SRE 转型：银行 SRE 转型与 SLO 管理的深度融合

原文链接：【SRE转型】从理念到实践：银行 SRE 转型与 SLO 管理的深度融合

摘要：本文探讨了银行在 SRE 转型中如何通过 SLO 管理提升系统可靠性与业务连续性。随着金融行业数字化转型，传统运维模式已无法满足高可用性需求，SLO 管理成为提高服务稳定性和优化运维效率的核心实践。文章比较了 SLO 管理与传统业务连续性管理的差异，详细阐述了 SLO 定义、监控、故障响应和持续改进的实施步骤，并分析了银行在落实 SLO 管理过程中面临的挑战及应对策略。最终，文章总结了 SLO 管理对提升银行系统稳定性、资源优化和跨部门协作的积极作用。

涉及关键词：银行、SRE 转型、SLO、业务连续性

01.引言

随着金融行业的数字化转型加速，银行面临着越来越复杂的技术环境和日益增加的运营压力。在这一背景下，传统的运维管理模式已经逐渐无法满足业务的高可用性和持续性的需求，尤其是在分布式架构逐步普及、核心系统频繁升级的情况下，银行如何确保系统稳定运行、提高运维效率，成为了亟待解决的难题。

传统运维管理方式通常侧重于系统的稳定性、灾难恢复与业务连续性保障（Business ContinuityManagement，BCM）。在这种模式下，银行主要依赖故障应急响应以及针对特定事件的恢复策略。然而，这种方法往往过于关注系统恢复和可用性，而缺乏对系统运行过程中的可维护性、可靠性和预见性管理的关注。

SRE 中的一个核心实践是 SLO 管理，SLO 管理（Service Level Objective Management）更侧重于量化服务可靠性目标、通过持续监控和自动化手段优化系统性能，确保系统的高可用性、可扩展性和维护性。在 SRE（Site Reliability Engineering）模式下，SLO 作为服务水平目标（Service Level Objective），被用来量化并管理服务的可靠性，并通过服务级别指标（SLI）实时监控系统状态，确保其持续符合预设目标。

02.SLO 管理和业务连续性管理的差异

在银行的运维管理中，业务连续性管理（Business Continuity Management, BCM）一直是核心关注点，尤其在面对不可预见的系统中断时，银行会特别注重系统的恢复能力、数据保护和业务恢复。传统的业务连续性管理通常围绕恢复时间目标（RTO）和恢复点目标（RPO）展开，着重于灾难恢复和最小化系统停机时间。而 SLO 管理（ServiceLevelObjectiveManagement），作为 SRE 的核心实践之一，更多地强调持续监控和优化服务的可靠性和稳定性，它通过量化指标（如服务级别指标 SLI 和服务级别目标 SLO）来定义并达成系统的可靠性目标。在业务连续性管理与 SLO 管理之间，有几个重要的差异，值得特别关注。

从上面的对比可以看出，SLO 管理与传统业务连续性管理在目标、方法和实施路径上有着显著差异。SLO 管理适应复杂多变的技术环境，能够在保障系统可靠性的同时，推动技术创新和优化。而在传统的业务连续性管理中，银行更注重应急响应和恢复过程，缺乏对系统整体健康和性能的持续关注。因此，银行在进行 SLO 管理转型时，除了需要解决技术挑战，还需要在组织文化、流程优化等方面进行调整，以确保能够顺利过渡到更加灵活、高效的 SRE 模式。

03.SLO 管理的核心实践和实施步骤

SLO 管理的核心目标是通过量化的服务级别目标（SLO）和服务级别指标（SLI）来衡量和提升系统的可靠性、可用性和性能。有效的 SLO 管理能够帮助银行更好地平衡系统可靠性和业务创新的需求，同时减少技术债务，推动持续的性能优化。在这一过程中，SRE 团队需要与开发团队、业务团队紧密协作，共同推动 SLO 的落地和实施。

1）定义服务级别指标（SLI）

服务级别指标（SLI）是用于量化服务质量和可靠性的关键指标，它们是 SLO 管理的基础。通过 SLI，SRE 团队可以客观衡量系统的健康状况和服务质量，为制定服务级别目标（SLO）提供数据依据。

常见的 SLI 包括：

• 系统可用性：衡量系统在指定时间内是否可用，通常表示为“正常运行时间”与“总时间”的比值。例如：可用性 = 正常运行时间 / 总时间。

• 响应时间：衡量系统或服务对请求的响应速度，通常以请求的平均响应时间、百分位响应时间（如 P95, P99）等形式表示

• 错误率：衡量系统出错的频率，通常以失败的请求数除以总请求数来表示。例如：错误率 = 失败请求数 / 总请求数。

• 吞吐量：衡量系统在单位时间内处理的请求量，通常用“每秒请求数”（RPS）或者“每分钟请求数”（RPM）来衡量。

• 容量：衡量系统可以处理的最大请求负载。

为了确保 SLI 能够准确反映系统的健康状态，SRE 团队需要与业务团队协作，确保 SLI 能够充分代表对用户体验和业务需求的关注。通过定义合适的 SLI，SRE 团队可以实时监控系统的运行情况，及时发现潜在问题，并在必要时采取措施。

2）制定服务级别目标（SLO）

服务级别目标（SLO）是 SRE 管理服务质量的核心，通过为每个关键服务设定明确的可靠性目标，SLO 帮助团队量化和控制系统性能。这些目标通常基于 SLI 进行定义，并确定系统在一定时间段内需要满足的具体性能和可用性标准。

SLO 的常见设定：

• 可用性目标：例如“系统在一个月内的可用性达到 99.9%”。

• 响应时间目标：例如“95%的用户请求响应时间小于 500 毫秒”。

• 错误率目标：例如“每千个请求中的错误率不超过 0.1%”。

• 吞吐量目标：例如“系统能够处理每秒 1000 个请求，且在高负载下仍然能够维持稳定的响应时间”。

设定 SLO 时，SRE 团队需要与业务团队紧密协作，确保 SLO 目标不仅满足技术层面的可达性，也能切实支持业务需求。例如，支付系统可能需要一个 99.99%的可用性目标，而内部财务系统可能则能接受一个稍低的可用性目标。在此过程中，SRE 团队还需要考虑到以下几点：

• 可接受的失败范围：SLO 的设定需要考虑到一定的容错空间，尤其是对于大规模系统来说，完全避免故障几乎是不现实的。因此，错误预算和风险管理需要在 SLO 设定时有所考虑。

• 平衡技术与业务需求：在定义 SLO 时，SRE 团队需要深入理解业务目标和用户需求，确保技术指标能够反映出最终用户的体验和银行的业务目标。

3）SLO 监控与指标收集

一旦定义了 SLI 和 SLO，接下来就需要建立全面的监控系统，以便实时追踪这些指标，并根据指标的变化及时作出响应。SLO 管理的有效性很大程度上取决于监控的准确性和实时性。

监控系统的构建包括以下关键步骤：

• 监控工具选择：银行需要选用合适的监控工具来收集和展示 SLI 数据。这些工具能够支持灵活的查询、可视化展示和报警机制。

• APM 与日志管理：为确保 SLO 的准确性，SRE 团队需要整合全链路的监控数据，从前端用户请求到后端数据库的响应，通过日志聚合、分布式追踪等方式全面收集系统运行状态。

• 自定义报警与通知：根据 SLI 设定的目标，SRE 团队可以配置报警规则，并在服务水平未达到目标时触发通知。比如，当某个服务的可用性低于 99.9%时，系统将自动报警，相关团队会第一时间响应。

通过对这些 SLI 指标的实时监控，银行 SRE 团队能够主动识别潜在的系统问题，防患于未然，确保系统始终处于最佳的可靠性状态。

4）故障响应与改进

在 SLO 管理中，SRE 不仅要关注服务的正常运行，还需要在服务未达标时及时响应，并通过根因分析（RCA）进行故障修复和持续改进。SRE 团队应定期回顾 SLO 的达成情况，并针对未达到目标的情况制定改进措施。

故障响应流程包括：

• 事件识别与报告：通过监控系统及时识别故障并通知相关人员，通常使用自动化报警系统。

• 应急响应：在故障发生时，SRE 团队应快速响应，执行紧急修复措施，恢复系统服务。此时，需要依赖自动化工具来缩短响应时间。

• 根因分析：故障恢复后，团队需要对事件进行深入分析，识别根本原因并记录解决方案，避免类似问题的再次发生。

• 持续优化：根据根因分析的结果，SRE 团队应采取技术改进措施，完善基础设施、优化代码、调整系统架构等，提升系统的长期稳定性。

此外，银行的 SRE 团队需要在每次故障后对 SLO 目标进行评估，检查是否需要调整 SLO 的设定，以适应系统和业务的变化。

5）持续优化与改进

SLO 管理不仅是一个静态的过程，而是一个持续改进的循环。随着技术环境、业务需求和用户体验的变化，SRE 团队需要不断优化 SLO 管理体系。

持续优化的关键措施包括：

• 引入新技术：随着 AIOps、机器学习等技术的发展，SRE 团队可以利用这些新技术对故障预测、自动化修复和系统优化进行提升。

• 动态调整 SLO 目标：银行的业务需求和技术架构会随着时间发展而发生变化，SRE 团队需要定期回顾和调整 SLO 目标，以确保其仍然符合当前的业务需求和技术能力。

• 共享经验与最佳实践：SRE 团队应定期举行复盘会议，分享故障恢复经验、最佳实践和技术创新，推动团队能力的提升。

04.典型系统 SLO 示例

05.SLO 管理在银行中的落地挑战与应对措施

在银行中，SLO 管理的实施并非一帆风顺。由于银行在技术架构、业务需求、合规要求等方面的特殊性，SLO 管理的落地面临诸多挑战。理解这些挑战，并采取有效的应对策略，是确保 SLO 管理能够顺利落地、发挥作用的关键。

1）挑战一：复杂的技术环境和遗留系统

银行的技术环境通常较为复杂，涉及到大量的历史遗留系统和基于传统技术栈的关键业务系统。这些系统的升级、迁移与现代化改造往往需要较长时间，而 SLO 管理的实施往往要求在短期内取得可量化的成果。这种技术复杂性对 SLO 管理的实施构成了显著挑战。

应对策略：

• 逐步实施：银行可以采取渐进式的方法，先从相对较为现代化和灵活的系统入手，逐步推广 SLO 管理。通过选择核心业务系统或关键组件进行试点，逐步积累经验并优化管理流程。

• 逐步整合遗留系统：对于难以快速重构的传统系统，可以通过建立多层次的监控体系，逐步增强对遗留系统的可观测性，为后期的 SLO 管理提供支持。

2）挑战二：多样化的业务需求与客户期望

银行的业务场景极为复杂，不同业务领域、不同客户群体对系统的可用性、性能等方面的要求不同。在这种情况下，设定统一的 SLO 目标显得尤为困难。特别是在金融业务中，银行可能需要处理高频交易、支付结算等实时性要求极高的系统，也可能有一些后台批处理任务，其容错要求相对较宽松。

应对策略：

• 业务优先级划分：银行需要根据不同业务场景和客户需求，设定不同层级的 SLO。例如，对于实时交易系统，设定更高的可用性和响应时间要求；对于批处理系统，可以接受更长的故障恢复时间。

• 定制化 SLO 目标：在定义 SLO 时，SRE 团队应与业务部门密切合作，深入了解不同业务的具体需求，从而制定出符合各业务特点的 SLO 目标。这种定制化的目标能够更好地反映不同业务对可靠性的不同需求。

3）挑战三：合规性与安全性要求

银行的运营受制于严格的监管和合规要求，特别是在金融行业中，涉及到大量敏感数据的处理和存储。SLO 管理的实施需要考虑到合规性和安全性要求，特别是在跨部门合作和数据传输方面。这些合规要求可能会限制 SLO 的灵活性，并增加实施难度。

应对策略：

• 与合规团队协作：SRE 团队在制定 SLO 时，必须与合规团队紧密合作，确保 SLO 目标符合金融行业的法规要求。在此过程中，银行可以利用合规框架来指导 SLO 的设定，确保其既能满足技术需求，又不违反合规规定。

• 增强安全性控制：SLO 管理不仅仅涉及可用性和性能，还需要考虑到安全性。在设置 SLO 时，SRE 团队应确保安全性得到充分保障，例如在敏感数据的存储和传输过程中，保证加密和访问控制的有效性。

4）挑战四：跨部门协作与沟通

SLO 管理涉及多个部门的紧密协作，尤其是开发团队、运维团队、业务团队、合规团队等。在银行中，往往存在部门间沟通不畅、协作不力等问题，导致 SLO 设定和执行过程中出现偏差。此外，银行内部可能存在多个部门和子系统，如何确保不同部门的工作能够协同推进，也是一大挑战。

应对策略：

• 建立跨部门合作机制：银行应通过建立定期的跨部门会议和协作机制，确保各部门在 SLO 管理中形成合力。SRE 团队需要定期与开发、业务、合规等团队沟通，确保目标的一致性，并及时调整应对策略。

• 设立业务对接专员：为确保 SLO 目标与银行的整体业务战略一致，SRE 团队可以为每个业务领域配备业务对接专员，推动技术目标与业务需求的对接。业务对接专员能够帮助 SRE 团队准确理解业务需求，同时也能帮助业务团队理解 SLO 目标的重要性。

5）挑战五：SLO 目标的持续调整与优化

SLO 并非一成不变，随着银行业务的发展、技术架构的演变以及客户需求的变化，SLO 目标需要不断调整和优化。在实践中，银行可能会面临如何平衡技术创新与稳定性的需求，如何处理 SLO 目标和实际运营之间的差距等问题。

应对策略：

• 定期评审与调整：SRE 团队需要定期对 SLO 目标进行评审，评估目标是否仍然符合当前的业务需求和技术能力。如果业务需求发生变化，或系统架构发生调整，应及时调整 SLO 目标。

• 基于数据驱动的决策：通过实时收集和分析 SLI 数据，SRE 团队可以根据实际情况调整 SLO 目标。例如，当某个业务系统出现性能瓶颈时，SRE 团队可以通过调整 SLO 来合理分配资源，确保高优先级的服务得到保障。

06.总结与展望

在银行行业，SLO 管理的落地不仅仅是一个技术上的提升，它直接影响到银行业务的稳定性、可用性以及整体运营效率。通过引入 SLO 管理，银行能够更精准地衡量和管理系统的可靠性，不仅为用户提供了更高质量的服务，还能通过数据驱动的方式优化资源的分配和业务的优先级。

SLO 管理的落地实践可以达到更进一步的精细化运维，具体如下：

• 提高了系统可靠性：通过明确的 SLO 目标，银行能够清晰地了解每个业务系统的可用性要求，提前做好准备，减少故障发生的概率，提高系统的整体可靠性。

• 增强了应急响应能力：SLO 管理通过设定明确的服务级别指标（SLI）和目标（SLO），使银行能够更快地发现问题，并对异常情况做出及时响应，从而显著缩短故障恢复时间（RTO）。

• 优化了资源分配：通过监控和分析 SLI 数据，SRE 团队能够准确判断系统瓶颈、资源分配的优先级，从而优化技术架构，提高运营效率。

• 加强了跨部门协作：SLO 管理促进了开发、运维和业务部门之间的密切合作，推动了整个组织在可靠性目标上的共识和协作，使技术目标与业务需求能够更好对接。