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对象OSS存储消息通

2020-08-04

一、概述

2020年5月,阿里云对象存储 OSS 通过十年积累的技术红利,将可用性 SLA(Service Level Agreement) 提升 10 倍,做到了全球第一的核心竞争力,是其他的云厂家的10~20 倍,如下图所示。

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其中, OSS 的标准型(同城冗余)存储,SLA 从 99.95% 提升到 99.995%,简单理解就是如果 10万 个请求中只要有 5 个请求返回服务端错误,OSS 将会赔付。

二、OSS 可用性SLA 说明

2.1 常见的可用性指标(年故障时长)

业界对可用性的描述,通常采用年故障时长。比如,数据中心机房划分为不同等级,如 T1~T4 机房,它们的可用性指标如下所示。

l T1 机房:可用性 99.671%、年平均故障时间 28.8 小时;

l T2 机房:可用性 99.741%、年平均故障时间 22 小时;

l T3 机房:可用性 99.982%、年平均故障时间 1.6 小时;

l T4 机房:可用性 99.995%、年平均故障时间 0.4 小时。

网络服务的可用性,通常也会折算为不能提供服务的故障时间长度来衡量,比如典型的 5 个 9 可用性就表示年故障时长为5 分钟,如下表所示。

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对于实例型云服务,典型如阿里云的 ECS,它提供了一台计算实例,该实例的可用性直接与可用时间相关,所以它也是采用年故障时长来定义可用性

2.2 对象存储 OSS 可用性 SLA指标

对象存储是资源访问型云服务,它不提供实例而是 Serverless 化的 API 调用,按照“年故障时长”计算可用性是不合适的。所以,阿里云对象存储 OSS 选择“失败请求数:总请求数”的错误率严苛逻辑来计算可用性。

2.2.1 每5分钟粒度计算错误率

每5分钟错误率 = 每5分钟失败请求数/每5分钟有效总请求数*100%

计算请求错误率时,将计算请求的时间范围拉长,对云服务有利。因为时间越长,总请求数越多,会导致错误率降低。为了更好的从客户角度计算错误率,按照5分钟的粒度来计算。高可用系统设计关键是冗余,而 5 分钟是业界典型的机器故障恢复时间,能够快速修复机器,可以将降低系统的错误率。

2.2.2 基于服务周期内的5分钟错误率计算可用性

服务可用性=(1-服务周期内∑每5分钟错误率/服务周期内5分钟总个数)*100%

对象存储 OSS 按月收费,因此服务周期就是自然月。服务可用性,就是将服务周期内的每5分钟错误率求和,然后除以服务周期内 5 分钟总个数(按照自然月 30 天算,该值为 30*24*60/5=8640),然后用 1 减去平均错误率,就可得到该月的可用性。

根据此公式,如果每 5 分钟错误率过高,将会导致可用性下降;因此,提升每 5 分钟的请求成功率,将是提升可用性关键。

2.2.3 对比年故障时长和请求错误率模型

按照全年 26 分钟故障为基础,年故障时长模型可用性为99.995%。而 OSS 的请求错误率模型下,按每5分钟错误率来算,26 分钟至少有5个每5分钟错误率为0,其他的每5分钟假设全部为100%,因此可用性最多为 1-{5*0+(8640-5)*100%}/8640=99.945%,从而 OSS 的请求错误率模型更加严格。

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2.2.4 OSS 可用性 SLA 承诺

基于上述可用性计算,用户可以得到自然月内的实际可用性。按照 OSS 可用性 SLA 承诺,如果没有达标,将进行赔付,真正做到“你敢用、我敢赔”,从而提升客户业务的可用性。

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2.3 云厂商对象存储可用性 SLA 对比分析

分析 AWS、AZURE、GCS、阿里云、腾讯云、华为云等厂家的对象存储可用性 SLA,,可以看出阿里云对象存储可用性 SLA是其他厂家的 10~20 倍,而且采用最严苛的5分钟粒度计算,保证客户第一。其中,某传统存储转向做公共云的厂家,仍然采用传统线下存储的“可用时间方式”来计算可用性,确实还是延续原有的思路。

三、OSS 可用性体系建设

阿里云对象存储 OSS 是历经十年研发的云服务,始终把可用性的建设作为核心竞争力来构建,从而形成了如下的可用性体系。

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3.1 本地冗余和同城冗余架构

OSS提供了本地冗余存储(部署在一个 AZ)、同城冗余(部署在三个 AZ)存储类型,它们的逻辑架构相同,主要包含如下模块:女娲一致性服务、盘古分布式文件系统、OSS 元数据(有巢分布式 KV 索引)、OSS 服务端、网络负载均衡等。

同城冗余存储(3AZ)则是在物理架构上是提供机房级别的容灾能力,将用户数据副本分散到同城多个可用区。当出现火灾、台风、洪水、断电、断网等灾难事件,导致某个机房不可用时,OSS 仍然可以提供强一致性的服务能力。故障切换过程用户业务不中断、数据不丢失,可以满足关键业务系统对于 RTO(Recovery Time Objective)和 RPO(Recovery Point Objective)为 0 的强需求。同城冗余存储,可以提供 99.9999999999%(12个9)的数据设计可靠性以及99.995%的服务设计可用性。

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3.2 IDC 冗余设计

要实现更高的可用性,就必须在物理层做好冗余设计,包括如下的技术:

l 同城冗余多 AZ的距离和时延设计。在公共云部署时,会遵循阿里云IDC与网络架构设计规则及AZ选址标准,特别是要满足 OSS 的多 AZ 设计要求时,会严格要求时延和距离。

l 供电、制冷冗余。OSS对象存储是多区域部署的云服务,几乎每年都会遇到台风自然灾害、供电异常、空调设备故障等问题,在数据中心建设时要做好双路市电和柴油发电机备电的设计,以及连续制冷能力。

l 网络冗余。OSS作为公共云服务,既要提供外部的互联网访问、VPC网络访问,还要提供分布式系统的内部网络连接,它们都需要做好冗余设计。

n 外部网络。互联网接入多运营商的BGP和静态带宽,实现公网访问的冗余。同时,VPC 网络的接入则通过阿里云网络的冗余。

n 内部网络。OSS是分布式存储,由多台服务器组成,采用内部网络将多台服务器连通起来,通过数据中心的机柜级交换机、机柜间交换机、机房间交换机的分层设计实现冗余,即使某台网络设备故障,系统仍然能够正常工作。

l 服务器。OSS采用貔貅服务器系列优化性价比,基于分布式系统和软件定义存储的需求,硬件上采用通用服务器(commodity server),并提供冗余的网络接口,无需采用传统存储阵列双控冗余设计的定制硬件。

3.3 分布式系统设计

3.3.1 女娲一致性服务

女娲是阿里云飞天系统底层核心模块之一,从2009年飞天建立起开始自主开发,女娲对外提供一致性,分布式锁,消息通知等服务。同业界类似功能的开源软件(ZooKeeper、ETCD)相比,女娲在性能、可扩展性、和可运维性上有明显的优势。

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女娲服务采用两层架构,后端是一致性维护的功能模块,前端是达到分流效果的前端机。

l 前端机通过 VIP 做负载均衡。主要实现两个功能:第一点,负责维护众多客户端的长连接通信,从而保证客户端请求能够均衡到后端;第二点,向客户端隐藏后端的切换过程,同时提供高效的消息通知功能。

l 后端由多个服务器组成 PAXOS 组,形成一致性协议核心。对客户端提供的资源(文件,锁等),在后端都有归属的 Paxos Group仲裁,它采用 PAXOS 分布式一致性协议进行同步,保证资源的一致性和持久化。为了提供更好的扩展能力,后端提供了多个 Paxos Group。

因此,通过多 VIP 冗余、前端机透明切换、冗余的一致性仲裁 Paxos Group,实现故障时的快速切换,从而在一致性协调时提供高可用性。

3.3.2 盘古分布式文件

盘古2.0是第二代自研开发的分布式存储系统,在高性能、大规模、低成本等方面深度挖掘了系统的极限能力,支持更丰富的接入形态,进一步提升了系统的部署运维自动化智能化能力,同时继承了1.0在高可靠、高可用、数据强一致性等方面的积累优势。

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如上图描述的架构所示,各层元数据(RootServer、NameSpaceServer、MetaServer)都提供了冗余设计,故障时可以快速切换,对于数据(ChunkServer)来说通过 None-Stop-Write 特性解决服务器、磁盘故障时的快速切换,从而在分布式存储层提高可用性

3.3.3 对象服务有巢分布式KV元数据快速切换

有巢分布式 KV 为 OSS 对象存储提供分布式Key-Value 元数据功能,作为阿里云最早研发的基于 LSM 的 KV 系统,以及多年 OSS 的业务打磨,它在大规模集群下有非常深厚的技术积累。2014 年实现了多实例冗余的特性,把KV 分解为由多个副本成的分区组(partition group),该分区组通过 RAFT 协议选举出 Leader 节点对外提供服务,当 Leader 节点故障或出现网络分区时,能够快速选出新的 Leader 节点并接管该分区的服务,从而提升 OSS 元数据服务的可用性,如下图所示。

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3.3.4 对象服务QoS

OSS服务层聚焦数据组织和功能实现,由于底层盘古和有巢的分布式能力,OSS 服务层按照无状态方式设计,从而故障时可以快速切换,提高可用性。但是,由于 OSS是多租户模型设计,做好 QoS 的监控和隔离,是保障租户可用性的关键。

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3.3.5 网络负载均衡

OSS要承接海量的访问请求,因此接入层采用负载均衡通过绑定VIP提供高可用服务,并且和 OSS 的前端机(FrontEnd)集群对接,任何模块故障都能能够快速切换,保证可用性。OSS 基于阿里云网络团队的负载均衡技术,提供了大流量、高性能访问能力。

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3.4 安全防护

OSS提供 HTTP/HTTPS 的数据访问服务,会受到来自“互联网和VPC网络”的安全攻击,典型为DDoS (Distribution Deny of Service),安全攻击防护是保障 OSS 可用性的重要工作。

l 安全攻击的一个目的,就是让 OSS 之上的业务受损失,让整体的可用性降低。

l 安全攻击的两种方法,就是拥塞 OSS 有限的带宽入口(拥塞带宽)、耗尽 OSS 的计算资源(耗尽资源)。

l 安全攻击的三类攻击方式,针对拥塞带宽的网络流量型攻击(L3/L4 DDoS),针对耗尽资源的4层CC攻击(链接资源)、7层CC攻击(应用资源)。

细化的攻击分类,如下表所示。

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3.5 智能运维

3.5.1 赤骥

赤骥是阿里云存储服务的管控平台,面向开发、运维、运营等内部用户,目前已经介入对象存储、文件存储、表格存储、日志服务和函数计算五大产品,提供实时数据监控、智能运维管理、秒级的响应报警、安全审计保障等功能,致力于用精准、高效、智能的管控系统为产品运行保驾护航。

为了更好的管控 OSS 可用性指标,赤骥从问题的发现、定位、恢复三个纬度,按照监控报警、分析诊断、问题解决分解设计,提高运维能力。同时,赤骥提供了月度 SLA 管理功能,监控月度 SLA 不达标名单以及不达标原因,从而支撑 SLA 的不断优化。

3.5.2 OSS brain

OSS Brain 是智能运维平台,它的目标和使命是用数据+算法来保障OSS稳定运行,赋能线上运维及运营。它通过分析线上数据,提供智能决策,包括机器隔离、线上主动预警、用户画像、异常检测、资源调度、用户隔离等。通过快速敏捷的智能运维、快速的隔离错误,从而提高可用性。

3.6 高可用解决方案

OSS是区域级服务,区域故障将会导致服务不可用,为了提供更高的业务可用性,OSS 提供了异地多活架构的高可用解决方案,如下所示。

l 写入时只写主区域,开发便捷。利用 OSS 跨区域复制能力,将数据复制到备区域,从而备区域有全量的数据。

l 读取时可根据地域就近读取,降低延迟。由于写入时只写数据到主区域,数据是异步复制到备区域,所以用户读备区域数据时,可能数据还未复制完成,此时可通过 OSS 镜像回源功能从主区域读取数据。

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从而,可在不同的区域级故障场景时,实现快速切换,提供容灾秒级 RPO(Recovery Point Objective),保证业务应用连续性。

l 备区域不可用,上层业务快速切换到另外 2 个区域,并将流量均分,业务能立即恢复,切换也非常方便。

l 主区域不可用,则选择新的主区域(如选择区域2),并开通区域2到区域3的跨域复制,从而业务可以将写请求切换到新的主区域,读请求也切换到剩下的区域;同时,基于OSS 的版本控制 和 业务无更新写,实现了主区域故障切换的数据一致性。

3.7 管理机制

除了上述的各种技术保障外,还有如下的管理机制来提升可用性。

l 库存管理。公共云服务是重资产模式,需要自己管理供应链库存,智能预测资源需求,按需提供服务是可用性的基本保证。

l 水位管理。对象存储是云存储服务,监控容量水位、带宽水位、QPS 等水位能力,进行动态的智能调度,可以优化系统的可用性。

l 稳定性文化。从开发、设计、测试、运维等环节制定稳定性制度,追求卓越的可用性能力。

l 双十一锤炼和百万级用户打磨。OSS 长期参与阿里集群双十一业务支撑,在业务洪峰的不断锤炼下,持续淬炼产品的架构、特性、稳定性。在阿里云的公共云服务体系下,有百万级用户的打磨,支撑各行各业的负载。经年累月的技术积累,总结了持续提升可用性的机制。

四、OSS 可用性未来工作

尽管OSS 将可用性 SLA 提升 10 倍,但是技术无止境,未来将在如下方向继续优化:

l 升级场景的可用性优化。随着 OSS 的规模越来越大,在升级场景下降低错误请求数、甚至实现零错误,将是未来可用性提升的重点方向。

l 热点访问的可用性提升。对象存储服务普遍存在访问热点,从而会让处于热点区域的请求失败,因此优化热点设计、让热点请求能够正常执行,将大大提升系统可用性。

l 安全攻击的可用性保障。随着 OSS 的体量和影响力提升,也面临高频的安全攻击,做好安全攻击的防御和隔离,可以保护正常租户的使用,提升正常租户业务的可用性。

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