Netflix开源了自己开发的Mantis平台，该平台能让开发者在最小化观察和操作系统的成本的情况下，实时地监控并分析运维事件，并将故障平均检测时间从几十分钟减少到了几秒钟。
2019年10月21日，我们很高兴地宣布，Netflix将Mantis（螳螂）开源了，这个平台能够帮助Netflix的工程师们更好地理解他们所开发的应用程序的各种行为，以确保为Netflix的会员提供最高质量的体验。而且我们相信，我们在Netflix所遇到的种种挑战并不一定是Netflix所独有的，这就是为什么我们要在更广泛的开发社区来分享这个平台。
作为一个流媒体微服务生态系统，在不影响运维判断力的情况下，Mantis平台为开发工程师提供了让观察和操作复杂分布式系统的成本降至最低的能力。开发工程师们已经基于Mantis平台构建了性价比颇高的应用程序，以实现快速识别问题、触发警报、以及实施补救措施，从而最大程度地降低Netflix服务的宕机时间，甚至完全避免发生宕机事故。而遇到类似的指标故障，其他系统可能需要花上十多分钟才能完成精确处理，而Mantis将这一过程从几十分钟减少到了几秒钟，卓然有效地减少了我们的故障平均检测时间。这点是至关重要的，因为任何宕机时间对于Netflix都是致命的，并且会对我们的订阅用户产生非常大的负面影响，因此，宕机过程中每流逝的一秒对我们来说都很重要。
随着Netlix在全球日益增长的会员基数，以及随着这些会员越来越多地使用Netflix提供的服务，我们对Netflix的系统运营健康状况如何进行经济适用、便捷快速且精确无误的监控分析就变得越来越重要。例如，距离我们发表上一篇关于Mantis博客文章（2016年3月）已经有两年半的时间，今日Netflix五分钟的宕机的影响体量已经相当于那时候两小时的宕机。
Matins让回答未知问题变得容易
对于规模巨大又日益增长的系统而言，只使用指标度量和日志分析的传统方法已不能满足当前的系统需求。指标衡量和日志分析方法的前提是，在事故发生之前你预先就知道需要回答什么样的问题。而另一方面，Mantis让我们完全避开这个缺点，这个平台让我们能够回答事先并未预料到的新问题，且不需要添加任何新的工具或配置。Mantis并没有使用日志或度量指标，而是支持将事件普遍化，开发人员可以根据需要从任何能收集数据的应用程序对事件流实现访问。通过这种“按需消费”的模式，你就可以自由地将所有数据发布给Mantis。
Matins以经济合算的方式回答问题
如果为了能够在未来回答新的问题就发布100%的运维数据，这么做在传统意义上成本会是非常昂贵的。而Mantis使用了一种随需应变的、响应式的模型，在这些事件被订阅成为事件流之前，你并不需要为这些事件付出任何成本。而为了进一步降低成本，Mantis会为等效的订阅者重新发布相同的数据。通过这种方式，Mantis与其他系统的显著不同之处在于，Mantis允许我们对事件实现基于流的可观察性，同时允许开发工程师使用工具来降低成本，否则过高的成本将有害于业务。
从一开始构建Mantis，我们就把这个指导原则准确无误地铭记于心：让我们确保最小化观察和操作系统的成本，同时也保证了不会牺牲那些必要的和机遇性的监控要点。
构建Mantis的指导原则
以下是构建Mantis平台背后的指导原则。
- 我们应该保证能够对原始事件进行访问。将事件发布到Mantis中的应用程序应该可以自由地发布每个事件。如果我们在这个阶段过早地把原始事件转换为其他形式，那么在洞察事件原因方面可能就已经处于劣势了，因为这样一来已经丢失了原始形式的数据。
- 我们应该能够做到实时访问这些事件。很多运维性用例在本质上是时间敏感的。而传统的方法采用发布、存储、然后批量聚合事件等步骤，这样处理起来太慢了。与之相反的是，我们应该在事件到达时逐个地对它们进行处理和服务。随着系统规模的扩张，更短的时间内事件的影响会变得更显著，实时处理这一点会变得越来越重要。
- 我们应该在不需要向应用程序添加新的工具和配置的情况下，基于这些收集的数据回答那些未知的新问题。无论怎么为系统打造足够的弹性，我们都不可能做到事先悉知系统可能会遇到的每一种可能的故障模式。所以，当这些未知故障不可避免地发生时，最重要的是我们可以从这些收集的数据中获取针对未知问题的新见解。因此，你应该做到能够发布具有任意上下文、任意大小的事件。这样，当你未来某次想起要向系统询问一个未知的新问题时，可以运用这些数据来回答这些新问题。
- 我们应该能够以一种经济适用的方式来实现上述所有这些需求。随着Netflix这个业务关键系统规模不断扩大，我们需要确保为该业务关键系统所打造的支撑性系统，其最终的成本不会超过业务关键系统本身。
请记住这些指导原则，接下来让我们来看看Mantis是如何为Netflix带来更多价值的。
Mantis如何为Netflix带来更多价值
Mantis投入生产的实际应用已经超过四年了。在此期间，在Mantis平台上已经构建了几个关键的运维洞察性应用程序。
在这些洞察性应用程序中，一些值得注意的例子包括：
- 实时监控Netflix流媒体健康状况，该应用程序实时地检查Netflix的所有流媒体视频流量，并以精细粒度准确地识别那些对观看体验的负面影响。该系统为Netflix服务整体健康状况承担了预警指示的作用，并将在几秒钟内触发警告并通知相关团队。
- 上下文警报，这个应用程序会实时地分析数十种Netflix微服务之间数以百万计的互动，从而识别出异常，并为运营商提供与该异常所相关的丰富的上下文信息。这些由Mantis在背后支持的聚合具有天然的实时特性，从而使得异常的平均检测时间从几十分钟减少到几秒钟。考虑到Netflix如此巨大的规模，这带来的影响确实十分深远。
- Raven允许用户使用我们的Mantis查询语言（MQL）对来自数百个流媒体源的实时数据进行各种形式的探测。
- Cassandra健康检查则提供了对丰富的运维事件的实时分析，并为Netflix里每个Cassandra集群生成整体性的健康状况报告。
- 日志警报，通过实时处理来自数千个Netflix服务器的日志数据，来检测应用程序错误。
- 混沌实验监控，实时地跟踪混沌实验中的用户体验变化，并在遇到负面影响时触发中断混沌实验。
- 实时个人身份信息（PII）数据，跨越所有流媒体源实时地检测个人身份信息数据样本，以快速识别敏感数据的传输。
欢迎尝试开源的Mantis
如果想要了解更多关于Mantis的信息，可以查看Mantis的主页。现在，可以尝试让你自己的第一个Mantis集群运转起来，可以选择在本地使用Docker，也可以在云端用Mantis CLI在AWS中构建一个小集群。你也可以在Github上获取Mantis的开源代码，通过用户或开发者邮件列表与社区进行交流，为Mantis做出你的一份贡献。
Mantis主页：https://netflix.github.io/mantis/