数据中心运维报告(数据中心运维的工作范围)

关于堆栈存储是服务器和工具之间集成和自动化的平台。 通过将现有基础架构与APP环境结合起来，可以更轻松地实现环境的自动化。 特别关注事件发生后的行动。

StackStorm有助于一般操作模式的自动化。 一些例子：

方便的故障诊断——触发Nagios、senu、New Relic和其他监视系统捕获的系统故障，并与物理节点、OpenStack或Amazon实例进行APP 自动修复——可以识别和验证OpenStack计算节点上的硬件故障，妥善疏散实例，并向管理员发送潜在的停机电子邮件。 但是，如果出现任何问题，——将冻结工作流并调用PagerDuty以手动启动。 继续部署——，使用Jenkins进行构建和测试，提供新的AWS集群，使用负载平衡器打开一些流量，并基于NewRelic的APP性能数据进行前滚或滚动StackStorm有助于将这些模式和其他操作模式与规则、工作流或操作相结合。 这些规则和工作流(堆栈存储平台中的内容)存储为代码。 也就是说，它支持与代码开发中当前使用的协作方法相同的方法。 它们可以与更广泛的开源社区(如StackStorm社区)共享。

工作原理。

堆栈存储通过包括传感器和操作在内的可扩展适配器组插入到环境中。

传感器是一个Python插件，用于接收和监视事件的入站或出站集成。 当来自外部系统的事件发生并由传感器处理后，将向系统发出堆栈缓存触发器。 触发器是外部事件的堆栈存储表示形式。 包括通用触发器(如计时器、网络挂钩等)和集成触发器(如senu alert、JIRA issue updated等)。 可以通过创建传感器插件来定义新的触发器类型。 操作是堆叠storm出站集成。 有通用操作(ssh、REST调用)、集成)、Docker、Puppet、或自定义操作。 操作可以是Python插件或任何脚本，可以在StackStorm中添加几行元数据。 用户可以通过CLI或API直接调用操作，也可以使用操作作为规则和工作流的一部分进行调用。 规则将触发器映射到操作(或工作流)，应用匹配标准，并将触发器的有效载荷映射到操作输入。 工作流程将操作缝合形成“超级操作”，定义顺序，变换条件，传递数据。 大多数自动化操作都是在多个步骤中进行的，因此需要进行多个操作。 工作流可以在操作库中使用、手动调用或通过规则触发，就像“原子”操作一样。 软件包是内容部署的单元。 通过分组集成(触发器和操作)和自动化(规则和工作流)，简化了StackStorm可插件内容的管理和共享。 可用于更换StackStorm的包正在增加。 用户可以创建自己的包，在Github上共享包，也可以将其发送到堆栈存储交换。 行动执行的鉴定证据。 手动或自动记录和保存已触发上下文和执行结果的完整详细信息。 还将捕获到鉴定日志中，以将：LogStash、Splunk、statsd和syslog与外部日志和分析工具集成。 堆栈存储是具有模块化体系结构的服务。 由通过消息总线进行通信的松散耦合的服务组件组成，并水平扩展以按比例提供自动化。 堆栈存储有Web UI、CLI客户端，当然还有完整的REST API。 为了简化开发人员的工作，我们还提供了Python客户端绑定。

StackStorm是新产品，正在积极开发中。 我们强烈希望加入社区，获得反馈，改善方向。

译文： https://docs.stack storm.com/overview.html

正文： http://jiagoushi.pro/node/835

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