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从传统运维走向AIOps转型之路
技术创新,变革未来
1、智能运维概述
目录 2、多维异常检测
3、告警质量治理
CONTENTS
4、智能故障分析
1 智能运维概述
智能运维的几个要点
海量数据时代面临的挑战
• 服务器规模越来越大
• 应用功能越来越丰富
• 服务的关联越来越复杂
• 引发故障的原因多种多样
• 涉及的团队和人员越来越多
智能运维的几个要点
• 全业务流程覆盖
• 故障前给出服务质量和风险点评估,做出故障预警
• 无需人工维护监控策略,故障时自动发出告警
• 多维度的异常检测,自动生成异常判断阈值
• 有效的告警收敛,多维度的对告警进行合并
• 智能对故障根因进行分析,给出最可能的原因,辅助人做决策
• 根据故障原因选择合适的故障自愈策略并执行,自动解决故障
2 多维异常检测
保证足够的监控覆盖率,及时发现各种异常
多维监控指标概述
• 静态阈值
• 有固定范围,无周期性
• 如CPU、内存使用率
• 需调整的静态阈值
• 无固定范围,无周期性
• 如集群响应时间
• 无固定阈值
• 无固定变化范围,有周期性
• 如PV、UV、订单量、交易额
多维度异常检测
1. 监控自动添加
• 无需人工添加监控
• 保证监控覆盖率
2. 静态阈值自动生成
• 无需人工维护异常判断阈值
• 可以配置海量的监控策略
3. 周期性指标的异常检测
• 业务关键指标的异常检测
一、监控自动添加
基础监控数据自动采集,依靠CMDB信息自动添加基础监控
添加监控的几个要素:
1. 集群名
2. 集群IP列表
3. 基础监控策略
4. 集群负责人
二、静态阈值自动生成
基于样本统计分布自动计算动态阈值
⚫ 3-sigema
➢ 样本符合或近似正态分布
➢ 易受异常值影响
⚫ Tukey’s test
➢ 不受少量异常值的影响
➢ 有时过于敏感
三、周期性指标的异常检测
• 背景
• 整体规律性较强
• 短期小幅波动较多
• 适用场景
• 网络出口或业务的进出流量
• 集群和域名的访问量
• 宏观业务数据
流量预测及异常检测的技术框架
智能异常检测的效果
• 基于数据异常程度将异常分为:普通异常、严重异常、陡变异常
• 模型有较好的普适性
• 适用于不同数量级的数据;
• 适用于不同变化规律的数据;
• 适用于不同业务的数据;
3 告警质量治理
对异常做精准的告警,减少告警数量,提升告警信息含量
告警质量治理
1. 告警收敛策略
• 减少告警的数量,减少对人的干扰
2. 智能告警合并
• 将同类的告警合并起来,
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