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数据与智能运维场景实践!

Post date:2024-01-12 15:58:23

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01. 数据与智能技术在运维业务中的定位

数据与智能技术在运维业务中的应用近几年进入“实用化提升阶段”,无论从供给方,还是需求方,都逐步认识到,“数据与智能”运维有其边界和条件,“AI加持运维”比“AI颠覆运维”有了更广泛的声音;我们乐于看到甲乙方更为聚焦在实用化业务场景上:基于数据与智能的技术手段,补足和提升一体化运维。

回归业务本质,运维复杂度是由管理场景和技术对象共同来影响的,所以回到一体化运维的定义中:基于运维业务视角的角色、流程、活动(对象)、工具系统的整合,业务运转顺畅、流程运行高速、工具支撑高效是对运维一体化的核心验证,运维一体化不仅仅是工具全面和单一工具技术功能完备,而是要融入业务设计和整个体系中。因而数据和智能是一种生产力,尤其是在数据整合、高阶分析场景上,带来整体的提升。

运维大数据在运维的定位:跨多数据源系统,实现配置、运行、操作、流程等维度数据源分析,提升性能容量、观测整合、运营分析等的运维能力。例如:在一站式数据和功能闭环的可观测架构设计下,数据采集、清洗、存储、检测、消费均自行闭环,产品内置大数据能力。然而,由于数据源来自不同的专业监控工具,对数据接入、统一元数据和数据标签的要求变得更高。因此,需要运维大数据进行管理和处理。

AI技术在运维中的定位:通过机器学习、自然语言处理、大语言模型和其他AI技术,AI in All来对原有运维系统的能力加持,提升故障管理、服务优化、成本节省、安全提升等运维能力。例如:在一体化运维的告警事件中心里,核心是告警接入、标准化与丰富、告警收敛、屏蔽、委派、生成事件、自动化处置,而在规模到达一定量级的告警数,则需要文本相似度等算法来做告警的智能聚合,或基于图谱的智能聚合,这样能在原有基础上进一步升级。

概要设计:运维大数据及AI是技术能力,核心是应用到运维业务场景中;有三个核心基础基础运维系统提供数据和能力、数据及AI平台提供数据处理和模型训练能力、运维数据分析及算法工程师和团队提供组织支撑。

图1:数据与智能业务架构


02. 大数据分析运维场景实践

首先初步定义运维数据域,可以大致划分成5个域:

① 配置域:IT资产管理系统、配置管理中各类电子信息设备的基本信息、技术参数及关联关系等信息,包括PC机、服务器、存储设备、网络设备、安全设备、辅助设备、机房环境设备、套装软件及应用系统软件等。

② 状态域:IT监控、自动化运维、安全监测等采集的设备软硬件性能、状态、事件、日志、告警及实用化数据等。

③ 流程域:运维流程管理中执行一个业务流程所产生的相关记录数据。

④ 作业域:自动化作业、故障自愈、编排处置步骤等作业执行流程数据和操作审计数据。

⑤ 知识域:故障事件处理经验,其他相关知识库,以知识主题、关键字索引、内容等形式存在。

数据治理框架核心要定义几个问题:

  1. 运维数据之间的逻辑和关联设计如何做?
  2. 运维大数据平台的定位?
  3. 数据消费场景如何持续建设?
  4. 数据与AI如何统一建设?
关键逻辑为:
图2:基于运维数据的管理架构


这里有几个实践建议:

① 消费场景聚焦在提升性能容量、观测整合、运营分析的高阶运维能力;尤其是在观测整合上,当前可观测主要围绕故障分析和定位展开,基于数据管理框架,则可以完成数据标签统一、数据聚合计算、数据关联信息平面、AI模型应用等,例如其中一个观测场景可以基于告警视角,展开Trace、Log、Metric、场景视图、知识库关联、变更事件关联分析等,来形成初步的观测整合分析场景:

图3:告警视角的观测场景示例


② 技术价值主要体现在复杂和大规模的数据清洗、开发和存储需求;跨数据源的数据关联计算;联动MLOps实现数据样本和数据源的关联,实现AIOps模型开发和应用。

③ 数据管理采用专业分散,消费驱动的模式管理,专业分散是指如CMDB、Metric、Trace、Log等都在专业管理工具里,消费驱动则是基于场景调用时,再去做数据接入、标签、关联计算等,支撑数据之上的场景应用。

而到运维数据平台自身的应用架构,运维数据平台应该具备的核心功能包括数据采集接入、数据清洗加工、数据入库存储、数据开发、数据探索、数据集市等,并且要具备元数据、数据质量和安全等管理能力和自运维能力。在运维数据管理过程中不仅要关注“稳定”“安全”“可靠”,更要关注“体验”“效率”“效益”。

图4:运维大数据平台功能架构


03. AI运维场景实践

数据+算法驱动的分析决策能力是AIOps场景落地的核心能力。基于运维数据平台提供的高质量、低延迟的统一运维数据,智能分析决策平台可以根据不同场景需求采用适合的AI算法和模型做出合理判断或结论,并驱动自动管控平台执行运维操作。

因此,智能分析决策平台最核心的模块是人工智能/机器学习平台。类似于行业通用的机器学习平台,它需要具备数据集成和计算、模型开发和训练、模型部署和推理等基础功能。然而,为了支撑AIOps场景,该平台需要在运维领域中加入一些特性,高效地孵化出适配各种智能运维场景的算法和模型。

首先,智能分析决策平台需要建立运维数据模型、指标体系和知识图谱。该功能面向可扩展的AI场景,依托于运维数据平台,采用“采集、治理、应用、采集”的循环迭代方法。通过不断尝试落地AIOps场景,发现数据质量问题,并进行补充完善。

其次,智能分析决策平台最终的用户是运维人员。因此,它需要具备流程化的低门槛场景建模能力,采用向导式的图形化建模。这样可以将运维人员难以理解的算法变成“组件”,将模型训练过程中的复杂调参过程变成“灵敏度调整”,从而更快地将成熟的AI场景普及到更多的业务中。

最后,可以将运维领域的DevOps理念引入到算法和模型开发过程中,以加速AI场景的开发。

图5: AI平台功能架构


1)指标异常检测

指标异常检测是其他智能运维场景建设的基础,属于单场景,异常检测的结果将为后续的告警收敛、故障定位、故障自愈等场景提供重要输入。指标一般分为业务指标(如访问量、响应率、响应时间等)、性能指标(CPU、内存、IO、网络流量等),并且汇总多个独立的或关系型的指标可以组成不同的多指标异常检测。这里详细介绍一下性能单指标异常检测。

性能指标异常检测可以采用了时间序列特征提取和深度贝叶斯学习的通用异常检测方案,它考虑了不同类型曲线(周期型、稳定型、稀疏型)的特征,可以满足机器指标、业务指标等时序数据的异常检测需求。

通用单指标异常检测的检测流程分为异常模式提取和有监督异常检测两部分:

①在异常模式提取阶段,基于概率论、极值理论、残差理论等,从时序数据中提取能多方面表征数据异常模式的特征。

②在有监督异常检测阶段,采用基于主动学习的深度贝叶斯模型,能够在异常检测的同时,根据用户反馈学习未知的异常模式和部分用户偏好。

图6: 异常检测模型

单指标异常检测可以集成应用到监控产品中,当CPU使用率突降和磁盘使用率突降时,通用单指标异常检测算法可检测出异常点,并在告警中心可以展示告警详情。包括告警内容,以及关联的维度。如下图所示,其中检测出异常时刻,会进行标注(红色框)。

图7: 异常检测模型应用


2)时序数据预测

在IT运维领域,对信息系统进行检测,会产生大量多类型的时间序列数据,如用户在线数、主机CPU使用率等。时序数据预测利用历史时间,序列数据预测未来一段时间数据的变化趋势,可以满足如CPU、磁盘使用率、在线人数等各类大型在线业务的时序预测需求,为用户做出重要决策(如资源管理、异常告警等)提供准确有力的数据支撑。

时序数据预测是一种基于Transformer的时间序列预测方法,Transformer是最成功的序列模型架构,在自然语言处理(NLP)、语音识别和计算机视觉等各方面有着非常显著的优势。基于Transformer的时间序列预测模型,广泛运用的相关场景包括交通流量估计、能源管理、金融等领域。在运维领域主要对长时时序数据进行预测,例如资源的容量预测(如服务器的CPU、Mem)、成本预测等。

时序数据预测方案设计了一套基于Transformer模型的融合迁移学习增量学习的时间序列预测服务,它通过对不同频率下的时间序列指标进行归一化,以确保模型能在多源系统之间实现共享,采用基于贝叶斯估计的Transformer模型来生成预测边缘分布,同时将迁移学习和增量学习引入到模型训练过程中以避免概念漂移风险,确保模型的长期预测性能。

图8: 时序数据检测模型

时序数据预测算法可以集成应用在配置管理平台的资产盘点分析和容量管理平台的容量分析预测等场景,分析和预测IT系统的关键应用未来的容量情况,支撑报表展示和辅助客户进行资源规划。下图是在容量管理平台里的一个业务弹性扩缩容场景,应用时序数据预测AI模型对某业务服务器集群CPU使用量进行预测分析,并结合自动化系统执行扩缩容任务,在保障业务稳定的情况下,降低了30%的成本

图9: 时序数据检测模型应用


3)多维下钻

业务系统的管理人员需要监控大量的指标来了解和维护系统的可用性,通常这些指标会包含一些维度,例如,一个微服务调用数相关的指标可能会包含服务供应方(Internet Service Provider,ISP)、服务所属业务信息等维度。通过组合不同维度来汇总指标,可以从不同粒度,不同角度来充分展示系统的实时状态。然而,由于维度的组合爆炸问题,系统管理人员通常需要筛选并重点关注某些维度组合下的指标汇总值;这些指标的汇总方式可以是求和,求均值等。经过筛选出来的指标汇总值又称为SLI (Service Level Indicator)。当从SLI中检测出异常时,为了诊断异常,就需要找出实际上导致SLI出现异常的维度与这一维度下的元素组合,这一过程又称为多维下钻。

基于多维下钻和贝叶斯网络的多维指标异常根因维度定位方法流程如下图所示,由检测出的SLI异常触发。多维下钻算法包含维度映射构造和维度下钻两个核心步骤。维度映射构建旨在指定各个最细粒度指标与聚合形成的SLI之间的计算公式。这一计算公式可由用户配置的,用户可基于业务自身需要定制任意SLI指标计算方式。用户对SLI指标计算方法的需求包含但不限于计数型,求和型,求均值型,求最值型,求分位数型和求比例型。异常维度下钻,就是要利用各个最细粒度指标的值作为输入,最终找出真正导致汇总形成的SLI指标出现异常的维度和对应的元素组合。由于组合爆炸问题,需要充分挖掘异常维度的特征,以设计启发式搜索的方法来实现这一目的。

图10: 多维下钻模型逻辑

在某些情形中,在下钻出具体的异常维度后,需要更进一步地明确这些异常维度之间的因果关系。最终识别的异常维度及其因果关系会提供给用户,辅助其对系统中出现的故障进行根因分析,做出快速响应与恢复。

在监控场景的单指标告警策略,如果没有配置完整的维度信息,可能在告警时无法准确判断当前异常是由哪个维度导致的。维度下钻功能可以自动分析异常的维度信息,辅助定位问题。如某业务的在线人数检测到异常,通过下钻该时间点的异常,给出具体异常的维度(比如用户所属省份、客户端版本等),以及最有可能异常的具体维度值 (含排序)。


4)指标关联推荐

在生产环境下,在线系统的系统管理人员需要管理大量的运维对象(例如,关键绩效指标等描述应用服务能力的指标,服务器、公共和自定义组件等基础物理设施)来维护系统的可用性。其中,每个运维对象会暴露大量的监控指标,供系统管理人员从各个方面来监视系统的实时状态。通常,这些监控指标的数量可达成百上千个,并且,随着系统可观测性的发展,这一数量只会越来越大。大量的监控指标使得系统管理人员疲于观察和分析,极大地影响了故障发现和诊断的效率。

指标关联推荐算法设计了一种基于异常共现频率和随机游走的监控指标推荐方法。它由两个主要部分组成:指标关系构建和关键指标推荐。指标关系构建首先计算监控指标两两之间的异常共现频率和曲线相似度,然后基于异常共现频率确立指标间的关系,并使用曲线相似度剪枝,避免冗余推荐,最终确立指标间关系图关键指标推荐则利用随机游走算法分析上一步骤得出的指标关系图,确定监控指标的推荐排名。

图11: 指标关联推荐模型

监控配置的单指标告警策略,只能对单个指标的异常进行告警,在排查问题时可能需要结合关联指标进行人工的根因定位。关联指标推荐功能会根据是否同时异常、告警发生时的曲线形态来推荐关联指标。如下图所示,某服务器的磁盘空间使用率检测到异常,通过关联指标推荐,发现了【操作系统】层级的其他7个关联指标(仅展示3个示例),存在形状相似或同时异常。

图12: 指标关联推荐模型应用


5)日志聚类

日志聚类的主要流程是日志经过预处理后,通过计算日志间的相似度,将相似度高的日志聚在一起,通过模式识别生成日志模式,从而得到日志聚类模型,供日志检索和实时预测使用,降低运维人员查看海量异构日志的工作负担。

图13: 日志聚类模型

聚类是找出日志分词和已有聚类簇的最大相似度,进行阈值判别,放入对应类/创建新类。

图14: 日志相似度模型

模式识别是从聚好的类簇中提取日志模式。模式识别包括日志对齐和模式生成两部分。

日志对齐日志对齐的最佳方式是在合并后生成最小数量的通配符和变量。在对齐的过程中,分词之间可能会插入一些GAP。对齐算法确保插入GAP后同一类的日志长度相等。

模式生成:得到相同长度的日志后,遍历分词,将不一致的替换为通配符,并输出日志模式。

图15: 日志聚类模式识别

在蓝鲸日志平台,开启日志聚类后,可以高效查看日志聚类结果,了解新出现的日志模式。同时可以根据Pattern从少到多的不同档位,来灵活地选择不同粒度的聚类结果。

图16: 日志聚类应用场景


6)日志异常检测

日志异常检测属于相对复杂的场景,本方案采用了离线冷启动训练和在线训练相结合的方式,依赖日志聚类单场景能力离线冷启动训练,是将离线冷启动日志样本经过预处理后,计算日志间的相似度,将相似度高的日志聚在一起,通过模式识别生成日志模式,得到日志聚类模型,供在线训练作为冷启动模型使用;在线训练以流式方式实时解析日志,快速匹配到已有的日志模式,对未匹配到的日志即为新的日志模式,即为新类日志。

图17: 日志异常检测模型

当使用日志模板模型检测出新的模板后,将会发出异常告警,可以在日志出现新的异常/错误模式时,第一时间收到告警,并查看对应的模式及日志内容。

图18: 日志异常检测模型应用


7)告警收敛

在运维监控系统中,告警收敛是指对告警信息进行分析、合并和丢弃,以此来降低告警信息的规模,其对降低网络运维的压力意义重大。

在运维监控系统中,可以把告警分为噪声告警、事件告警、故障告警。根据告警出现的频繁程度和基于统计的方式,区分出噪声告警和非噪声告警,其中噪声告警指的是在历史上频繁出现的告警。再根据非噪声告警的数量和涉及的指标范围,区分为事件告警和故障告警,一个故障的重要告警更多,涉及的指标也更广。

聚集维度的告警收敛主要是基于频繁项集进行挖掘,找到告警聚集的维度,比如告警都聚集在某个服务上、某个主机上、某个Pod上,帮助用户快速定位告警的影响范围或者根因。层级分析的告警收敛使用有监督的方式,对告警进行分类,假设常见的告警类型有应用层、服务层、主机层、数据中心层等,由于一般来说,越偏低层告警数量越多,用户关心程度越低,因此采用高层级的告警收敛低层级的告警,将影响的最高层级通知用户。

图19: 告警聚类逻辑示例

告警收敛后的降噪比如下图所示,整体降噪比达到98.4%某个业务的降噪比84.6%

图20: 告警聚类应用场景


8)大语言模型应用

大语言模型在运维领域对于我们来看,改变了人与运维系统的交互模式,其中场景就包括智能问答、故障解决建议、数据统计分析等。

提供了集中核心能力:

  1. 语料管理系统:为用户提供语料撰写、语料管理、流程编排;
  2. 高级编排中心:集成了语料、大模型、知识库、自动化等多种功能,提供了高度灵活的编排方式;
  3. 模型训练中心:支持多次、批量训练,并提供了调参功能,提供了高效的模型训练方式,能够快速训练出高质量的机器人模型。
  4. 接入运维沉淀的知识库文章→用户专业咨询→从知识库总结输出,自动获取告警、资产、日志等相关信息,综合分析,专业引导,最终辅助解决问题。
图21: 故障智能问答交互

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总结:以上为笔者对数据与智能运维的剖析,欢迎探讨交流,谢谢!

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