摘要：目前，高德主要有地圖導(dǎo)航兩個(gè)產(chǎn)品，以及地圖，同時(shí)還開放了服務(wù)，方便移動(dòng)開發(fā)者更好地為用戶提供高質(zhì)量基于位置的服務(wù)。另外，高德經(jīng)常有大型活動(dòng)，用戶訪問(wèn)量會(huì)在某個(gè)階段激增，這時(shí)就需基于阿里云的彈性伸縮服務(wù)，就能實(shí)現(xiàn)快速擴(kuò)展的基礎(chǔ)設(shè)施。

摘要： 云計(jì)算帶來(lái)的變革不言而喻，作為一種新型的IT交付模式，切實(shí)為企業(yè)節(jié)省IT成本、加快IT與企業(yè)業(yè)務(wù)結(jié)合效率、提升創(chuàng)新能力、加強(qiáng)管理水平以及增強(qiáng)系統(tǒng)本身的可靠性等方面提供巨大支持，是企業(yè)實(shí)現(xiàn)新發(fā)展的重要途徑，它已然成為全球IT產(chǎn)業(yè)的主流聲音。

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云計(jì)算帶來(lái)的變革不言而喻，作為一種新型的IT交付模式，切實(shí)為企業(yè)節(jié)省IT成本、加快IT與企業(yè)業(yè)務(wù)結(jié)合效率、提升創(chuàng)新能力、加強(qiáng)管理水平以及增強(qiáng)系統(tǒng)本身的可靠性等方面提供巨大支持，是企業(yè)實(shí)現(xiàn)新發(fā)展的重要途徑，它已然成為全球IT產(chǎn)業(yè)的主流聲音。

為此，CSDN記者日前采訪了國(guó)內(nèi)最早一批提供地圖API互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)商高德的高級(jí)運(yùn)維專家曾偉，從運(yùn)維的角度分享了高德上云的背后故事和帶來(lái)的好處、云上架構(gòu)、運(yùn)維核心價(jià)值的變化等，最終實(shí)現(xiàn)了應(yīng)用服務(wù)可用性上升到99.99%，同比提升了5倍，以及運(yùn)維人員從原先的45人降到16人。他也表示，企業(yè)應(yīng)當(dāng)及時(shí)抓住云計(jì)算技術(shù)帶來(lái)的新機(jī)遇，針對(duì)自身不足，實(shí)施相應(yīng)的技術(shù)和業(yè)務(wù)變革，擁抱云計(jì)算，充分發(fā)揮云計(jì)算技術(shù)在企業(yè)管理中的作用，從而增強(qiáng)企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)能力。

高德的IT化信息化之路

高德于2002年成立，這十幾年的發(fā)展使得高德產(chǎn)品從簡(jiǎn)單的車載導(dǎo)航產(chǎn)品應(yīng)用至整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)，目前提供的產(chǎn)品或服務(wù)主要有基礎(chǔ)服務(wù)：定位、搜索、線路規(guī)劃、導(dǎo)航、步行、公交；O2O：酒店、美食、景點(diǎn)等；車聯(lián)網(wǎng)：AMAP AUTO車機(jī)版本、無(wú)人駕駛；高德大數(shù)據(jù)：實(shí)時(shí)路況，躲避擁堵等。

但是如今強(qiáng)大的產(chǎn)品或服務(wù)也經(jīng)歷了一個(gè)漫長(zhǎng)的IT信息化成長(zhǎng)過(guò)程，從運(yùn)維角度的來(lái)說(shuō)有以下幾個(gè)階段：
沒(méi)有運(yùn)維團(tuán)隊(duì)的渾沌階段。2002 - 2007年是初級(jí)的IT階段，數(shù)據(jù)生產(chǎn)的服務(wù)器由IT部門負(fù)責(zé)，IDC的服務(wù)器是研發(fā)人員負(fù)責(zé)，主要用于地圖數(shù)據(jù)的生產(chǎn)，線上的地圖只有一小部分；
開始建立運(yùn)維團(tuán)隊(duì)，專業(yè)化運(yùn)作。2007 - 2014年IT信息化主要分為IT和運(yùn)維，IT則負(fù)責(zé)辦公網(wǎng)的產(chǎn)品業(yè)務(wù)，包括辦公電腦、打印機(jī)、辦公流程的軟件；而運(yùn)維全面負(fù)責(zé)公司IDC機(jī)房、服務(wù)器、業(yè)務(wù)，運(yùn)維整體還處于人肉時(shí)代，運(yùn)維服務(wù)效率較低；
2014年7月 - 至今，云上的高德實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化運(yùn)維。此階段高德開始上云，運(yùn)維逐步邁向自動(dòng)化的時(shí)代，運(yùn)維人員的故障處理能力、性能等進(jìn)一步提升等。

高德的數(shù)據(jù)采集、加工、整合過(guò)程

從最初的數(shù)據(jù)采集、合成、地理等變化到今天的車輛定位系統(tǒng)，高德的數(shù)據(jù)加工與整合主要分為這幾個(gè)階段：

初級(jí)階段：采集車安裝攝像頭和GPS、實(shí)景采集、郵寄視頻光盤等原始的方式；而內(nèi)部作業(yè)員再通過(guò)看錄像、軌跡進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)制作，從而實(shí)現(xiàn)3個(gè)月一次的數(shù)據(jù)更新。在這一階段是全手工模式，互聯(lián)網(wǎng)化較低；

系統(tǒng)階段：采集車開始使用采集系統(tǒng)軟件，再在晚上通過(guò)網(wǎng)絡(luò)回傳，脫離光盤作業(yè)的形式；之后，通過(guò)完善的編輯工具、檢查工具，實(shí)現(xiàn)了高的質(zhì)量控制和快的流水線速度，從而進(jìn)入到數(shù)據(jù)加工廠階段；

平臺(tái)化階段：上線高精采集車采集全景、分米級(jí)高精軌跡，以及眾包的形式進(jìn)行社會(huì)化采集；內(nèi)業(yè)工作平臺(tái)化，數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)任務(wù)流轉(zhuǎn)平臺(tái)化，而且全流程有監(jiān)控，最終進(jìn)入到流水線生產(chǎn)階段；

自動(dòng)化階段：未來(lái)的采集將全面轉(zhuǎn)向眾包化，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)回傳，而內(nèi)業(yè)的自動(dòng)化水平高度提升，通過(guò)影像識(shí)別、大數(shù)據(jù)分析、自動(dòng)數(shù)據(jù)融合等技術(shù)提升自動(dòng)化生產(chǎn)的水平，這也是高德當(dāng)下努力的方向。

目前，高德主要有地圖、導(dǎo)航兩個(gè)App產(chǎn)品，以及PC地圖，同時(shí)還開放了API服務(wù)，方便移動(dòng)開發(fā)者更好地為用戶提供高質(zhì)量基于位置的服務(wù)。

運(yùn)維之痛

在上云前，高德在運(yùn)維方面經(jīng)歷了很多的痛苦，比如自建機(jī)房帶來(lái)的運(yùn)維之痛，高德之前有7個(gè)小機(jī)房零散分布在全國(guó)各個(gè)地方，但隨著業(yè)務(wù)的快速增長(zhǎng)自建小機(jī)房模式帶來(lái)很多問(wèn)題，包括IDC電力、空調(diào)、網(wǎng)絡(luò)都很容易故障，也使得當(dāng)時(shí)的運(yùn)維達(dá)到40多人；同時(shí)也面臨大量的運(yùn)維需求，因?yàn)檫\(yùn)維需要負(fù)責(zé)IDC、電力、網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器、OS、數(shù)據(jù)庫(kù)（MySQL、Redis、Oracle、Memcache、PG、MongoDB）、各種應(yīng)用軟件（Nginx、Apache）、開源工具（Jenkins、Puppet），大量的需求使得運(yùn)維人員的經(jīng)歷分散，產(chǎn)生非常大的壓力。另外，有時(shí)候因用戶激增帶來(lái)的大流量，加上原本吃緊的帶寬等問(wèn)題，甚至?xí)斐芍卮蠡顒?dòng)/節(jié)日時(shí)的宕機(jī)。

基于阿里云的最佳運(yùn)維實(shí)踐

曾偉表示，高德在運(yùn)維方面經(jīng)歷的痛和負(fù)重在上云后都得到了根本性的改變，首先基于阿里云實(shí)現(xiàn)了統(tǒng)一基礎(chǔ)設(shè)施的運(yùn)維，讓運(yùn)維人員不再運(yùn)維基礎(chǔ)設(shè)施；同時(shí)，阿里云提供的各種云服務(wù)有負(fù)載均衡、彈性計(jì)算ECS、云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS、對(duì)象存儲(chǔ)OSS、云數(shù)據(jù)庫(kù)Redis版、大數(shù)據(jù)計(jì)算服務(wù)MaxCompute（原ODPS）等，運(yùn)維人員只需要使用好這些服務(wù)就可以了，不需要去維護(hù)具體的組件。另外，高德經(jīng)常有大型活動(dòng)，用戶訪問(wèn)量會(huì)在某個(gè)階段激增，這時(shí)就需基于阿里云的彈性伸縮服務(wù)，就能實(shí)現(xiàn)快速擴(kuò)展的基礎(chǔ)設(shè)施。最后，運(yùn)維人員只需要專注于業(yè)務(wù)的性能、架構(gòu)、故障等核心價(jià)值即可。

但是，高德在剛開始上云時(shí)，對(duì)于熟悉傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心的運(yùn)維人員有可能不熟悉各種云服務(wù)組件，以及高德IDC和阿里云并網(wǎng)運(yùn)行期間，日志實(shí)時(shí)傳輸延遲導(dǎo)致實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析會(huì)出現(xiàn)延遲的情況。而通過(guò)阿里云提供的完善技術(shù)、及時(shí)的響應(yīng)、培訓(xùn)支持，快速地解決了遇到的問(wèn)題，最終運(yùn)維人員可以很熟練的使用云服務(wù)。比如，在高德MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)轉(zhuǎn)阿里云RDS的過(guò)程中，遇到了數(shù)據(jù)遷云的問(wèn)題——數(shù)據(jù)格式、寫的方式、導(dǎo)出/導(dǎo)入方式，最后利用阿里云強(qiáng)大的RDS直接通過(guò)中轉(zhuǎn)區(qū)搭建了DTS系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了跨網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)遷移的無(wú)縫切換和數(shù)據(jù)一致性。另外，阿里云技術(shù)專家毛一鳴也介紹稱，高德也用到了阿里自研的DRC產(chǎn)品（Data Replication Center)，支持異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)時(shí)同步，數(shù)據(jù)記錄變更訂閱服務(wù)，為跨域?qū)崟r(shí)同步、實(shí)時(shí)增量分發(fā)、異地雙活、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)等場(chǎng)景提供解決方案。

在遷到云上之后，高德地圖的應(yīng)用服務(wù)可用性上升到99.99%，比之前的7個(gè)小機(jī)房提供的服務(wù)可用性提升了5倍。另外，從以前的每次大型活動(dòng)系統(tǒng)常崩潰，到國(guó)慶出行高峰的運(yùn)維人員淡定、系統(tǒng)穩(wěn)若磐石，充分體現(xiàn)了阿里云計(jì)算的穩(wěn)定性。再者，以前高德的新應(yīng)用上線和擴(kuò)容，至少得提前2個(gè)月開始采購(gòu)服務(wù)器、上架、裝機(jī)、人肉擴(kuò)容、發(fā)布，上阿里云之后，彈性擴(kuò)縮容基本上在20分鐘內(nèi)就完成，新應(yīng)用上線10到20分鐘內(nèi)就可以完成資源申請(qǐng)到應(yīng)用發(fā)布上線。

如今，高德所有核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)已經(jīng)全部放在云上，由阿里云提供計(jì)算服務(wù)。在具體的運(yùn)維人員事情方面，他們不用再運(yùn)維基礎(chǔ)設(shè)施——IDC、網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器等；各種數(shù)據(jù)庫(kù)、緩存、負(fù)載均衡、發(fā)布工具都不用自己去維護(hù)，使用阿里云的服務(wù)即可；異地容災(zāi)只需要申請(qǐng)不同地域的云服務(wù)就好了，不需要自己去建設(shè)機(jī)房。安全面方面，阿里云提供了很多服務(wù)，比如防攻擊（DDos）、流量清洗、防病毒、防欺詐、代碼掃描等；毛一鳴總結(jié)阿里云為高德提供的服務(wù)大概有這幾方面，首先是IaaS （Infrastructure-as-a-Service，基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)）：包含多地機(jī)房，網(wǎng)絡(luò)，巡檢等；其次是PaaS（Platform-as-a-Service，平臺(tái)即服務(wù)）：高德使用到的云產(chǎn)品包含彈性計(jì)算ECS、云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS、對(duì)象存儲(chǔ)OSS、負(fù)載均衡、內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)（CDN）、大數(shù)據(jù)計(jì)算服務(wù)MaxCompute(原ODPS)等；最后是SaaS（Software-as-a-Service，軟件即服務(wù)）：高德自身的系統(tǒng)提供的服務(wù)（如上圖所示）。

整體來(lái)說(shuō)，對(duì)于高德運(yùn)維變化最大的就是運(yùn)維模式的變化，從原來(lái)的IDC到網(wǎng)絡(luò)到數(shù)據(jù)庫(kù)等基礎(chǔ)服務(wù)都要自己維護(hù)，變化為使用阿里云的各種云服務(wù)，運(yùn)維人員可以專注于架構(gòu)、故障、性能等核心能力上，員工的成就感得到了很大的提升，同時(shí)運(yùn)維人員從原先的45個(gè)降到16個(gè)。也就是說(shuō)，全面云化后，是運(yùn)維核心價(jià)值的轉(zhuǎn)變和變革。

最后，曾偉也介紹說(shuō)，高德除了常規(guī)導(dǎo)航服務(wù)，在上云后，利用阿里云“數(shù)加”平臺(tái)強(qiáng)大的計(jì)算處理能力，比如阿里云的大數(shù)據(jù)計(jì)算服務(wù)MaxCompute(原ODPS)、流計(jì)算StreamCompute等服務(wù)，高德可以做出行線路選擇、擁堵大數(shù)據(jù)、躲避擁堵、城市熱點(diǎn)分布、景區(qū)推薦、商圈熱度，主要是根據(jù)用戶的定位數(shù)據(jù)，進(jìn)行實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)挖掘，從而跑出預(yù)測(cè)模型，實(shí)時(shí)得到現(xiàn)對(duì)用戶有用的結(jié)果。

如果預(yù)測(cè)某天下午四點(diǎn)的路況，就是先拿到歷史數(shù)據(jù)，每天訓(xùn)練做一個(gè)離線的歷史回歸、預(yù)測(cè)模型，再加上當(dāng)天的出行、天氣、節(jié)假日、突發(fā)情況等實(shí)時(shí)信息，再對(duì)線上模型進(jìn)行調(diào)整優(yōu)化，從而達(dá)到最優(yōu)的預(yù)測(cè)。而在面對(duì)未來(lái)的智能交通和車聯(lián)網(wǎng)，高德基于車聯(lián)網(wǎng)推出了AMAP AUTO車機(jī)版本，解決了傳統(tǒng)車載系統(tǒng)的數(shù)據(jù)更新慢、用戶體驗(yàn)差、實(shí)時(shí)路況缺失、不夠智能化的問(wèn)題，長(zhǎng)期來(lái)說(shuō)無(wú)人駕駛也是一個(gè)非常重要的方向，但在車聯(lián)網(wǎng)的背后，也是高德充分利用了云計(jì)算大數(shù)據(jù)的能力。
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