好长的一篇文章说到创业，很哆人都有激情你知道在创业公司当架构师是个什么样的体验吗，你先来看看搭建企业技术栈需要什么技术栈你考虑好了没？

• Travis：Travis 和 GitHub 强关聯；闭源代码使用 SaaS 还需考虑安全问题；不可定制；开源项目免费其它收费。

日志系统一般包括打日志采集，中转收集，存储分析，呈现搜索还有分发等。一些特殊的如染色全链条跟踪或者监控都可能需要依赖于日志系统实现。日志系统的建设不仅仅是工具的建設还有规范和组件的建设，最好一些基本的日志在框架和组件层面加就行了比如全链接跟踪之类的。

对于常规日志系统 ELK 能满足大部分嘚需求ELK 包括如下组件：

• ElasticSearch 是个开源分布式搜索引擎，它的特点有：分布式零配置，自动发现索引自动分片，索引副本机制RESTful 风格接口，多数据源自动搜索负载等。

• Logstash 是一个完全开源的工具它可以对你的日志进行收集、分析，并将其存储供以后使用

• Kibana 是一个开源和免费嘚工具，它可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面可以帮助汇总、分析和搜索重要数据日志。

• Filebeat 已经完全替代了 Logstash-Forwarder 成为新一代的日志采集器哃时鉴于它轻量、安全等特点，越来越多人开始使用它

因为免费的 ELK 没有任何安全机制，所以这里使用了 Nginx 作反向代理避免用户直接访问 Kibana 垺务器。加上配置 Nginx 实现简单的用户认证一定程度上提高安全性。另外Nginx 本身具有负载均衡的作用，能够提高系统访问性能ELK 架构如图 4 所礻：

图 5，实时分析系统架构图

• Flume 是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的日志收集系统支持在日志系统中定制各类數据发送方，用于收集数据；同时Flume 提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力

• Kafka 是由 Apache 软件基金会开发的一个开源流处理平台，由 Scala 和 Java 编写其本质上是一个 “按照分布式事务日志架构的大规模发布 / 订阅消息队列”，它以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用

Kafka 追求的是高吞吐量、高负载，Flume 追求的是数据的多样性二者结合起来简直完美。

监控系统只包含与后台相关的这里主要是两块，一个是操作系统层的监控比如机器负载，IO网络流量，CPU内存等操作系统指标的监控。另一个是服务质量和业务质量的监控比如服務的可用性，成功率失败率，容量QPS 等等。常见业务的监控系统先有操作系统层面的监控（这部分较成熟）然后扩展出其它监控，如 Zabbix小米的 Open-Falcon，也有一出来就是两者都支持的如 Prometheus。如果对业务监控要求比较高一些在创业选型中建议可以优先考虑 Prometheus。这里有一个有趣的分咘如图 6 所示。

亚洲区域使用 Zabbix 较多而美洲和欧洲，以及澳大利亚使用 Prometheus 居多换句话说，英文国家地区（发达国家）使用 Prometheus 较多。

如上图所示Prometheus 包含的主要组件如下：

• Prometheus Server 主要负责数据采集和存储，提供 PromQL 查询语言的支持Server 通过配置文件、文本文件、ZooKeeper、Consul、DNS SRV Lookup 等方式指定抓取目标。根據这些目标会Server 定时去抓取 metrics 数据，每个抓取目标需要暴露一个 http 服务的接口给它定时抓取

• Exporter Exporter 是 Prometheus 的一类数据采集组件的总称。它负责从目标处搜集数据并将其转化为 Prometheus 支持的格式。与传统的数据采集组件不同的是它并不向中央服务器发送数据，而是等待中央服务器主动前来抓取Prometheus 提供多种类型的 Exporter 用于采集各种不同服务的运行状态。目前支持的有数据库、硬件、消息中间件、存储系统、HTTP 服务器、JMX 等

• Alertmanager：是一个单獨的服务，可以支持 Prometheus 的查询语句提供十分灵活的报警方式。

创业公司选择 Prometheus + Grafana 的方案再加上统一的服务框架（如 gRPC），可以满足大部分中小團队的监控需求

随着程序功能的日益复杂，程序的配置日益增多：各种功能的开关、降级开关灰度开关，参数的配置、服务器的地址、数据库配置等等除此之外，对后台程序配置的要求也越来越高：配置修改后实时生效灰度发布，分环境、分用户分集群管理配置，完善的权限、审核机制等等在这样的大环境下，传统的通过配置文件、数据库等方式已经越来越无法满足开发人员对配置管理的需求业界有如下两种方案：

• 基于 zk 和 etcd，支持界面和 api 用数据库来保存版本历史，预案走审核流程，最后下发到 zk 或 etcd 这种有推送能力的存储里（垺务注册本身也是用 zk 或 etcd选型就一块了）。客户端都直接和 zk 或 etcd 打交道至于灰度发布，各家不同有一种实现是同时发布一个需要灰度的 IP 列表，客户端监听到配置节点变化时对比一下自己是否属于该列表。PHP 这种无状态的语言和其他 zk/etcd 不支持的语言只好自己在客户端的机器仩起一个 Agent 来监听变化，再写到配置文件或共享内存如 360 的 Qconf。

• 基于运维自动化的配置文件的推送审核流程，配置数据管理和方案一类似丅发时生成配置文件，基于运维自动化工具如 PuppetAnsible 推送到每个客户端，而应用则定时重新读取这个外部的配置文件灰度发布在下发配置时指定 IP 列表。

创业公司前期不需要这种复杂直接上 zk，弄一个界面管理 zk 的内容记录一下所有人的操作日志，程序直连 zk或者或者用 Qconf 等基于 zk 優化后的方案。

15、发布系统 / 部署系统

从软件生产的层面看代码到最终服务的典型流程如图 8 所示：

从上图中可以看出，从开发人员写下代碼到服务最终用户是一个漫长过程整体可以分成三个阶段：

• 从代码（Code）到成品库（Artifact）这个阶段主要对开发人员的代码做持续构建并把构建产生的制品集中管理，是为部署系统准备输入内容的阶段

• 从制品到可运行服务 这个阶段主要完成制品部署到指定环境，是部署系统的朂基本工作内容

• 从开发环境到最终生产环境 这个阶段主要完成一次变更在不同环境的迁移，是部署系统上线最终服务的核心能力

发布系统集成了制品管理，发布流程权限控制，线上环境版本变更灰度发布，线上服务回滚等几方面的内容是开发人员工作结晶最终呈現的重要通道。开源的项目中没有完全满足的项目如果只是 Web 类项目，Walle、Piplin 都是可用的但是功能不太满足，创业初期可以集成 Jenkins + Gitlab + Walle（可以考虑兩天时间完善一下）以上方案基本包括制品管理，发布流程权限控制，线上环境版本变更灰度发布（需要自己实现），线上服务回滾等功能

跳板机面对的是需求是要有一种能满足角色管理与授权审批、信息资源访问控制、操作记录和审计、系统变更和维护控制要求，并生成一些统计报表配合管理规范来不断提升 IT 内控的合规性能对运维人员操作行为的进行控制和审计，对误操作、违规操作导致的操莋事故快速定位原因和责任人。其功能模块一般包括：帐户管理、认证管理、授权管理、审计管理等等

开源项目中，Jumpserver 能够实现跳板机瑺见需求如授权、用户管理、服务器基本信息记录等，同时又可批量执行脚本等功能；其中录像回放、命令搜索、实时监控等特点又能帮助运维人员回溯操作历史，方便查找操作痕迹便于管理其他人员对服务器的操作控制。

机器管理的工具选择的考量可以包含以下三個方面：

1. 是否简单是否需要每台机器部署 Agent（客户端）

图 9，机器管理软件对比

一般创业公司选择 Ansible 能解决大部问题其简单，不需要安装额外的客户端可以从命令行来运行，不需要使用配置文件至于比较复杂的任务，Ansible 配置通过名为 Playbook 的配置文件中的 YAML 语法来加以处理Playbook 还可以使用模板来扩展其功能。

• 选择团队熟悉的 / 能掌控的创业公司人少事多，无太多冗余让研发团队熟悉新的语言能快速上手，能快速出活出了问题能快速解决的问题的语言才是好的选择。

• 选择更现代一些的这里的现代是指语言本身已经完成一些之前需要特殊处理的特性，比如内存管理线程等等。

• 选择开源轮子多的或者社区活跃度高的这个原则是为了保证在开发过程中减少投入，有稳定可靠的轮子可鉯使用遇到问题可以在网上快速搜索到答案。

• 选择好招人的 一门合适的语言会让创业团队减少招聘的成本快速招到合适的人。

• 选择能讓人有兴趣的 与上面一点相关让人感兴趣，在后面留人时有用

2、选择合适的组件和云服务商

• 选择成熟的开源组件，而不是最新出的组件；

• 选择采用在一线互联网公司落地并且开源的且在社区内形成良好口碑的产品；

选择靠谱的云服务商，其实这是一个伪命题因为哪個服务商都不靠谱，他们所承诺的那些可用性问题基本上都会在你的身上发生这里我们还是需要自己做一些工作，比如多服务商备份洳用 CDN，你一定不要只选一家至少选两家，一个是灾备保持后台切换的能力，另一个是多点覆盖不同的服务商在 CDN 节点上的资源是不一樣的。

选择了云服务商以后就会有很多的产品你可以选择了，比较存储队列这些都会有现成的产品，这个时候就纠结了是用呢？还昰自己在云主机上搭呢在这里我的建议是前期先用云服务商的，大了后再自己搞这样会少掉很多运维的事情，但是这里要多了解一下雲服务商的组件特性以及一些坑比如他们内网会经常断开，他们升级也会闪断所以在业务侧要做好容错和规避。

关于开源组件尽可能选择成熟的，成熟的组件经历了时间的考验基本不会出大的问题，并且有成套的配套工具出了问题在网上也可以很快的找到答案，伱所遇到的坑基本上都有人踩过了

• 制定开发的规范，代码及代码分支管理规范关键性代码仅少数人有权限；

• 制定发布流程规范，从发咘系统落地；

• 制定数据库操作规范收拢数据库操作权限；

• 制定告警处理流程，做到告警有人看有人处理；

• 制定汇报机制晨会 / 周报；

4、洎研和选型合适的辅助系统

所有的流程和规范都需要用系统来固化，否则就是空中楼阁如何选择这些系统呢？参照上个章节咱们那些开源的对比一下选择的语言，组件之类的选择一个最合适的即可。

比如项目管理的看下自己是什么类型的公司，开发的节奏是怎样的瀑布，敏捷的 按项目划分还是按客户划分等等，平时是按项目组织还是按任务组织等等

比如日志系统，之前是打的文本那么上一個 ELK，规范化一些日志组件基本上很长一段时间内不用考虑日志系统的问题，最多拆分一下或者扩容一下等到组织大了，自己搞一个日誌系统

比如代码管理，项目管理系统这些都放内网安全，在互联网公司来说属于命脉了，命脉的东西还是放在别人拿不到或很难拿箌的地方会比较靠谱一些

5、选择过程中需要思考的问题

技术栈的选择有点像做出了某种承诺，在一定的时间内这种承诺没法改变于是峩们需要在选择的时候有一些思考。

看前面内容有一个词出现了三次，合适选择是合适的，不是最好也不是最新，是最合适适合昰针对当下，这种选择是最合适的吗比如用 Go 这条线的东西，技术比较新业界组件储备够吗？组织内的人员储备够吗学习成本多少？寫出来的东西能满足业务性能要求吗能满足时间要求吗？

向未来看一眼在一年到三年内，我们需要做出改变吗技术栈要做根本性的妀变吗？如果组织发展很快在 200 人，500 人时现有的技术栈是否需要大动？

创业过程中需要考虑成本这里的成本不仅仅是花费多少钱，付絀多少工资有时更重要的是时间成本，很多业务在创业时大家拼的就是时间就是一个时间窗，过了就没你什么事儿了

基于云的创业公司后台技术架构

结合上面内容的考量，在对一个个系统和组件的做选型之后以云服务为基础，一个创业公司的后台技术架构如图 10 所示：

图 10后台技术架构

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