (原ONS)
  • 阿里云消息服务 MNS
  • 阿里云媒体处理服务 (原MTS)
  • 阿里云大数据计算服务 MaxCompute (原OPDS)
  • 阿里云E-MapReduce (EMR)
  • 阿里云采云间 (DPC)

为什么使用阿里云

借助阿里云可以实现根据业务不同对SLB进行拆分,根据业务流量不同,调用不同的SLB,尽可能使得不同的业务各自可进行扩容。

借助阿里云可以实现整个架构的高可用,以及数据库容灾备份。

阿里云的ECS安全组的权限控制非常灵活。

使用阿里云的OSS存储图片数据大大降低了成本。


关于 涂鸦科技

涂鸦科技,一家专业的智能硬件解决方案提供商,以云平台为核心、软硬件结合的方式提供智能生活服务,安全快速稳定地推进中国制造业转型升级,促进传统产业“互联网+”有效深入的融合,“中国制造”转型为“中国智造”。基于涂鸦智能的一站式硬件智能化解决方案,厂商只需要专注于自己最擅长的领域,最大化提升硬件品质,让产品更具竞争力,给用户更好的体验。目前涂鸦科技旗下拥有涂鸦智能硬件平台和自有软硬件产品。2015年获得了NEA千万美元A轮投资。


为什么选择阿里云?


涂鸦科技架构演变历程

初创公司的团队刚起步时一般规模都不是很大,并且成员能力各异,而且为了公司的长远发展,初始的架构需要设计的尽可能优秀。因此在设计时需要考虑到架构性能、扩展、代码安全、测试等等问题。

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涂鸦科技第一代轻架构

在涂鸦科技设计第一代架构时,业务量并不是很大。在设计之初,对整个架构进行了简单的拆分,基础服务层内存放的是公共的资源,为以后的其他业务作支撑;为了保障网络接口的安全性,同时为了缩短开发周期,在架构上封装了Atop网关层,在网关层内完成接口配置、接口的访问控制、数据转换、统一日志等操作。开发人员只需要将精力集中于业务层开发,业务层向上提供服务。网关层通过配置化来调用业务接口。当接受到外部请求时,通过网关层进行协议转换、数据转换,再通过配置中心来对业务接口进行调度,业务层返回的数据再通过网关层转换,返回给原请求者。第一代架构仅仅使用一个库和一台主机,并且该架构是分布式架构,但在最初时整合到一个工程使用本地调用。

第一代架构实现了前后端的完全分离,使得前端的效率大大提升;同时业务通过网关暴露,后端的效率也随着提升;此外公共的技术模型的统一封装,降低了上手成本;在安全风险方面,通过网关的统一授权和用户模型特征验证,降低了安全风险;接口配置化部署实现上午提需求,下午就可以联调,满足产品的要求。

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涂鸦科技第二代平行架构

第一代轻架构几乎没有做性能评估,也没有对数据库做分表。随着业务量的增加,数据库压力逐渐增大。第二代架构中,同样进行了拆分分层,,相对于第一代架构,网关层几乎不存在改动,实现风险可控。中间层进行模块化拆分,服务化治理方面采用阿里的Dubbo,同时也进行了一些对应的改进,使其更加适应用于网关层,通过配置中心动态配置生效。同时使用Dubbo monitor对服务进行监控,同时自行开发了服务化治理的调用依赖等。目前,涂鸦科技内部服务已经有十几种之多。数据库方面,通过涂鸦科技自行开发数据库中间件,实现路由、分库分表、主从备份等操作。

通过对架构的优化,第二代架构对业务有了更好的支撑。数据方面,目前可以处理日峰值30T数据上传;可以运行几十亿用户核心数据;支持实时日志搜索和分析报警以及支持离线和实时数据处理。模块化方面,对业务服务模块化拆分,做到可独立发布部署;同时服务治理工具可分析服务调用情况按需扩容;通过性能和可用性监控,及时发现技术瓶颈,同时支持服务热发布。网关方面,通过网关隔离内外数据;同时采用网关服务组装业务场景,使得模块颗粒更细化;除此之外,网关提供了多种安全机制支持多业务场景;网关可以进行平行扩展,并且没有性能瓶颈;网关作为统一的数据出入口,可以方便进行日志分析跟踪。中间件方面,通过自主开发数据组件支持分库分表、主从读写等操作;同时对MQ等中间服务封装,便于架构选型;此外架构中尽量多的使用阿里云来减少维护成本。同时通过配置中心,满足了网关接口的实时更新的需求。


涂鸦在阿里云上

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涂鸦科技基于阿里云的架构

上图是涂鸦科技在云上的架构场景。从图上可看,该架构几乎采用了所有的阿里云主要产品。前端通过SLB将流量引入,根据业务不同对SLB进行拆分,根据业务流量不同,调用不同的SLB,尽可能使得不同的业务各自可进行扩容。同时,流量入口可动态配置,当一个SLB无法承受流量压力时,后续的流量会转移到其他SLB上,做到动态扩展。通过ECS搭建的网关集群和业务集群可实现平行扩展和热扩展。在整个架构的高可用方面,流量入口通过SLB实现高可用;网关层通过对多组机器的SLB监控和自主监控,当有业务发布时,通过SLB对脚本的监控,对一些机器做下线操作,当服务上线再将流量导通到这些机器上,做到流量热迁移;业务层通过服务模块化,当业务量压力增加时,可以采用动态加机做到高可用性。数据库容灾备份方面,核心数据库采用主从配置,无需将大流量的数据放在主库上,主库上主要处理写操作,备份主要采用阿里云的RDS的默认定时备份机制,同时在数据量方面做了大量的异步处理,通过Cache和队列将数据进行异步化处理。

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阿里云产品在涂鸦科技的使用场景

上图是阿里云产品在涂鸦科技的一个使用场景。由于业务数据增加较快,单RDS接近瓶颈,同时IOPS高数据库IO高,峰值突然出现服务慢,必须进行数据迁移。当时的选择可以使自行开发进行迁移,但时间成本较高,至少需要一个人一周才能完成。当时恰逢阿里云数据迁移服务DTS对外公测,如果仅对数据进行读写操作时,风险很小,通过DTS对数据的迁移,增加了数据存储空间,同时IOPS也急速下降,平稳度过了风险。


涂鸦的阿里云使用经验

涂鸦科技通过使用阿里云服务,有很多的收获经验。首先在RAM权限,从最初使用阿里云时的五个具有全部权限的超级Key到现在不同的客户端使用不同的Key,隐藏超级Key,采用RAM自定义权限细化到每个用户,通过对业务拆分减少了安全风险。其次在云监控技巧,通过对ECS、RDS、OCS等常规监控,如何出现报警时,可以做到及时的修改。通过自定义监控服务的存活情况,由于自定义监控的信息量有限,后期又开发了自主监控,监控信息内加上日志分析出来的链接地址,如果有报警情况出现时,可用过该链接地址准确找到问题所在。通过SLB进行内部服务管理,首先SLB内网免费使用,十分灵活。前端Nodejs服务器调用后端API时,通过SLB搭建内网,避免内网服务器更换、下线时带来的不可用性。此外,还通过SLB管理ZooKeeper集群,无需对代码进行变更,避免了风险。OSS方面,通过OSS的图片服务降低了成本,还可以通过OSS管理内部的运维小工具,通过OSS的Python的Client自主化运维一些服务器。

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涂鸦科技基于ECS安全组的权限控制

涂鸦科技不仅在架构中使用阿里云服务,同时在很多的项目中也使用了阿里云服务。例如基于ECS安全组的权限控制,在ECS安全组没有上市前,采用的是在每台机器上部署防火墙方式,在不同的服务器上部署的防火墙规则也不同,当需要修改防火墙时,需要上机处理,十分繁琐,通过ECS安全组,将相应的防火墙规则进行梳理,比如可以将所有的日志分析服务器添加到日志分析服务安全组内,十分灵活。另外安全组内可进行内网通信,阿里云自带的安全组和自定义的安全组之间也进行了打通。

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基于ECS API的主机管理和高可用监控

上图是基于ECS API的主机管理和高可用监控流程图。涂鸦科技基于ECS API自行开发一套工具。这套工具可以获取机器列表和信息(RAM权限),然后通过主机Tag管理给每台机器打上Tag,不同的开发人员只能接触与之对应的机器。通过Tag标记,可以使得主机按需管理,批量运维,同时还可以根据Tag类型做对应的可用性监控。通过对所有数据的实时分析,利用Tag的标记来明确服务的类型,基于服务类型来调用分析结果。比如可以分析出网关在一定时间内的错误量,以及网络的响应时间等信息。如果错误量或响应时间超过一定的阀值,可以进行自动化报警,无需人工,开发人员通过报警提供的URL地址快速定位问题的所在。


关于涂鸦科技的更多实践详情:涂鸦科技:支撑从零暴增数十亿数据的背后,竟无专职运维!
原文发布日期:2016-03-24
云栖社区场景研究小组成员:贾子甲,仲浩。


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