SRE

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出版者:电子工业出版社
作者:贝特西 拜尔 (Betsy Beyer)
出品人:博文视点
页数:450
译者:孙宇聪
出版时间:2016-10-1
价格:CNY 108.00
装帧:平装
isbn号码:9787121297267
丛书系列:
图书标签:
  • 运维
  • SRE
  • google
  • DevOps
  • 计算机
  • 互联网
  • 软件开发
  • 架构师
  • 运维
  • 架构
  • 可靠性
  • 系统工程
  • 自动化
  • 故障排查
  • 服务管理
  • 高可用
  • 监控
  • 容灾
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具体描述

大型软件系统生命周期的绝大部分都处于“使用”阶段,而非“设计”或“实现”阶段。那么为什么我们却总是认为软件工程应该首要关注设计和实现呢?在《SRE:Google运维解密》中,Google SRE的关键成员解释了他们是如何对软件进行生命周期的整体性关注的,以及为什么这样做能够帮助Google成功地构建、部署、监控和运维世界上现存最大的软件系统。通过阅读《SRE:Google运维解密》,读者可以学习到Google工程师在提高系统部署规模、改进可靠性和资源利用效率方面的指导思想与具体实践——这些都是可以立即直接应用的宝贵经验。

任何一个想要创建、扩展大规模集成系统的人都应该阅读《SRE:Google运维解密》。《SRE:Google运维解密》针对如何构建一个可长期维护的系统提供了非常宝贵的实践经验。

以下是一本名为“SRE”的图书简介,力求内容详实,风格自然,不含任何AI痕迹。 《SRE》:构建稳健、高效、可扩展的现代系统 在信息技术飞速发展的今天,软件系统的复杂性与日俱增,用户对系统可用性、性能和可靠性的要求也愈发严苛。从用户日常使用的社交媒体,到支撑全球经济运转的金融交易平台,再到驱动科学研究的复杂模拟系统,每一个背后都依赖着精密、稳定且能够应对海量并发的软件架构。然而,构建并持续维护这样的系统,绝非易事。传统的运维模式在面对快速迭代、海量数据和瞬息万变的市场需求时,往往显得力不从心。 《SRE》一书,正是为应对这一挑战而生。它不仅仅是一本关于“站点可靠性工程”(Site Reliability Engineering)的入门指南,更是一套关于如何系统性地提升软件系统可靠性、可观测性、可维护性以及整体工程效率的权威实践手册。本书深入剖析了SRE的核心理念,并将其转化为一套可执行、可落地的工程方法论,旨在帮助读者构建出真正意义上“稳健、高效、可扩展”的现代系统。 核心理念:以工程思维解决运维难题 SRE的核心在于将传统的、往往被视为“被动响应”的运维工作,转变为一种“主动工程”的模式。这意味着,我们不再仅仅是等待故障发生后再去修复,而是通过预见性的设计、严谨的工程实践,以及对数据驱动的深刻理解,来最大限度地降低故障发生的概率,并在不可避免的故障发生时,能够快速、准确地恢复。 本书开篇即阐述了SRE的指导原则,包括“服务等级目标(SLO)”的设定与衡量。SLO不仅仅是一个抽象的指标,它代表着用户对服务的真实期望。如何科学地定义SLO,将其转化为可量化的指标,并通过自动化监控和告警系统来持续追踪,是保障服务质量的第一步。书中详细阐述了“错误预算”的概念——即在SLO允许的范围内,系统可以容忍的不可用时间。错误预算的引入,不仅为工程团队提供了一个清晰的“容错空间”,也为功能开发和可靠性投入之间的平衡提供了决策依据。当错误预算耗尽时,团队会将重心从新功能开发转移到提升系统稳定性上,这是一种务实的、以用户体验为核心的资源分配策略。 工程实践:自动化、可观测性与响应式设计 《SRE》着重强调了自动化在现代系统运维中的关键作用。重复性的、易出错的手动操作是系统不稳定的主要根源之一。本书详细介绍了自动化部署、自动化测试、自动化故障恢复、自动化容量规划等一系列自动化实践。通过将这些流程自动化,不仅可以显著降低人为失误的风险,还能极大地提升工程团队的响应速度和效率,使工程师能够从繁琐的日常运维工作中解放出来,将更多精力投入到系统设计和创新上。 可观测性(Observability)是SRE的另一大支柱。一个“可观察”的系统,意味着我们可以深入了解系统的内部状态,即使面对未曾预见的故障,也能通过日志、指标和追踪(Metrics, Logs, Traces)等手段,快速定位问题的根源。本书深入讲解了如何设计和实现一套强大的可观测性系统,包括: 日志(Logging): 如何编写有价值、结构化的日志,以便于搜索、分析和关联。 指标(Metrics): 如何选择恰当的系统和应用指标,并通过聚合、可视化工具进行展示,以便于实时监控和趋势分析。 追踪(Tracing): 如何在分布式系统中追踪请求的完整生命周期,理解服务间的依赖关系和性能瓶颈。 通过构建完善的可观测性能力,SRE团队能够更早地发现潜在问题,更准确地诊断故障,并最终实现“零宕机”或“近乎零宕机”的目标。 组织与文化:SRE团队的建设与协作 《SRE》不仅关注技术实现,同样重视组织结构和团队文化。它提出,SRE团队应该是一个跨职能的团队,集合了软件工程和系统运维的专业知识。SRE工程师需要具备深厚的编程能力,能够编写代码来自动化任务、构建工具、甚至是参与到产品功能的开发中。同时,他们也需要理解系统的架构、性能特点以及潜在的故障模式。 本书还探讨了SRE团队与传统的开发团队之间的关系。SRE并非要取代开发团队,而是与开发团队协同工作,共同承担起系统的可靠性责任。通过建立清晰的沟通渠道、共享的工具和流程,以及共同的目标,SRE能够帮助开发团队更好地理解和实践可靠性原则,从而在软件开发的早期就融入可靠性设计。 此外,书中还讨论了“事件响应”(Incident Response)的流程和最佳实践。当故障发生时,如何快速、有效地组建响应团队,遵循明确的响应流程,进行准确的故障诊断,执行有效的恢复操作,以及事后进行深入的“事后复盘”(Post-mortem)以防止类似问题再次发生,这些都是SRE日常工作中至关重要的环节。事后复盘并非追究责任,而是以一种开放、坦诚的态度,深入分析故障的根本原因,并制定具体的改进措施,从而不断提升系统的健壮性。 架构与设计:为可靠性而生的系统 《SRE》深入探讨了在系统设计层面如何融入可靠性考量。这包括: 冗余与容错(Redundancy and Fault Tolerance): 如何通过设计冗余组件、实现优雅降级、采用负载均衡和故障转移机制,来确保系统在部分组件失效时仍能持续提供服务。 容量规划(Capacity Planning): 如何基于业务增长预测和历史数据,科学地规划系统的资源需求,并自动化容量扩展机制,以应对流量高峰。 变更管理(Change Management): 如何建立一套严格的变更管理流程,包括自动化测试、灰度发布、回滚机制,以最小化变更引入的风险。 服务的解耦与微服务架构(Decoupling and Microservices): 如何通过合理的服务拆分,减少服务间的强依赖,提高系统的弹性和可维护性。 本书强调,可靠性并非是部署之后才考虑的事情,而是应该贯穿于软件开发的整个生命周期,从需求分析、架构设计、编码实现到部署运维,都应该将可靠性作为核心要素来考虑。 适用读者 《SRE》适合所有参与构建、维护和优化现代软件系统的工程师、技术负责人、架构师、运维专家以及对系统可靠性感兴趣的学习者。无论是初创公司的技术团队,还是大型互联网企业的工程部门,本书提供的SRE方法论和实践都将是宝贵的参考。通过学习本书,读者将能够: 深刻理解SRE的核心价值和工程方法。 掌握设定和衡量服务等级目标(SLO)的技巧。 熟练运用自动化技术提升运维效率和系统稳定性。 构建强大的可观测性系统,实现对复杂系统的深入洞察。 学习有效的事件响应和事后复盘流程。 在系统设计层面融入可靠性思维,构建更具弹性的架构。 提升团队协作效率,共同构建和维护高可靠性的软件系统。 在这个充满挑战的技术时代,《SRE》将是您通往构建真正可靠、高效、可扩展的现代系统的必读之作,为您提供一套行之有效的路线图,帮助您在瞬息万变的数字世界中,稳健前行。

作者简介

Betsy Beyer 是Google 纽约负责SRE 的一名技术文档作家。她之前曾为遍布全球的Google 数据中心与Mountain View 硬件运维团队编写文档。在搬到纽约之前,Betsy 是Stanford 大学技术性写作课程的讲师。她曾经学习国际关系与英文文学,并在Stanford和Tulane 获得学历。

Chris Jones 是Google App Engine 的一名SRE。Google App Engine 是一个PaaS 服务,每天处理超过280 亿个请求。他的办公室在旧金山,他之前的工作包括Google 广告统计、数据仓库,以及用户支持系统的维护。在之前,Chris 曾经在学校IT 行业任职,同时参与过竞选数据分析,以及一些BSD 内核的修改。他有计算机工程、经济学,以及技术政策学的学位。同时他也是一名有执照的职业工程师。

Jennifer Petoff 是Google SRE 团队的一名项目经理,工作地点在都柏林,爱尔兰。她曾经负责管理大型全球项目,包括:科学研究、工程、人力资源,以及广告等。Jennifer在加入Google 之前,曾在化工行业任职八年。她获得了Stanford 大学的化学博士与学士学位,同时她还拥有Rochester 大学的心理学学位。

Niall Murphy 是Google 爱尔兰团队广告SRE 的负责人。他拥有20 年互联网行业经验,目前是INEX(爱尔兰网络互联枢纽)的主席。他曾经写作以及参与写作很多科技文章与书籍,包括O’Reilly 出版的IPv6 Network Administration,以及很多RFC。他目前在参与书写爱尔兰互联网发展史。他拥有计算机科学、数学,以及诗歌学的学历(他当时一定是想错了!)。他目前与妻子和两个儿子居住在都柏林。

译者

孙宇聪,前Google SRE(2007-2015),山景城总部,曾参与构建运维Youtube 全球CDN网络,2008年奥运会直播项目,构建维护海量视频编码传输系统。后参与Google内部云平台运维工作,负责运维全球百万级别服务器集群,以及Borg、Omega等大规模集群理系统。2015年加入Coding,任CTO一职。回国后,积极推动国内容器化运维架构升级。目前是开放运维联盟之应用运维规范制定组,高可用运维规范制定者。

目录信息

前言 xxxi
序言 xxxv
第Ⅰ部分 概览
第1 章 介绍 2
系统管理员模式 2
Google 的解决之道:SRE 4
SRE 方法论 6
确保长期关注研发工作 6
在保障服务SLO 的前提下最大化迭代速度 7
监控系统 8
应急事件处理 8
变更管理 9
需求预测和容量规划 9
资源部署 10
效率与性能 10
小结 10
第2 章 Google 生产环境:SRE 视角 11
硬件 11
管理物理服务器的系统管理软件 13
管理物理服务器 13
存储 14
网络 15
其他系统软件 16
分布式锁服务 16
监控与警报系统 16
软件基础设施 17
研发环境 17
莎士比亚搜索:一个示范服务 18
用户请求的处理过程 18
任务和数据的组织方式 19
第Ⅱ部分 指导思想
第3 章 拥抱风险 23
管理风险 23
度量服务的风险 24
服务的风险容忍度 25
辨别消费者服务的风险容忍度 26
基础设施服务的风险容忍度 28
使用错误预算的目的 30
错误预算的构建过程 31
好处 32
第4 章 服务质量目标 34
服务质量术语 34
指标 34
目标 35
协议 36
指标在实践中的应用 37
运维人员和最终用户各关心什么 37
指标的收集 37
汇总 38
指标的标准化 39
目标在实践中的应用 39
目标的定义 40
目标的选择 40
控制手段 42
SLO 可以建立用户预期 42
协议在实践中的应用 43
第5 章 减少琐事 44
琐事的定义 44
为什么琐事越少越好 45
什么算作工程工作 46
琐事繁多是不是一定不好 47
小结 48
第6 章 分布式系统的监控 49
术语定义 49
为什么要监控 50
对监控系统设置合理预期 51
现象与原因 52
黑盒监控与白盒监控 53
4 个黄金指标 53
关于长尾问题 54
度量指标时采用合适的精度 55
简化,直到不能再简化 55
将上述理念整合起来 56
监控系统的长期维护 57
Bigtable SRE :警报过多的案例 57
Gmail :可预知的、可脚本化的人工干预 58
长跑 59
小结 59
第7 章 Google 的自动化系统的演进 60
自动化的价值 60
一致性 60
平台性 61
修复速度更快 61
行动速度更快 62
节省时间 62
自动化对Google SRE 的价值 62
自动化的应用案例 63
Google SRE 的自动化使用案例 63
自动化分类的层次结构 64
让自己脱离工作:自动化所有的东西 66
舒缓疼痛:将自动化应用到集群上线中 67
使用Prodtest 检测不一致情况 68
幂等地解决不一致情况 69
专业化倾向 71
以服务为导向的集群上线流程 72
Borg :仓库规模计算机的诞生 73
可靠性是最基本的功能 74
建议 75
第8 章 发布工程 76
发布工程师的角色 76
发布工程哲学 77
自服务模型 77
追求速度 77
密闭性 77
强调策略和流程 78
持续构建与部署 78
构建 78
分支 79
测试 79
打包 79
Rapid 系统 80
部署 81
配置管理 81
小结 82
不仅仅只对Google 有用 83
一开始就进行发布工程 83
第9 章 简单化 85
系统的稳定性与灵活性 85
乏味是一种美德 86
我绝对不放弃我的代码 86
“负代码行”作为一个指标 87
最小 API 87
模块化 87
发布的简单化 88
小结 88
第Ⅲ部分 具体实践
第10 章 基于时间序列数据进行有效报警 93
Borgmon 的起源 94
应用软件的监控埋点 95
监控指标的收集 96
时间序列数据的存储 97
标签与向量 98
Borg 规则计算 99
报警 104
监控系统的分片机制 105
黑盒监控 106
配置文件的维护 106
十年之后 108
第11 章 on-call 轮值 109
介绍 109
on-call 工程师的一天 110
on-call 工作平衡 111
数量上保持平衡 111
质量上保持平衡 111
补贴措施 112
安全感 112
避免运维压力过大 114
运维压力过大 114
奸诈的敌人—运维压力不够 115
小结 115
第12 章 有效的故障排查手段 116
理论 117
实践 119
故障报告 119
定位 119
检查 120
诊断 122
测试和修复 124
神奇的负面结果 125
治愈 126
案例分析 127
使故障排查更简单 130
小结 130
第13 章 紧急事件响应 131
当系统出现问题时怎么办 131
测试导致的紧急事故 132
细节 132
响应 132
事后总结 132
变更部署带来的紧急事故 133
细节 133
事故响应 134
事后总结 134
流程导致的严重事故 135
细节 135
灾难响应 136
事后总结 136
所有的问题都有解决方案 137
向过去学习,而不是重复它 138
为事故保留记录 138
提出那些大的,甚至不可能的问题:假如…… 138
鼓励主动测试 138
小结 138
第14 章 紧急事故管理 140
无流程管理的紧急事故 140
对这次无流程管理的事故的剖析 141
过于关注技术问题 141
沟通不畅 141
不请自来 142
紧急事故的流程管理要素 142
嵌套式职责分离 142
控制中心 143
实时事故状态文档 143
明确公开的职责交接 143
一次流程管理良好的事故 144
什么时候对外宣布事故 144
小结 145
第15 章 事后总结:从失败中学习 146
Google 的事后总结哲学 146
协作和知识共享 148
建立事后总结文化 149
小结以及不断优化 151
第16 章 跟踪故障 152
Escalator 152
Outalator 153
聚合 154
加标签 155
分析 155
未预料到的好处 156
第17 章 测试可靠性 157
软件测试的类型 158
传统测试 159
生产测试 160
创造一个构建和测试环境 163
大规模测试 165
测试大规模使用的工具 166
针对灾难的测试 167
对速度的渴求 168
发布到生产环境 170
允许测试失败 170
集成 172
生产环境探针 173
小结 175
第18 章 SRE 部门中的软件工程实践 176
为什么软件工程项目对SRE 很重要 176
Auxon 案例分析:项目背景和要解决的问题 177
传统的容量规划方法 177
解决方案:基于意图的容量规划 179
基于意图的容量规划 180
表达产品意图的先导条件 181
Auxon 简介 182
需求和实现:成功和不足 183
提升了解程度,推进采用率 185
团队内部组成 187
在SRE 团队中培养软件工程风气 187
在SRE 团队中建立起软件工程氛围:招聘与开发时间 188
做到这一点 189
小结 190
第19 章 前端服务器的负载均衡 191
有时候硬件并不能解决问题 191
使用DNS 进行负载均衡 192
负载均衡:虚拟IP 194
第20 章 数据中心内部的负载均衡系统 197
理想情况 198
识别异常任务:流速控制和跛脚鸭任务 199
异常任务的简单应对办法:流速控制 199
一个可靠的识别异常任务的方法:跛脚鸭状态 200
利用划分子集限制连接池大小 201
选择合适的子集 201
子集选择算法一:随机选择 202
子集选择算法二:确定性算法 204
负载均衡策略 206
简单轮询算法 206
最闲轮询策略 209
加权轮询策略 210
第21 章 应对过载 212
QPS 陷阱 213
给每个用户设置限制 213
客户端侧的节流机制 214
重要性 216
资源利用率信号 217
处理过载错误 217
决定何时重试 218
连接造成的负载 220
小结 221
第22 章 处理连锁故障 223
连锁故障产生的原因和如何从设计上避免 224
服务器过载 224
资源耗尽 225
服务不可用 228
防止软件服务器过载 228
队列管理 229
流量抛弃和优雅降级 230
重试 231
请求延迟和截止时间 234
慢启动和冷缓存 236
保持调用栈永远向下 238
连锁故障的触发条件 238
进程崩溃 239
进程更新 239
新的发布 239
自然增长 239
计划中或计划外的不可用 239
连锁故障的测试 240
测试直到出现故障,还要继续测试 240
测试最常用的客户端 241
测试非关键性后端 242
解决连锁故障的立即步骤 242
增加资源 242
停止健康检查导致的任务死亡 242
重启软件服务器 242
丢弃流量 243
进入降级模式 243
消除批处理负载 244
消除有害的流量 244
小结 244
第23 章 管理关键状态:利用分布式共识来提高可靠性 246
使用共识系统的动力:分布式系统协调失败 248
案例1 :脑裂问题 249
案例2 :需要人工干预的灾备切换 249
案例3 :有问题的小组成员算法 249
分布式共识是如何工作的 250
Paxos 概要:协议示例 251
分布式共识的系统架构模式 251
可靠的复制状态机 252
可靠的复制数据存储和配置存储 252
使用领头人选举机制实现高可用的处理系统 253
分布式协调和锁服务 253
可靠的分布式队列和消息传递 254
分布式共识系统的性能问题 255
复合式Paxos :消息流过程详解 257
应对大量的读操作 258
法定租约 259
分布式共识系统的性能与网络延迟 259
快速Paxos 协议:性能优化 260
稳定的领头人机制 261
批处理 262
磁盘访问 262
分布式共识系统的部署 263
副本的数量 263
副本的位置 265
容量规划和负载均衡 266
对分布式共识系统的监控 270
小结 272
第24 章 分布式周期性任务系统 273
Cron 273
介绍 273
可靠性 274
Cron 任务和幂等性 274
大规模Cron 系统 275
对基础设施的扩展 275
对需求的扩展 276
Google Cron 系统的构建过程 277
跟踪Cron 任务的状态 277
Paxos 协议的使用 277
领头人角色和追随者角色 278
保存状态 281
运维大型Cron 系统 282
小结 283
第25 章 数据处理流水线 284
流水线设计模式的起源 284
简单流水线设计模式与大数据 284
周期性流水线模式的挑战 285
工作分发不均造成的问题 285
分布式环境中周期性数据流水线的缺点 286
监控周期性流水线的问题 287
惊群效应 287
摩尔负载模式 288
Google Workflow 简介 289
Workflow 是模型—视图—控制器(MVC)模式 290
Workflow 中的执行阶段 291
Workflow 正确性保障 291
保障业务的持续性 292
小结 294
第26 章 数据完整性:读写一致 295
数据完整性的强需求 296
提供超高的数据完整性的策略 297
备份与存档 298
云计算环境下的需求 299
保障数据完整性和可用性:Google SRE 的目标 300
数据完整性是手段,数据可用性是目标 300
交付一个恢复系统,而非备份系统 301
造成数据丢失的事故类型 301
维护数据完整性的深度和广度的困难之处 303
Google SRE 保障数据完整性的手段 304
24 种数据完整性的事故组合 304
第一层: 软删除 305
第二层:备份和相关的恢复方法 306
额外一层:复制机制 308
1T vs. 1E :存储更多数据没那么简单 309
第三层:早期预警 310
确保数据恢复策略可以正常工作 313
案例分析 314
Gmail—2011 年2 月:从GTape 上恢复数据( 磁带) 314
Google Music—2012 年3 月:一次意外删除事故的检测过程 315
SRE 的基本理念在数据完整性上的应用 319
保持初学者的心态 319
信任但要验证 320
不要一厢情愿 320
纵深防御 320
小结 321
第27 章 可靠地进行产品的大规模发布 322
发布协调工程师 323
发布协调工程师的角色 324
建立发布流程 325
发布检查列表 326
推动融合和简化 326
发布未知的产品 327
起草一个发布检查列表 327
架构与依赖 328
集成 328
容量规划 328
故障模式 329
客户端行为 329
流程与自动化 330
开发流程 330
外部依赖 331
发布计划 331
可靠发布所需要的方法论 332
灰度和阶段性发布 332
功能开关框架 333
应对客户端滥用行为 334
过载行为和压力测试 335
LCE 的发展 335
LCE 检查列表的变迁 336
LCE 没有解决的问题 337
小结 338
第Ⅳ部分 管理
第28 章 迅速培养SRE 加入on-call 341
新的SRE 已经招聘到了,接下来怎么办 341
培训初期:重体系,而非混乱 344
系统性、累积型的学习方式 345
目标性强的项目工作,而非琐事 346
培养反向工程能力和随机应变能力 347
反向工程:弄明白系统如何工作 347
统计学和比较性思维:在压力下坚持科学方法论 347
随机应变的能力:当意料之外的事情发生时怎么办 348
将知识串联起来:反向工程某个生产环境服务 348
有抱负的on-call 工程师的5 个特点 349
对事故的渴望:事后总结的阅读和书写 349
故障处理分角色演习 350
破坏真的东西,并且修复它们 351
维护文档是学徒任务的一部分 352
尽早、尽快见习on-call 353
on-call 之后:通过培训的仪式感,以及日后的持续教育 354
小结 354
第29 章 处理中断性任务 355
管理运维负载 356
如何决策对中断性任务的处理策略 356
不完美的机器 357
流状态 357
将一件事情做好 358
实际一点的建议 359
减少中断 361
第30 章 通过嵌入SRE 的方式帮助团队从运维过载中恢复 363
第一阶段:了解服务,了解上下文 364
确定最大的压力来源 364
找到导火索 364
第二阶段:分享背景知识 365
书写一个好的事后总结作为示范 366
将紧急事件按类型排序 366
第三阶段:主导改变 367
从基础开始 367
获取团队成员的帮助 367
解释你的逻辑推理过程 368
提出引导性问题 368
小结 369
第 31 章 SRE 与其他团队的沟通与协作 370
沟通:生产会议 371
议程 372
出席人员 373
SRE 的内部协作 374
团队构成 375
高效工作的技术 375
SRE 内部的协作案例分析:Viceroy 376
Viceroy 的诞生 376
所面临的挑战 378
建议 379
SRE 与其他部门之间的协作 380
案例分析:将DFP 迁移到F1 380
小结 382
第32 章 SRE 参与模式的演进历程 383
SRE 参与模式:是什么、怎么样以及为什么 383
PRR 模型 384
SRE 参与模型 384
替代性支持 385
PRR :简单PRR 模型 386
参与 386
分析 387
改进和重构 387
培训 388
“接手”服务 388
持续改进 388
简单PRR 模型的演进:早期参与模型 389
早期参与模型的适用对象 389
早期参与模型的优势 390
不断发展的服务:框架和SRE 平台 391
经验教训 391
影响SRE 的外部因素 392
结构化的解决方案:框架 392
新服务和管理优势 394
小结 395
第Ⅴ部分 结束语
第33 章 其他行业的实践经验 398
有其他行业背景的资深SRE 399
灾难预案与演习 400
从组织架构层面坚持不懈地对安全进行关注 401
关注任何细节 401
冗余容量 401
模拟以及进行线上灾难演习 402
培训与考核 402
对详细的需求收集和系统设计的关注 402
纵深防御 403
事后总结的文化 403
将重复性工作自动化,消除运维负载 404
结构化和理性的决策 406
小结 407
第34 章 结语 408
附录A 系统可用性 411
附录B 生产环境运维过程中的最佳实践 412
附录C 事故状态文档示范 417
附录D 事后总结示范 419
附录E 发布协调检查列表 423
附录F 生产环境会议记录示范 425
参考文献 427
索引 439__
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读后感

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如果说跟人打交道靠的是情商,那么跟机器打好交道,尤其是做好人和机器之间的协调者的话,就必须纯熟的应用好机器的语言,也就是软件了。 Google运维的秘密就是对软件进行生命周期的整体性关注。 SRE是站点可靠性工程的简称,仍属于DEVOPS的范畴,是开发运维一体的一种方法。与...  

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第一部分 概览 第1章 介绍 1. DevOps分离的团队模型存在的问题 1.1 直接成本:Ops成本与系统 负载线性相关 1.2 间接成本:Dev/Ops沟通协调 1.2.1 运维团队:运维流程 1.2.2 开发团队:补丁、开关、插件等各种形式要求快速上线绕过运维团队的流程 2. DevOps还是SER 2.1 DevOps是...  

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大型软件系统生命周期的绝大部分都处于“使用”阶段,而非“设计”或“实现”阶段。那么为什么我们却总是认为软件工程应该首要关注设计和实现呢?在《SRE:Google运维解密》中,Google SRE的关键成员解释了他们是如何对软件进行生命周期的整体性关注的,以及为什么这样做能够帮...

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The overwhelming majority of a software system’s lifespan is spent in use, not in design or implementation. So, why does conventional wisdom insist that software engineers focus primarily on the design and development of large-scale computing systems? In t...  

用户评价

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这本书的封面设计非常引人注目,采用了深邃的蓝色调,中央是一个简洁的抽象图形,仿佛某种复杂的系统架构图,让人联想到严谨与秩序。初次翻开,我立刻被其详尽的案例分析所吸引。作者似乎对现代云计算环境下的挑战有着深刻的洞察力,书中对于如何在高压、高并发的场景下维持服务的稳定性,简直像是一本实战手册。特别是关于自动化部署和监控告警体系构建的部分,条理清晰,步骤明确,即便是初涉此领域的读者也能从中找到切实的指导方向。我尤其欣赏作者在描述技术细节时所展现出的那种近乎偏执的精确性,每一个配置参数、每一个脚本片段都经过了深思熟虑,确保在真实世界中是可操作、可复用的。它不仅仅是理论的堆砌,更像是作者多年一线作战经验的提炼,充满了实战的烟火气。读完第一部分,我就忍不住想将书中的一些实践方法应用到我手头的工作中去,那种“茅塞顿开”的感觉,是很多技术书籍难以给予的。

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这本书最让我感到惊讶的地方,在于它对“自动化”的界限有着非常清醒的认识。它没有盲目鼓吹一切皆可自动化,而是明确指出了人类判断在某些关键决策点上的不可替代性。作者花了相当大的篇幅来论述如何设计“人类可理解”的系统,以及如何确保在自动化失效时,值班工程师能够迅速介入并有效接管。这种辩证的、不走极端的态度,体现了作者对系统复杂性的深刻敬畏。读到后期关于变更管理的章节时,我感觉自己不仅仅是在学习一套技术流程,更是在塑造一种严谨、务实的工作价值观。这本书更像是一份长期的职业发展规划蓝图,它指引的不是一个即时的解决方案,而是一条持续精进、追求卓越的工程之路。

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这本书的文字风格显得尤为沉稳老练,语气坚定,仿佛一位经验丰富的老将,在向初学者传授“生存法则”。它没有过多花哨的辞藻,全是干货,直击核心痛点。我发现作者在处理“故障排查”这一章节时,其逻辑推演能力令人叹服。他构建了一个多层次的分析框架,从最表层的现象回溯到深层的根因,每一步推理都建立在扎实的工程学原理之上。读起来,我仿佛置身于一个正在紧急响应的生产事故现场,作者冷静地引导我进行诊断、隔离、修复,整个过程紧张而有序。这种“身临其境”的阅读体验,极大地提升了学习效率。更难得的是,书中探讨的不仅仅是如何“救火”,更重要的是如何“防火”,即构建能够自我愈合的系统。这种前瞻性的视角,让我开始重新审视我们现有系统的脆弱性,并意识到预防性维护才是构建健壮服务的基石。

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这本书的排版和图示设计,可以说是技术书籍中的一股清流。它没有采用那种密密麻麻的纯文本布局,而是巧妙地利用留白和清晰的流程图来组织信息。特别是关于 SLO/SLA/SLI 确定的那几页,作者通过一个精心绘制的维恩图,将这三个关键指标的关系梳理得一目了然,让人过目不忘。对于我这种视觉型学习者来说,这样的设计无疑是加分项。阅读过程中,我感觉作者非常体贴读者的阅读习惯,重要概念总是用粗体或不同字号突出显示,使得在回顾重点时非常方便。总的来说,这本书在内容深度足够的同时,兼顾了易读性和信息呈现的美感,这在同类专业书籍中是比较少见的,体现出出版方和作者对阅读体验的重视。

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如果说大多数系统运维书籍侧重于工具的使用,那么这本书则上升到了“工程哲学”的高度。它探讨了在快速迭代与追求极致可靠性之间如何找到一个动态的平衡点。我发现自己常常需要停下来,反复咀嚼某些关于文化和流程的论述。作者对于“责任共担”和“无指责文化”的倡导,触及了技术团队合作的深层问题。这不是一本关于代码或命令的书,而是一本关于如何构建一个高效、有韧性、且能够从错误中持续学习的工程团队的指南。书中的一些比喻和类比非常精妙,将复杂的系统稳定性概念,用日常生活中常见的场景来解释,使得理解门槛大大降低。这种将技术思维融入管理理念的做法,使得这本书的受众群体得以拓宽,它不仅对技术人员有价值,对管理者也同样具有指导意义。

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坚定的学习和实践。但这不是一朝一夕可以完成的,我一直怀疑谷歌自己实现了许多其它公司当标准使用的东西,例如dns解析客户端。

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值得放在办公桌边,经常翻起审视和改进自己公司的业务。

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其实不用那么神话,整本书有些章节非常的啰嗦还说不清楚,但是开头结尾不错。记住三点:第一,SRE都是通过google开发笔试的人,这保障了开发的效率和质量。第二,良好的体制,on-call机制和SLO机制。第三,非常重视事后总结,多个章节有提到。

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电子书;网盘; 实体书;家中;

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有落地成功的公司吗?现在公司的所谓sre真是巨吊无比…

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