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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。
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。
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
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。
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。
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。
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。
