智能运维（AIOps）难题多，本文助你渡难关

上一篇文章中我们介绍了智能运维的定义和发展现状，但是智能运维需要解决的问题还有很多：海量数据存储、分析、处理，多维度，多数据源，信息过载，复杂业务模型下的故障定位。本文针对每一类问题给出了经过实践证明的解决方案和思路，同时说明为什么要这么做，以及在工程和算法上会遇到的问题。

1 海量数据的存储、分析和处理

运维人员必须随时掌握服务器的运行状况，除常规的服务器配置、资源占用情况等信息外，业务在运行时会产生大量的日志、异常、告警、状态报告等，我们统称为“事件”。通常每台服务器每个时刻都会产生大量这样的“事件”，在有数万台服务器的场合下，每天产生的“事件”数量是数亿级的，存储量可能是TB级别的。

在过去，我们通常采用的方法是将日志保留在本地，当发现问题时，会登录出问题的服务器查看日志、排查故障，通过sar、dmesg等 工具 查看历史状态；监控Agent或者脚本也会将部分状态数据汇报到类似于Zabbix这样的监控软件中，集中进行监控和告警。

当服务器规模越来越大时，如何统一、自动化处理这些“事件”的需求就越来越强烈，毕竟登录服务器查看日志这种方式效率很低，而成熟的监控软件（比如Zabbix、Zenoss等）只能收集和处理众多“事件”当中的一部分，当服务器数量多了以后，其扩展能力、二次开发能力也非常有限。在具体实践中，当监控指标超过百万级别时，就很少再使用这种单一的解决方案了，而是组合不同的工具和软件，分类解决问题。

在通用设计方法中，有“大工具、小系统，小工具、大系统”的说法，这也符合UNIX的设计哲学，每个工具只做好一件事，一堆小工具组合起来可以完成很复杂的工作。如果使用的是一些大工具或者系统，表面上看功能很多，但是当你想处理更复杂的业务时，就会发现每一个功能都不够用，而且还很难扩展，它能做多“大”事取决于它的设计，而不是你的能力。

一个由典型的小工具组成的大系统，任何一个部分都可以被取代，你完全可以用自己更熟悉的工具来做，而且对工具或者组件的替换，对整体没有太大影响。

一提到海量数据的存储、分析和处理，大家就会想到各种各样的大数据平台。是的，大数据平台确实是用来处理海量数据的，但反过来不见得成立，对海量数据的分析和处理，并不总是或者只依赖大数据平台。

“分类”这个词听上去朴实无华，然而处理复杂问题最基本的方法就是分类，甚至“分类方法”也是机器学习非常重要的组成部分。“海量数据处理”这是一个宏大的命题，听上去让人一头雾水，但当你对“事件”或者需要处理的问题分类后，每一部分看上去就是一个可以解决的问题了。

我们会在《智能运维》一书中详细介绍如何对海量“事件”进行分类和处理。

• 实时数据和非实时数据。
• 格式化数据和非格式化数据。
• 需要索引的数据和只需要运算的数据。
• 全量数据和抽样数据。
• 可视化数据和告警数据。

每一个分类都对应一种或多种数据处理、分析和存储方式。也可以说，当你对数据、需求完成分类后，基本的框架也就定了下来，剩下的工作就是集成这些工具。

2 多维度、多数据源

下图是一个多维度模型示例。真实世界的情况是（至少按弦理论学家所说的是），除我们可以感知的3个“延展维”外，还有6个“蜷缩维”，它们的尺寸在普朗克长度的数量级，因此我们无法感知到。

多维度模型示例

当然，运维数据中的“多维度”，还没有复杂到这样难以理解。

在相对复杂的业务场景下，一个“事件”除包含我们常用的“时间”（何时发生）、“地点”（哪个服务器/组件）、“内容”（包括错误码、状态值等）外，还应当包含地区、机房、服务池、业务线、服务、接口等，这就是多维度数据。

很多时候，数据分析人员可能要使用各种维度、组合各种指标来生成报告、Dashboard、告警规则等，所以是否支持多维度的数据存储和查询分析，是衡量一个系统是否具有灵活性的重要指标。

对多维度数据的处理，很多时候是一个协议/模型设计问题，甚至都不会牵扯具体的分析和处理框架，设计良好的协议和存储模型，能够兼顾简洁性和多维度。

不同的设计理念会对应不同的处理模型，没有优劣之分，只有哪个更合适的区别。

多数据源或者说异构数据源已经很普遍了，毕竟在复杂场景下并不总是只产生一种类型的数据，也不是所有数据都要用统一的方式处理和存储。

在具体的实践中，通常会混合使用多种存储介质和计算模型。

• 监控数据：时序数据库（RRD、Whisper、TSDB）。
• 告警事件：Redis。
• 分析报表：MySQL。
• 日志检索：Elasticsearch、Hadoop/Hive。

这里列出的只是一部分。

如何从异构的多数据源中获取数据，还要考虑当其中某个数据源失效、服务延迟时，能否不影响整个系统的稳定性。这考量的不仅仅是各种数据格式/API的适配能力，而且在多依赖系统中快速失败和SLA也是要涉及的点。

多数据源还有一个关键问题就是如何做到数据和展现分离。如果展现和数据的契合度太高，那么随便一点变更都会导致前端界面展现部分的更改，带来的工作量可能会非常大，很多烂尾的系统都有这个因素存在的可能性。

3 信息过载

DDoS（分布式拒绝服务）攻击，指借助于客户/服务器技术，将多台计算机联合起来作为攻击平台，对一个或多个目标发动攻击。其特点是所有请求都是合法的，但请求量特别大，很快会消耗光计算资源和带宽，下图展示了一个DDos攻击示例。

DDoS攻击示例

当我们的大脑在短时间内接收到大量的信息，达到了无法及时处理的程度时，实际上就处于“拒绝服务”的状态，尤其是当重大故障发生，各种信息、蜂拥而至的警报同时到达时。

典型的信息过载的场景就是“告警”应用，管理员几乎给所有需要的地方都加上了告警，以为这样即可高枕无忧了。

然而，接触过告警的人都知道，邮件、短信、手机推送、不同声音和颜色提醒等各种来源的信息可以轻松挤满你的空间，很多人一天要收上万条告警短信，手机都无法正常使用，更别谈关注故障了。

怎样从成千上万条信息中发现有用的，过滤掉重复的、抖动性的信息，或者从中找出问题根源，从来都不是一件容易的事情，所以业界流传着“监控容易做，告警很难报”的说法。

还有一个场景就是监控，当指标较少、只有数十张Dashboard时，尚且可以让服务台 24小时关注，但是当指标达到百万、千万，Dashboard达到数万张时（你没看错，是数万张图，得益于Grafana/Graphite的灵活性，Dashboard可以用程序自动产生，无须运维工程师手工配置），就已经无法用人力来解决Dashboard的巡检了。

历史的发展总是螺旋上升的，早期我们监控的指标少，对系统的了解不够全面，于是加大力度提高覆盖度，等实现了全面覆盖，又发现信息太多了，人工无法处理，又要想办法降噪、聚合、抽象，少→多→少这一过程看似简单，其实经过了多次迭代和长时间的演化。

感兴趣的朋友可以在《智能运维》一书中继续了解这类问题在实践中的解决方法。

• 数据的聚合。
• 降低维度：聚类和分类。
• 标准化和归一化。

有些方法属于工程方法，有些方法属于人工智能或机器学习的范畴。

4 复杂业务模型下的故障定位

业务模型（或系统部署结构）复杂带来的最直接影响就是定位故障很困难，发现根源问题成本较高，需要多部门合作，开发、运维人员相互配合分析（现在的大规模系统很难找到一个能掌控全局的人），即使这样有时得出的结论也不见得各方都认可。

在开发层面，应对复杂业务的一般思路是采用SOA、微服务化等，但从运维的角度讲，完成微服务化并没有降低业务的复杂度（当然结构肯定变清晰了）。

在这里，又不得不强调工程能力的重要性。在复杂、异构和各种技术栈混杂的业务系统中，如果想定位故障和发现问题，在各个系统中就必须有一个可追踪、共性的东西。然而，在现实中若想用某个“体系”来一统天下，则基本不可能，因为各种非技术因素可能会让这种努力一直停留在规划阶段，尤其是大公司，部门之间的鸿沟是技术人员无法跨越的。

所以，下面给出的几种简单方法和技术，既能在异构系统中建立某种关联，为智能化提供一定的支持，又不要求开发人员改变技术栈或开发框架。

• 日志标准化：日志包含所约定的内容、格式，能标识自己的业务线、服务层级等。
• 全链路追踪：TraceID或者RequestID应该能从发起方透传到后端，标识唯一请求。
• SLA规范化：采用统一的SLA约定，比如都用“响应时间”来约定性能指标，用“慢速比”来衡量系统健康度。

当这些工程（自动化、标准化）的水平达到一定高度后，我们才有望向智能化方向发展。

故障定位又称为告警关联（Alarm Correlation)、问题确定（Problem Determination）或根源故障分析（Root Cause Analysis），是指通过分析观测到的征兆（Symptom），找出产生这些征兆的真正原因。

在实践中通常用于故障定位的机器学习算法有关联规则和决策树。

还有很多方法，但笔者也在探索中，所以无法推荐一个“最佳”方法。究竟什么算法更适合，只能取决于实践中的效果了。

需要注意的是，并不是用了人工智能或机器学习，故障定位的效果就一定很好，这取决于很多因素，比如特征工程、算法模型、参数调整、数据清洗等，需要不断地调整和学习。还是这句话：智能化的效果不仅仅取决于算法，工程能力也很重要，而且好的数据胜过好的算法。

本文选自《智能运维：从0搭建大规模分布式AIOps系统》，作者彭冬、朱伟、刘俊等，电子工业出版社2018年7月出版。

本书结合大企业的智能运维实践，全面完整地介绍智能运维的技术体系，让读者更加了解运维技术的现状和发展。同时，帮助运维工程师在一定程度上了解机器学习的常见算法模型，以及如何将它们应用到运维工作中。