政务云服务依赖的“三大风险”：传统运维的“盲区”

政务云服务依赖的“三大风险”：传统运维的“盲区”

政务系统所涉及的服务依赖关系，随着业务不断地迭代发展，正逐渐变得愈发复杂起来。在这样的情形之下，传统的运维模式在面对它所带来的一系列风险时，就显得有些力不从心了。

连锁故障“防不住”

政务服务之间所存在的依赖情形常常呈现出‘跨层级’以及‘跨部门’这样的特点。就拿市民的‘医保报销’请求来讲，其在处理过程中需要调用社保参保信息接口，然而，这个接口又得依靠户籍系统所提供的数据校验服务才行。

传统的那些监控工具是没办法将这种‘多级依赖’的状况给呈现出来的。当户籍系统出现了延迟的情况时，运维人员往往就只能察觉到‘医保报销’的速度变得很慢，可却压根意识不到出现故障的源头究竟在哪儿，如此一来，故障便会从一个服务逐渐扩散到多个存在关联的系统当中去。

曾经有某个地级市就发生过这样的事情，因为‘公积金查询接口’出现了超时的状况，结果就像连锁反应一般，引发了政务APP里面的‘购房资格核验’‘贷款申请’等足足5个服务同时出现异常的情况，其影响的范围一下子就扩大了5倍之多。

在传统的运维模式之下，这种‘看不见的依赖’常常就变成了故障扩散的‘隐形通道’。再比如说，某县在对社保系统开展一次数据库升级操作的时候，就意外使得医保结算服务出现了中断的情况；还有某市在对政务APP的一个接口进行调整时，竟然引发了企业注册流程全线都陷入卡顿的状况。

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架构优化“理不清”

伴随政务云不断扩容这一情况，服务彼此间有可能出现所谓的“冗余依赖”或者“循环依赖”这样的状况。

就拿具体例子来讲，A服务会去调用B服务，而反过来，B服务又会对A服务进行反向调用，如此一来便形成了那种“死循环”的情况；再或者是有多个服务会反反复复地去调用同一个基础接口，这就造成了资源被白白浪费掉。

传统的运维工作，并没有那种能够涵盖依赖关系的全局层面的视图，所以也就没办法去识别出这些存在的问题，在进行架构优化的时候往往就只能凭借所谓的“感觉”来行事了。有某省级的政务云在对服务依赖情况加以梳理的时候就察觉到，差不多有30%的接口调用实际上是属于冗余性质的，仅仅就是因为“历史遗留”方面的原因才一直存在着，每年由此而浪费掉的计算资源几乎能达到近20%之多。

容量规划“算不准”

政务服务在面临峰值压力时，其压力往往会顺着依赖关系进行传导。就拿“高考成绩查询”来说吧，每当到了查询高峰期，与之存在依赖关系的“学籍信息校验”以及“身份认证”等服务，它们的负载便会急剧增加。

在传统的运维模式当中，运维人员通常只是依据单个服务过往的历史数据去规划其容量，完全没有顾及到这种依赖关系所带来的传导效应，如此一来，便很容易出现“某一依赖服务先出现崩溃，进而引发主服务陷入瘫痪”的状况。

曾经有某省会城市，就因为在规划时没有充分考虑到“高考成绩查询”对“身份认证”服务的依赖情况，结果在查询高峰期，“身份认证”服务由于容量准备不足而发生崩溃，最终使得整个成绩查询系统全部中断，无法正常运行。

解决方案推荐

政务云可谓是数字政府的关键‘神经中枢’，它承担着社保、医保以及政务服务等多达上百个业务系统的运行任务。这些业务系统之间依靠数千个接口构建起了极为复杂的依赖关系，宛如一张精细且严密的网络一般，在这张网络里，哪怕仅仅是某个节点出现极为微小的波动，都很有可能会引发一连串的连锁反应。

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该方案借助全链路追踪这一技术手段，能够清晰明了地绘制出服务依赖关系树，进而精准无误地识别出“谁依赖谁以及依赖强度究竟如何”等情况，这样一来，便可从根源之处对连锁故障进行有效预防，同时对系统架构予以优化完善，使得政务云能够从以往的“被动救火”状态转变为如今的“主动防控”模式。

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