运维体系（Ops / SRE Platform）
目标：让系统“可发布、可回滚、可治理、可恢复”
P0（基础运维）
├── CMDB
├── 容器平台（K8s）
├── 发布平台
├── 配置中心
P1（稳定运行）
├── 服务治理（Service Mesh / Dubbo / SpringCloud）
├── 运维工具集
P2（事件驱动）
├── 事件中心（告警 / 事件 / 变更）
├── 灰度平台（Feature Flag）
├── 变更管理平台
P3（可靠性工程）
├── 自动化运维 / 自愈
├── 容量 & 成本管理
├── 运维审计 / 合规
思考角度
从体系定位 → 能力分层 → 关键子平台 → 核心数据与流程 → 组织与治理 → 成熟度演进六个维度，对运维体系（Ops / SRE Platform）做一次企业级、可落地、偏平台化视角的系统性介绍，适合你现在这种做平台全景设计 / 架构规划 / 对内宣讲的使用场景。
一、运维体系的定位（Ops vs SRE）
1. Ops（传统运维）的核心目标
系统稳定运行 + 变更可控 + 成本可控
关注点偏：
- 服务器 / 网络 / 中间件
- 人工巡检、脚本化
- 事后响应（Incident Driven）
2. SRE（Site Reliability Engineering）的核心目标
用工程手段规模化保障可靠性
关键思想：
- 把“稳定性”当成一个可度量、可预算、可优化的工程问题
- 通过 自动化 + 数据 + 机制设计 替代人肉运维
3. Ops / SRE Platform 的本质
把“运维能力”平台化，把“可靠性”产品化
一句话定义：
Ops / SRE Platform 是承载 监控、告警、发布、应急、容量、成本、自动化、治理 等能力的 统一生产运行平台。
二、运维体系的能力分层（平台视角）
┌──────────────────────────────┐
│ 可靠性目标 & 治理层 │ SLO / SLA / Error Budget
├──────────────────────────────┤
│ 可观测性 & 风险感知层 │ Metrics / Logs / Traces
├──────────────────────────────┤
│ 运行控制层 │ 发布 / 变更 / 回滚 / 限流
├──────────────────────────────┤
│ 事件响应 & 应急层 │ 告警 / 事件 / 演练
├──────────────────────────────┤
│ 自动化 & 平台能力层 │ Runbook / Auto Healing
├──────────────────────────────┤
│ 资源 & 成本层 │ 容量 / FinOps
├──────────────────────────────┤
│ 基础设施抽象层 │ 主机 / K8s / 云资源
└──────────────────────────────┘
三、核心子平台详细拆解
1️⃣ 可观测性平台（Observability Platform）
这是整个 Ops / SRE 的感知中枢。
能力组成
-
指标（Metrics）
- QPS / RT / Error Rate
- CPU / Memory / IO / Network
-
日志（Logs）
- 应用日志 / 审计日志 / 安全日志
-
链路（Traces）
- 全链路追踪（跨服务 / 跨中间件）
关键能力
- 统一采集规范
- 多维聚合与下钻
- 服务视角（Service-Centric View）
- 拓扑 & 依赖关系自动发现
📌 你后面构思的 AI 根因分析系统，本质上就是建立在这一层的数据之上。
2️⃣ 告警与事件管理平台（Alert & Incident）
告警（Alert）
- 指标告警
- 日志告警
- 复合告警（多条件）
痛点解决：
- 告警风暴
- 重复告警
- 无效告警
👉 需要：
- 告警收敛
- 告警分级
- 告警路由（人 / 群 / 值班）
事件（Incident）
-
Incident 生命周期管理
- 创建 → 定级 → 处理 → 复盘 → 关闭
- 值班（On-call）机制
- SLA / MTTR / MTBF 统计
3️⃣ 变更 & 发布管理平台（Change / Release）
70% 以上的故障来自变更
能力点
- 变更审批（自动化规则 + 人工兜底）
-
发布策略
- 滚动发布
- 金丝雀
- 蓝绿发布
- 回滚机制（自动 / 一键）
SRE 强调
- 所有变更可追溯
- 变更与故障强关联分析
- 高风险变更自动降级
4️⃣ 自动化运维平台（Automation / Runbook）
Runbook 平台
- 标准化运维动作
- 参数化执行
- 可视化编排（Flow / DAG）
Auto-Healing（自愈）
- 告警触发自动动作
-
如：
- Pod 异常 → 自动重启
- 队列积压 → 自动扩容
👉 这是从“人救火”到“系统自愈”的关键跃迁点。
5️⃣ 容量与成本管理（Capacity & FinOps）
容量管理
- 峰值预测
- 扩缩容策略
- 容量水位线
FinOps
- 成本归属（到团队 / 应用）
- 成本异常检测
- 成本优化建议
6️⃣ 可靠性治理（SRE 核心思想）
SLO / SLA / SLI
- SLI：可观测指标
- SLO：目标
- SLA：对外承诺
Error Budget
- 允许失败的“预算”
- 发布速度 vs 稳定性的博弈机制
📌 这是 SRE 和传统 Ops 最大的思想分水岭。
四、核心数据资产与模型
关键数据对象
- Service
- Instance
- Dependency
- Alert
- Incident
- Change
- Metric / Log / Trace
数据关系核心
Service
├─ Metrics
├─ Logs
├─ Traces
├─ Alerts
├─ Changes
└─ Incidents
这也是智能根因分析、故障预测的基础图谱。
五、组织与流程配套（否则平台一定失败）
角色分工
- SRE：平台与机制设计
- Dev：对稳定性负责
- Ops：资源与基础设施保障
核心流程
- Incident Review（无责复盘）
- 变更评审
- 演练（Chaos / DR）
六、成熟度演进路线（非常关键）
L1：被动运维
- 人盯告警
- 手工处理
L2：工具化运维
- 监控 / 日志 / 告警齐全
- 但割裂
L3：平台化运维
- 统一视角
- 数据打通
L4：SRE 化
- SLO / Error Budget
- 自动化为主
