Golang PaaS平台站点可靠性工程师(SRE)岗位探讨
Golang PaaS平台站点可靠性工程师(SRE)岗位探讨 IONOS凭借其业务应用,是欧洲领先的主机和云应用提供商之一。凭借我们先进的技术,我们每天赢得来自许多不同国家的超过800万客户的信赖。
您的职责
作为一个团队,我们负责三个领域:平台运营、为产品团队提供支持服务以及遥测。我们负责平台即服务产品的持续运营,包括事件处理。我们与产品开发团队合作,建立和维护我们的服务产品,并就其服务性能提供紧密的反馈循环。因此,我们在Kubernetes上提供监控、日志记录、指标和其他跨产品基础设施,让我们的产品团队无需为此操心。最后,我们收集站点可靠性工程师所需的指标,以便为我们的平台和服务做出数据驱动的决策。我们是一个以开发为核心的团队。虽然我们绝对需要使用所有可用工具来应对事件,但解决方案首先应该体现在代码和自动化上。我们选择的武器是Ansible、GoLang、GitOps和CI/CD——而不是root shell和bash脚本。
您将负责以下任务:
- 运行我们的Kubernetes和服务基础设施。
- 构建软件和系统来管理平台基础设施和应用程序。
- 针对症状而非中断来开发监控和告警规则。
- 参与系统设计咨询、平台管理和容量规划。
- 通过明确的服务水平目标来平衡功能开发速度与可靠性。
- 改进部署流程,使其尽可能简单。
- 参与待命轮换,以响应可用性事件,并为处理客户事件的服务工程师提供支持。
我们看重
- 敏捷思维和现代开发实践经验。
- 主动发现问题、改进领域和性能瓶颈。
- 能够使用一种或多种高级语言(如Golang、Python、Java和JavaScript)进行(结构化和面向对象)编程。
- 在云环境和Kubernetes方面有丰富的经验。
- 对Linux操作系统有深入的了解。
- 具备网络基础知识经验。
更多关于Golang PaaS平台站点可靠性工程师(SRE)岗位探讨的实战教程也可以访问 https://www.itying.com/category-94-b0.html
您好,
如果您对这份工作感兴趣,请通过申请链接提交申请。这是一个全职职位,要求申请人在德国拥有永久居留权。您需要做好搬迁准备。
此致,Pawel
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这是一个非常典型的现代PaaS平台SRE岗位描述,结合了平台工程和传统SRE职责。从技术栈来看,这个团队深度依赖Go语言构建自动化工具和平台服务。以下是一些关键点的技术分析和示例:
核心Go技术栈应用
1. Kubernetes Operator开发
团队需要构建软件来管理平台基础设施,这通常涉及编写Kubernetes Operator:
package main
import (
"context"
"fmt"
"time"
appsv1 "k8s.io/api/apps/v1"
corev1 "k8s.io/api/core/v1"
metav1 "k8s.io/apimachinery/pkg/apis/meta/v1"
"k8s.io/apimachinery/pkg/runtime"
ctrl "sigs.k8s.io/controller-runtime"
"sigs.k8s.io/controller-runtime/pkg/client"
"sigs.k8s.io/controller-runtime/pkg/log"
)
// PlatformAppReconciler 管理平台应用的自定义控制器
type PlatformAppReconciler struct {
client.Client
Scheme *runtime.Scheme
}
func (r *PlatformAppReconciler) Reconcile(ctx context.Context, req ctrl.Request) (ctrl.Result, error) {
logger := log.FromContext(ctx)
// 获取自定义资源
var platformApp PlatformApp
if err := r.Get(ctx, req.NamespacedName, &platformApp); err != nil {
return ctrl.Result{}, client.IgnoreNotFound(err)
}
// 检查并创建对应的Deployment
var deployment appsv1.Deployment
err := r.Get(ctx, req.NamespacedName, &deployment)
if err != nil {
// 创建新的Deployment
deployment = *r.constructDeployment(&platformApp)
if err := r.Create(ctx, &deployment); err != nil {
logger.Error(err, "无法创建Deployment")
return ctrl.Result{}, err
}
logger.Info("Deployment创建成功")
}
// 确保Service存在
var service corev1.Service
serviceKey := client.ObjectKey{Name: platformApp.Name + "-svc", Namespace: req.Namespace}
if err := r.Get(ctx, serviceKey, &service); err != nil {
service = *r.constructService(&platformApp)
if err := r.Create(ctx, &service); err != nil {
logger.Error(err, "无法创建Service")
return ctrl.Result{}, err
}
}
return ctrl.Result{RequeueAfter: 5 * time.Minute}, nil
}
2. 监控和指标收集
针对症状开发监控规则,使用Prometheus客户端库:
package monitoring
import (
"net/http"
"time"
"github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
"github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promauto"
"github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"
)
var (
platformRequestsTotal = promauto.NewCounterVec(
prometheus.CounterOpts{
Name: "platform_requests_total",
Help: "平台API请求总数",
},
[]string{"endpoint", "method", "status"},
)
requestDuration = promauto.NewHistogramVec(
prometheus.HistogramOpts{
Name: "http_request_duration_seconds",
Help: "HTTP请求耗时分布",
Buckets: prometheus.DefBuckets,
},
[]string{"endpoint", "method"},
)
kubernetesResourceUsage = promauto.NewGaugeVec(
prometheus.GaugeOpts{
Name: "k8s_resource_usage_percent",
Help: "Kubernetes资源使用率",
},
[]string{"namespace", "resource_type", "node"},
)
)
// MonitorMiddleware HTTP监控中间件
func MonitorMiddleware(next http.Handler) http.Handler {
return http.HandlerFunc(func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
start := time.Now()
// 包装ResponseWriter以获取状态码
rw := &responseWriter{ResponseWriter: w, statusCode: http.StatusOK}
next.ServeHTTP(rw, r)
duration := time.Since(start).Seconds()
endpoint := r.URL.Path
method := r.Method
status := http.StatusText(rw.statusCode)
// 记录指标
platformRequestsTotal.WithLabelValues(endpoint, method, status).Inc()
requestDuration.WithLabelValues(endpoint, method).Observe(duration)
})
}
// 启动指标服务器
func StartMetricsServer(addr string) {
http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())
go func() {
http.ListenAndServe(addr, nil)
}()
}
3. 自动化部署和GitOps工具
改进部署流程的自动化工具:
package deployment
import (
"context"
"encoding/json"
"fmt"
"io"
"net/http"
"time"
"github.com/go-git/go-git/v5"
"github.com/go-git/go-git/v5/plumbing"
"github.com/go-git/go-git/v5/plumbing/object"
"k8s.io/apimachinery/pkg/apis/meta/v1/unstructured"
"k8s.io/apimachinery/pkg/util/yaml"
"k8s.io/client-go/kubernetes"
"k8s.io/client-go/rest"
)
// GitOpsDeployer 处理GitOps风格的部署
type GitOpsDeployer struct {
RepoURL string
LocalPath string
Branch string
K8sClient *kubernetes.Clientset
}
// SyncFromGit 从Git仓库同步配置到Kubernetes
func (d *GitOpsDeployer) SyncFromGit(ctx context.Context) error {
// 克隆或拉取最新代码
repo, err := d.ensureRepo()
if err != nil {
return fmt.Errorf("无法获取仓库: %v", err)
}
// 切换到指定分支
worktree, err := repo.Worktree()
if err != nil {
return err
}
err = worktree.Pull(&git.PullOptions{
RemoteName: "origin",
ReferenceName: plumbing.ReferenceName(fmt.Sprintf("refs/heads/%s", d.Branch)),
})
// 解析和应用Kubernetes清单
return d.applyManifests(ctx)
}
// applyManifests 应用Kubernetes配置
func (d *GitOpsDeployer) applyManifests(ctx context.Context) error {
// 遍历目录,查找YAML文件
manifests, err := findYAMLFiles(d.LocalPath)
if err != nil {
return err
}
for _, manifest := range manifests {
var obj unstructured.Unstructured
data, err := io.ReadFile(manifest)
if err != nil {
continue
}
// 解码YAML
jsonData, err := yaml.ToJSON(data)
if err != nil {
continue
}
if err := json.Unmarshal(jsonData, &obj); err != nil {
continue
}
// 根据资源类型应用配置
if err := d.applyObject(ctx, &obj); err != nil {
return fmt.Errorf("应用 %s 失败: %v", manifest, err)
}
}
return nil
}
// HealthChecker 服务健康检查
type HealthChecker struct {
Client *http.Client
}
// CheckServiceHealth 执行综合健康检查
func (h *HealthChecker) CheckServiceHealth(endpoints []string) map[string]bool {
results := make(map[string]bool)
for _, endpoint := range endpoints {
ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 5*time.Second)
defer cancel()
req, err := http.NewRequestWithContext(ctx, "GET", endpoint, nil)
if err != nil {
results[endpoint] = false
continue
}
resp, err := h.Client.Do(req)
if err != nil {
results[endpoint] = false
continue
}
defer resp.Body.Close()
results[endpoint] = resp.StatusCode >= 200 && resp.StatusCode < 300
}
return results
}
4. 事件处理和告警自动化
事件响应自动化工具:
package incident
import (
"context"
"encoding/json"
"fmt"
"log"
"time"
"cloud.google.com/go/pubsub"
"github.com/slack-go/slack"
"go.opentelemetry.io/otel"
"go.opentelemetry.io/otel/attribute"
"go.opentelemetry.io/otel/trace"
)
// IncidentManager 管理事件生命周期
type IncidentManager struct {
PubSubClient *pubsub.Client
SlackClient *slack.Client
Tracer trace.Tracer
}
// HandleAlert 处理传入的告警
func (im *IncidentManager) HandleAlert(ctx context.Context, alertData []byte) error {
ctx, span := im.Tracer.Start(ctx, "HandleAlert")
defer span.End()
var alert Alert
if err := json.Unmarshal(alertData, &alert); err != nil {
span.RecordError(err)
return err
}
span.SetAttributes(
attribute.String("alert.severity", alert.Severity),
attribute.String("alert.service", alert.Service),
)
// 根据严重程度采取不同行动
switch alert.Severity {
case "critical":
return im.handleCriticalAlert(ctx, alert)
case "warning":
return im.handleWarningAlert(ctx, alert)
default:
return im.handleInfoAlert(ctx, alert)
}
}
// handleCriticalAlert 处理严重告警
func (im *IncidentManager) handleCriticalAlert(ctx context.Context, alert Alert) error {
// 1. 发送Slack通知
_, _, err := im.SlackClient.PostMessage(
"incidents-channel",
slack.MsgOptionText(fmt.Sprintf("🚨 严重告警: %s - %s", alert.Service, alert.Description), false),
slack.MsgOptionAttachments(slack.Attachment{
Color: "danger",
Fields: []slack.AttachmentField{
{Title: "服务", Value: alert.Service},
{Title: "严重程度", Value: alert.Severity},
{Title: "时间", Value: time.Now().Format(time.RFC3339)},
},
}),
)
// 2. 创建事件记录
incident := Incident{
ID: generateIncidentID(),
Service: alert.Service,
Severity: alert.Severity,
Description: alert.Description,
CreatedAt: time.Now(),
Status: "investigating",
}
// 3. 发布到Pub/Sub进行进一步处理
topic := im.PubSubClient.Topic("incidents")
data, _ := json.Marshal(incident)
result := topic.Publish(ctx, &pubsub.Message{Data: data})
if _, err := result.Get(ctx); err != nil {
log.Printf("发布事件失败: %v", err)
}
// 4. 触发自动化修复流程
go im.attemptAutoRemediation(ctx, incident)
return nil
}
// SLO计算和报告
type SLOTracker struct {
WindowSize time.Duration
}
// CalculateAvailability 计算服务可用性
func (st *SLOTracker) CalculateAvailability(service string, window time.Duration) float64 {
// 查询时间窗口内的错误率和总请求数
totalRequests := queryTotalRequests(service, window)
failedRequests := queryFailedRequests(service, window)
if totalRequests == 0 {
return 100.0
}
availability := (float64(totalRequests-failedRequests) / float64(totalRequests)) * 100
return availability
}
// GenerateSLOReport 生成SLO报告
func (st *SLOTracker) GenerateSLOReport(services []string) map[string]SLOResult {
results := make(map[string]SLOResult)
for _, service := range services {
// 计算不同时间窗口的可用性
daily := st.CalculateAvailability(service, 24*time.Hour)
weekly := st.CalculateAvailability(service, 7*24*time.Hour)
monthly := st.CalculateAvailability(service, 30*24*time.Hour)
results[service] = SLOResult{
Service: service,
Daily: daily,
Weekly: weekly,
Monthly: monthly,
MeetsSLO: monthly >= 99.9, // 假设SLO是99.9%
ErrorBudget: calculateErrorBudget(monthly, 99.9),
}
}
return results
}
这个岗位要求SRE不仅能够运维平台,更需要用Go语言构建自动化工具和平台服务。代码示例展示了如何在实际工作中应用Go语言解决PaaS平台的可靠性、自动化和监控需求。团队强调"以开发为核心",这意味着大部分运维工作都需要通过代码和自动化来实现,而不是手动操作。

