云顾问—巡检能力优化实践

背景：当前云巡检工作存在的主要问题和痛点

随着企业数字化转型的深入，云计算技术已成为企业IT基础设施的核心。腾讯云作为国内领先的云服务提供商，为众多企业提供了丰富的云产品和服务。然而，随着云资源规模的扩大和复杂度的提升，云资源的管理和维护面临着诸多挑战，特别是在资源巡检方面，存在以下突出问题：

扩展性受限：传统单体架构难以应对不断增长的巡检需求。

高并发压力：大规模云环境下，巡检任务并发量大，给系统带来巨大压力 。

数据洪流冲击：日巡检任务产生数千万条资源数据，对采集、处理、存储提出极高要求。

优化目标：提供高效的云上资源巡检能力

基于上述背景，腾讯云云巡检优化实践的核心目标是提供可扩展、高可靠的云上资源巡检能力，支撑大规模环境下的高效风险管理，具体包括：

架构升级：从单体架构向微服务架构转型，提升系统弹性和可扩展性。

高并发任务治理：通过分批调度、异步执行、限频等机制，控制资源消耗。

数据优化：优化数据存储和处理策略，应对高并发和大数据量挑战。

云巡检持续优化“三步走”

第一步：架构升级 - 微服务拆分赋能弹性

将庞大单体架构解耦为独立部署、独立伸缩的四大核心模块：

任务调度引擎：负责计划与触发，分发巡检子任务到各处理模块。

数据处理：负责云上资源数据获取，并将不同云产品的云资源数据统一转换为巡检所需的格式后存储到数据库中。

风险巡检：执行安全、可靠、成本、服务限制、性能等关键检查，支持用户自定义巡检规则，方便用户根据自身业务特性设置巡检规则。

结果聚合分析：汇总、呈现风险结果。

价值：各模块根据产品/负载动态扩缩容，灵活适配差异化巡检需求，彻底解决扩展性问题。

图 1 巡检系统架构

第二步：高并发任务治理 - 效率与资源平衡

异步化&批量化调度：利用Kafka消息队列，将大规模任务按产品/维度拆分为细粒度子任务，并行执行，并发处理能力大幅跃升。

动态采集限频：动态调整不同云 API 的数据采集频率， 避免与业务争抢资源。

数据高效复用：复用最近一次成功巡检的监控数据，仅通过云 API 增量获取变化部分， 降低数据采集压力。

第三步：数据处理与存储优化

冷热数据分离 ：

热数据 ：存储在 TDSQL 分布式数据库，TDSQL 通过 ShardKey（巡检任务ID）自动将数据水平拆分到多个物理分片，同一次巡检任务的数据集中在同一分片，避免跨节点查询。每个分片独立处理读写请求，实现负载均衡。稳定支撑了巡检系统十万级 QPS 高并发读写。

冷数据 ：历史数据定期迁移至数仓，极大减轻在线数据库存储与分析压力。

优化成果：从被动响应到主动治理

每日稳定承载超过百万巡检子任务的高效执行，千万级云上资源实例的风险检测与分析。

通过架构微服务化、任务调度智能化、数据治理精细化、风险治理闭环化四重革新，将云巡检从“被动响应”升级为“主动治理”模式。目前该系统已支撑金融、游戏、电商等行业数千家企业实现云上卓越运营，未来将持续探索AI与自动化技术的深度融合，推动云原生运维进入新纪元。

腾讯云顾问（Tencent Cloud Smart Advisor）是一款结合卓越架构治理理念的可视化云架构IDE和多个ITOM领域垂直应用的云上治理平台，以“一个平台，多个应用”为产品理念，依托腾讯云海量运维专家经验，助您打造卓越架构，实现便捷、灵活的一站式云上治理。（了解更多请点击：云顾问_一站式云上治理_可视化架构-腾讯云）