大家好，我叫王碩，來自于 GrowingIO。

剛才聽上一個演講嘉賓講精益看板很有感觸，作為運維來講，在某些公司有時候會非常痛苦，因為出了問題大家都會先找你，恨不得你就是那個干壞事的人，背鍋的人，有些公司出大問題，老板會站在你身后看你去解決問題，而且日常會有很多插入的工作，最終會導致工作不是那么開心。我之前就職的兩家公司都是外企，更講究有效率的工作和加班，其實還是比較不錯的，即使加班也會有加班費，法定節假日加班是 3 倍工資。每天工作不會讓你干滿 8 個小時，6 個小時已經不錯了，如果你能高效干 4 個小時已經挺好了。如果你去參加開發者大會經常會聽到敏捷這個詞，在之前的公司當中，我們就是用 Scrum 來高效的管理 DevOps 團隊的。

今天我講的演講主題是如何基于 AWS 做自動伸縮系統，AWS 是云計算的鼻祖，是最開始做云計算的。我們在 AWS 還沒有提供自動伸縮服務之前我們就已經做出了自動伸縮系統，而且是使用了 Spot Instances，也就是競價實例。

在進入正題之前先介紹一下 GrowingIO，GrowingIO 是基于用戶行為的新一代數據分析產品，無需埋點即可采集全量、實時用戶行為數據，數據分析更精細，幫助管理者、產品經理、市場運營、數據分析師、增長黑客等提升轉化率、優化網站 / APP，實現用戶快速增長和變現。這是一件非常有挑戰的事情。放眼今天我們來看整個運維行業，如果你只是一個傳統的 Ops，在大公司做一顆螺絲釘是完全沒有問題的，但是如果你想去一家創業公司，你想讓自己變得有競爭力，香港站群服務器 美國服務器，你必須成為 DevOps，你必須具有很強的開發背景。而今后不僅僅你要具有很強的開發背景、運維背景等相關的知識，你還要具備 Growth 思想，大數據分析的能力，而 GrowingIO 能夠幫助你成為這樣的人，歡迎加入 GrowingIO。

進入正題，為什么要做自動伸縮系統，首先集群要承載高峰期的壓力，其次也要減少低峰期的服務器成本。DevOps 要干的事情很多，Cost Saving 是其中很重要的一個方面，這是我們做自動伸縮系統的一個目的。

接下來講一講 AWS 的 Instnaces 類型，首先最常見的一種是 On-Demand Instances，不管是按小時計費還是分鐘計費，說白了起來就計費，基本上國內的云廠商都會支持這種方式。第二種是 Reserved Instances，國內的云廠商大部分也支持這功能。第三種是 Spot Instances，比如說一個機器你出一塊錢我出兩塊錢，價高者得，這是一個競價的過程。國內實現這個功能的廠商并不多。我們如果想降低服務器的費用，就要很好的利用 Spot Instances。我們就是通過這種方式，節省了很多服務器的費用，當然具體細節還涉及到很多復雜的東西，有可能很小的一個機型，通過不同的競價反而價錢會比較高。比如說 A 機型本來要小于 B 機型，但也許通過競價，價錢要比 B 機型價錢高，這里涉及到競價算法的事情。

講一講我們遇到的痛點有哪些。首先，AWS 這么大的云廠商，我們都可能遇到某個機房機器不夠的情況，你的自動伸縮系統要有能力 Launch 不同類型的機器、甚至不同機房的機器。第二，有些機器有可能因為某些特殊的原因，他是不能夠被關閉的。第三個是網絡原因，AWS 在全球市場是做得非常成功，但是在巴西市場做的不是特別好，經常有網絡方面的問題。

講一講我們做這個系統的幾個原則。第一點，我們盡可能的 Launch 競價實例，這樣成本最低。第二，如果其他機型沒有了，AWS 機房沒這個機型了，我們要有能力 Launch 其他的機型。第三，如果某個機房沒機器了，我們可以在另外一個機房 Launch 服務器。第四點，在縮容的過程當中，我們要優先關閉 On-Demand Instances，說白了就是優先關貴的。最后一點，要保證整個集群要有至少那么幾臺 On Demond 機器來保證正常工作。

接下來講一下 DevOps 今后的發展方向。如果你只是一個傳統的 Ops，其實不太具備市場競爭力，就今天來看，如果你具有很強的開發能力，目前來講你還能夠找到一個比較好的工作，未來你一定要是具有大數據分析的能力，再加上 DevOps，你才能夠具備一定的市場競爭力。我之前是在 LinkedIn 工作，做社交的公司都會有做一個 PYMK 的東西，People You May Know，其實就是做人脈的推薦，你可能對這個人感興趣，他把這個人推薦給你了，或者說國內的很多做酒店的，比如說攜程之類的，他也會給你推薦一些酒店。但是 DevOps 有什么場景需要這些大數據分析呢，我們之前做傳統運維，你無法預測服務器未來會發生什么。今天每天服務器產生這么多數據，不管是系統級別的還是服務級別的，你怎么樣去預測這臺服務器明天會不會出現問題呢？能不能基于大數據分析，預測未來哪些服務器可能會出現問題，哪些服務可能會出現問題呢？我們在做面向用戶這種產品的時候經常會講用戶的畫像是什么，對于 DevOps 來講，你的服務器相關的服務的畫像又是什么？這是一個非常值得思考的問題，也是今后 DevOps 需要做的事情，DevOps 已經轉型至 AIOps 了。