大数据团队负责很多公司核心服务，包括olap查询、队列、日志搜索、数据传输、存储、计算等等服务，作为公司数据传输和存储及计算的中枢，服务的稳定性直接影响用户口碑和体验，间接影响着公司的营收，线上服务的稳定性是每位同学需要重点关注的事情。当然线上服务发生故障，做技术每位同学几乎都会遇到，也是作为技术RD成长中经常要经历的事。从故障中我们可以吸取到很多教训，变得越来越有经验，把我们的服务做得越来越稳定。但是并不是每一个团队/技术同学在应对故障的处理方式上，都能做到合理和科学地迅速止损，把业务影响和损失降到最小。那我们该如何做呢？才能让我们工作做得更好呢？下面流程图和详细步骤就是我们要具体做得工作。

不管是收到报警信息，还是业务用户反馈大数据组提供的服务有问题，我们都需要进一步确认验证集群是否正常提供服务，确认的同时通知用户我们正在跟踪处理，让用户放心。收到反馈通过以下指标项迅速判断，发现大数据集群可能遇到的问题

系统监控指标：

集群监控指标：

用户服务指标：

集群可能出现问题，示例如下

中间件层面监控(数据库、缓存、消息队列、存储):

确认故障后，迅速拉群，把上下游用户及自己项目负责人、部门负责人都加入进来，简要整理下内容，告知用户当前情况及解决预案或方案，不要给用户感觉突然或带来惊讶，让用户有心理准备，留好buffer时间做好应对措施。如果不能及时解决，不要等待或死磕问题，请迅速联系自己的老板寻求支持和帮助(也可以请求能帮助自己的同事加入)。

故障确认后，首要做的就是故障止损和恢复，恢复常用手段如下：

写casestudy原则：并不是所有故障都需要写casestudy，原则一如果我们服务能快速恢复且对用户部门影响很小，就不用写。原则二由各个服务SLA确定是否编写casestudy

邀请参与人员：用户代表、集群服务负责人、部门负责人、部门相关同事

注意：review&复盘后，发送邮件给用户部门，P0故障同时抄送CTO

根据当前存在的问题制定出一套流程不难，难在对流程执行的跟踪和监督。因此每个故障Action都是可执行的，且有明确的执行人和Deadline，跟进故障casestudy中改进工作列表进展情况，及时closed任务。随着故障管理标准化建立和规范化，经过一段时间的积累，会沉淀一些宝贵的故障数据，为系统改进方向提供了参考，也增强了伙伴们的故障意识，避免小伙伴不会犯同类型故障，对线上环境的敬畏之心和对故障的紧急处理意识。

以上工作做完后，就要对运维文档查漏补缺进行完善了。大数据团队每个系统或方向的小组人数多寡有差异，多的有4人，少的可能只有1人负责。人都有打盹或休息/休假的时候，自己不能处理或外出，其他人可以根据运维文档，根据故障常用恢复原则进行紧急处理。

引用博客来自李志涛：https://www.cnblogs.com/lizherui/p/11704523.html