云智慧 AIOps 社区是由云智慧发动，针对运维业务场景，提供算法、算力、数据集整体的服务体系及智能运维业务场景的解决方案交换社区。该社区致力于流传 AIOps 技术，旨在与各行业客户、用户、研究者和开发者们独特解决智能运维行业技术难题，推动 AIOps 技术在企业中落地，建设衰弱共赢的 AIOps 开发者生态。

本文内容来自云智慧智能研究院的 Bowen 与 Kappa从场景、算法、实际的角度为智能运维行业开掘了一条算法体系建设的清晰门路。

一、智能运维之问

智能运维，又称 AIOps，它可能将大数据、AI 机器学习和其余技术相结合，通过被动、个性化和动静的洞察力反对所有次要 IT 的经营性能。AIOps 平台反对同时应用多个数据源、数据收集办法、剖析技术（实时和深度）和示意技术（Gartner 2016）。在搜索引擎中输出“智能运维”四个字，人们能查到有数对于智能运维算法的形容：人工智能、深度学习、时序数据、异样检测、根因定位、智能压缩、拓扑发现、问题自愈、大数据算法等新名词。读者肯定会收回这样的疑难：智能运维到底是一项技术？一种利用？还是一次实际？这些名词之间又有哪些关联？

站在这样一个信息爆炸、新名词遍地的时代，企业管理者、智能运维建设者、迷信研究者该如何去理解智能运维算法的钻研、落地和实际的实质？本文试图从场景、算法、实际的角度为智能运维行业开掘一条算法体系建设的清晰门路。

二、以数据为根底、以场景为导向、以算法为撑持

“人们对新事物的认知过程总是螺旋式迭代演进的，智能运维也是如此。智能运维是运维倒退的方向，而且是一个长期的过程——从经验主义到数据驱动，再回归到业务驱动的过程”。行业内达成了高度的、更加面向事实的共识：以数据为根底、以场景为导向、以算法为撑持。 笔者认为与人工智能、大数据、区块链等技术体系不同，智能运维并不是一项“全新”的技术，而是一个以智能运维场景为根底的智能技术利用和交融，剥来到场景单谈“智能运维算法”不具备实际意义，智能运维的外围在于摸索智能技术如何转化、服务、适配运维行业的倒退、如何给运维行业带来解决问题的新思路。

在智能运维的实际中，越来越多的研究者、实践者、从业者开始意识到，解决运维畛域的问题，要依附算法翻新，但又不能仅仅依附算法翻新，“不剖析业务、不梳理场景，更新一套算法，成果晋升 95%”的故事在行业内的听众越来越少，相同解决问题的算法越来越受到欢送。

三、场景与数据

在解析智能运维之前，咱们无妨先了解运维的实质。运维（这里次要针对 IT 类运维），实质上是对网络、服务器、服务的生命周期各个阶段的经营与保护，在老本、稳定性、效率上达成统一可承受的状态 [1]。借助 Peter Bourgon 在 2017 Distributed Tracing Summit[2] 对运维所面对的指标、日志、追踪及其关系的定义方法，从而对运维场景与数据进行开掘和定义：

所谓 运维，就是围绕着以下三种场景所进行的常识开掘、数据统计、事件发现等具体操作。

• 指标、日志、追踪这三个原始数据项（即图中的三个圆）。
• 原始数据项的转化（即图中的虚线）如日志能够产生告警、日志能够产生指标。
• 原始数据项的组合（即图中两圆的穿插局部）如指标和追踪的交加：申请范畴内的指标状况等。

基于此，运维场景能够被定义为三种类型：一元场景、转化场景和二元场景。 为了不失一般性，本文所说的“场景”指的是“形象场景”，在不同应用领域能够衍生出不同的“具体场景”。

1. 一元场景：

指标、追踪、日志繁多数据项下的场景，即上图中的三个圆。

• 指标：可聚合的逻辑计量单元。指标既能够是根底指标也能够是业务指标，如 CPU 使用率、硬盘容量、APP 新增用户数等。
• 日志：对离散的不间断事件的一种记录。日志又分为系统日志、利用日志、自在日志等。
• 追踪：单次申请范畴内的所有信息，即调用链信息。调用链可能在零碎初始化时被定义，也可能在执行过程中被挖掘。

2. 转化场景：

一元场景存在着基于信息抽取或信息强化后的转化关系，即上图中的虚线。

• 日志→指标：通过日志取得指标数据。如：‘2021-01-2215:06:43-algorithm_lab.py[line:38]-INFO:User Cnt 1021’就蕴含着在 2021-01-22 15:06:43 工夫，用户数（User Cnt）为 1021 这个指标数据。
• 日志→追踪：通过对日志的聚合和转化失去追踪。日志中往往能够挖掘出事件实在的调用链信息，例如银行在实现交易事件时要求每个解决逻辑都打印交易的惟一编号(UUID)，因而一个交易事件的残缺调用链能够通过日志信息获取。
• 追踪→指标：通过调用链的剖析取得调用范畴内的指标。如工作响应工夫、工作资源耗费等指标须要通过一个残缺调用链周期能力出现。
• 指标、日志、追踪→告警: 多个源头产生的告警。这里所说的告警并不是一个运维的根本观测项，精确的说告警是一个派生观测项，指标、日志、追踪所产生的的异样和信息均能够通过告警来出现。

3. 二元场景：

通过两种根本观测项穿插所产生的场景，即上图中任意两圆的交加。

• 日志 + 指标：可聚合或合成的事件。在指标产生异样时，运维人员往往心愿通过查问此时的日志来合成出指标呈现问题的事件起因。
• 日志 + 追踪：一个调用周期内的事件。在一个调用周期中产生了哪些事件或有哪些信息，须要在追踪的范畴内查找日志。
• 追踪 + 指标：一个调用周期内的指标。当调用链产生异样时，往往须要这个调用中的多个指标配合来综合解决运维问题。

四、算法技术

来自 Facebook AI 研究院的团队发动了 Papers with Code[3]我的项目，其致力于在机器学习畛域创立一个自在、开源的社区，提供包含学术论文、代码和评估指标在内的多种资源。他们将智能技术分为计算机视觉、自然语言解决等 16 个大类；1952 个工作。

本文对其中的四类进行简略介绍：

1. 计算机视觉类：是一门钻研如何使机器“看”的迷信，进一步说，是指用摄影机和电脑代替人眼对指标进行辨认、跟踪和测量并进一步做图形处理，使电脑解决成为更适宜人眼察看或传送给仪器检测的图像。作为一个迷信学科，计算机视觉钻研相干的实践和技术，试图建设可能从图像或者多维数据中获取“信息”的人工智能零碎。其在人工智能畛域利用最为宽泛，包含人脸识别、指标检测、图像分类等多个细分算法钻研畛域。
2. 自然语言解决类：钻研能实现人与计算机之间用自然语言进行无效通信的各种实践和办法。自然语言解决是一门融汇语言学、计算机科学、数学于一体的迷信。因而，这一畛域的钻研将波及自然语言，即人们日常应用的语言，所以它与语言学的钻研有着亲密的分割，但又有重要的区别。自然语言解决并不是个别地钻研自然语言，而在于研制能无效地实现自然语言通信的计算机系统，特地是其中的软件系统。因此它是计算机科学的一部分。其钻研领域包含命名实体辨认、问答零碎、情感剖析、文本生成等。
3. 时序数据类：工夫序列数据是通过对立指标按工夫程序记录的数据列。在同一数据列中的各个数据必须是同口径的，要求具备可比性。时序数据能够是期间数，也能够是点数。工夫序列剖析的目标是通过找出样本内工夫序列的统计个性和倒退规律性，构建工夫序列模型，进行样本外预测。其钻研领域包含时序数据的预测、异样检测、数据分类等。
4. 图算法：指利用特制的线条算图求得答案的一种简便算法。无向图、有向图和网络能使用很多罕用的图算法，这些算法包含：各种遍历算法（这些遍历相似于树的遍历）、寻找最短门路的算法、寻找网络中最低代价门路的算法、答复一些简略的相干问题（例如，图是否连通，图中两个顶点间的最短门路是什么等等）的算法。图算法可利用到多种场合，例如：优化管道、路由表、快递服务、通信网站等。为了不便形容，这里把常识图谱相干钻研从建模角度分类为图算法。典型的钻研场景包含：常识开掘、常识示意、最短路、最大流等算法。

五、智能运维算法体系

所谓智能运维算法体系，即围绕着运维场景与数据的一次 AI 使能。

1. 一元场景下的智能运维算法赋能：

• 指标 +AI：利用时序数据类相干智能算法，赋能于指标计算，能够开掘指标异样检测、容量预测、衰弱度检测等场景，实现指标场景智能化。
• 日志 +AI：利用自然语言解决、分类聚类等智能算法于日志场景中，能够开掘日志解析、日志实体辨认、日志分类等场景，实现日志场景智能化。
• 追踪 +AI：利用图算法等智能算法赋能于调用链场景中，能够开掘门路曝光、调用链优化治理等场景，实现追踪场景智能化。

2. 转化场景下的智能运维算法赋能：

• 日志→指标 +AI：利用自然语言解决算法中的命名实体辨认技术，赋能于日志模式的辨认过程中，能够精准、高效辨认日志中的指标信息，实现从日志到指标的转化场景智能化。
• 日志→追踪 +AI：利用常识图谱、概率图模型等智能算法能够在一次调用周期中开掘指标信息，利用于调用链分析、过程开掘等场景中，实现从追踪到指标的转化场景智能化。
• 指标、日志、追踪→告警 +AI：因为指标、日志、追踪均能够产生告警，反之，能够对对立事件下不同观测（指标、日志、追踪）的告警进行告警智能压缩、告警智能克制并应用实体辨认、语义辨认等技术，实现从指标、日志、追踪到告警的转化场景智能化。

3. 二元场景下的智能运维算法赋能：

• 指标 + 追踪 +AI：系统故障往往会影响指标数据并沿着调用链进行流传，因而利用图模型（随机游走、概率图模型）等技术能够无效进行基于指标的根因定位，实现指标和追踪场景的智能化。
• 指标 + 日志 +AI：当指标产生异样时，日志往往可能更清晰地展示异样产生时的零碎状态，实现指标异样剖析；同时，通过辨认日志模式，将模式变动状况应用工夫序列异样检测相干算法进行检测，实现指标和日志场景的智能化。
• 追踪 + 日志 +AI：当零碎产生故障时，剖析零碎调用链上的节点的日志模式、内容变动状况往往可能无效进行基于日志的根因定位，实现追踪和日志场景的智能化。

六、不同场景下的智能算法举例

1. 一元场景智能化：容量预测

容量预测是一个典型的针对指标这一一元场景的智能算法利用。

动静扩缩容、资源布局、磁盘容量等是指标预测常见的场景，该类场景通常属于机器学习中的回归问题，其从预测工夫长短角度可分为长期预测和短期预测。前者要求预测模型具备较低的偏差，联合现有的工夫序列合成、统计、深度学习等不同类型预测算法，可在低频成分中采纳集成学习思路进行求解；后者要求预测模型具备较低的方差，常联合短期工夫窗进行求解。求解后果联合指标边界及优化条件从而满足场景需要。

在某银行客户跑批时长预测理论场景中，以历史整体业务及子业务跑批时长数据作为训练数据，使用深度学习模型别离对整体及子业务跑批时长进行建模，对当下跑批工夫进行预测，为客户预计跑批工夫及动静调配资源决策提供无效根据。

在某航空客户的扩缩容场景中，须要通过业务量变动联合历史基础设施资源的应用对将来云端资源需要进行正当预计，使用基于时序合成和深度学习的混合模型进行建模，正当地预测出将来云端的资源需要，为客户做出正确括缩容决策提供重要依据，为客户发明价值。

值得一提的是，在指标一元场景（时序数据）的智能化过程中，该当保持“以数据为根底、以场景为导向、以算法为撑持”的建设思路，首先要从智能技术中残缺梳理针对时序数据的各流派算法（如上图所示，其能够分为基于时序数据合成的算法、基于深度学习的算法、基于回归剖析的算法），其次对算法的评估该当以实在的业务数据体现为规范，在长期的算法实际过程中，笔者及团队积攒了大量算法适配教训，通过对海量数据的试验和比照剖析，不难总结出一些理性的认知，例如：对算法效率和 并发 数要求高时，不倡议优先应用以深度学习为代表的的办法；对于没有显著周期的数据，不倡议优先应用基于 工夫 序列合成的办法；对于存在渐变等模式变动的数据，往往交融回归剖析类办法和实际序列合成的办法会有不错的成果。

2. 转化场景智能化：日志异样检测

日志异样检测是一个典型的从日志到指标再到异样检测的转化场景智能算法利用。

在理论利用中，通过对企业的邮件服务器进行日志采集之后，利用相似自然语言解决中的 NER（命名实体辨认）算法，对日志进行实体辨认，提取日志中要害实体，如：工夫、IP、状态等；例如对于“登录失败”事件，日志中的形容可能是“登录失败”、“登录不胜利”等等，算法对其进行智能辨认，最终归集为“登录失败”事件的数，将其转化为指标，造成“登录失败”指标数据；随后能够通过指标异样检测算法检测到某工夫点为异样点，实现日志到指标转化场景的 AI 使能。

3. 二元场景智能化：基于指标的根因定位

指标 + 调用链二元场景下的智能利用

基于指标的根因定位是一个典型的指标加调用链二元场景智能算法利用。

上图所示的是一个简化后的零碎调用链拓扑图，包含 5 台物理机、8 台基于物理机的虚拟机、3 个 MySQL 数据服务、3 个 Apache 服务、2 个业务散发节点、2 个具体业务利用的运维场景。当 APP1 产生业务异样告警时，运维人员会沿着散发节点（vm1）、Apache(vm2)、Apache(vm4)查找问题，当发现 vm2 未产生异样指标告警，而 vm4 有相似状况后，会持续沿着 vm4 向下排查，找到其数据库 MySQL(vm5)，发现 vm5 也有相似异样，是否就由此推断 vm5 为此次异样的根因呢？有教训的运维人员会持续对 vm5 的依赖节点、关联节点进行排查。事实上，本次故障是因为与 vm5 共享物理主机的 vm8 产生异样而导致的“连锁反应”，真正的异样根因是 vm8。那么如何系统地解决上图所示的问题？这就波及到“图”相干的算法对二元场景的 AI 使能过程。实际中，通过对系统进行建模（如将上图中服务建模为“点”；资源依赖、调用链依赖建模为“边”；指标的类似度建模为“边权”等）能够将简单零碎与图中的“点”、“边”、“边权”等建设映射关系，故障的流传变成了在“图”的概率转移问题，进而对根因进行辅助定位。

七、智能运维之答

智能运维，是“以数据为根底、以场景为导向、以算法为撑持”的应用科学，笔者认为在具体利用实际中，不存在无场景、无数据而仅靠算法就可能解决的问题。如果有，那么这是一套“魔法”而不是一套“算法”。同时，依据上文所述的系统化算法体系建设计划，咱们置信，也始终在见证算法在具体的场景中找到“用武之地”，施展决定性作用，并最终解决运维畛域中的问题。

如上图所示，通过本文的论述，咱们对智能运维算法体系的了解不应仅是右下角的“大类”与“子类”算法名词的沉积，而应该是系统化的、层次化的体系结构，并与一元场景、转化场景、二元场景产生对应关联。只有建设这样“平面”的算法体系结构，能力防止自觉追寻“热词”，从场景、数据、算法多层次进行智能运维算法体系布局。无场景、不智能，云智慧将沿着这样的算法体系一直耕耘，期待与所有客户、从业者、研究者共享智慧、共享智能技术带来的一次科技盛宴。

参考文献

[1] 百度百科, https://baike.baidu.com/item/%E8%BF%90%E7%BB%B4

[2] Peter Bourgon, https://peter.bourgon.org/blog/2017/02/21/metrics-tracing-and-logging.html

[3] Papers with Code, https://paperswithcode.com/sota

写在最初

近年来，在 AIOps 畛域疾速倒退的背景下，IT 工具、平台能力、解决方案、AI 场景及可用数据集的迫切需要在各行业爆发。基于此，云智慧在 2021 年 8 月公布了 AIOps 社区， 旨在树起一面开源旗号，为各行业客户、用户、研究者和开发者们构建沉闷的用户及开发者社区，独特奉献及解决行业难题、促成该畛域技术倒退。

社区先后 开源 了数据可视化编排平台 -FlyFish、运维治理平台 OMP 、云服务治理平台 - 摩尔平台、 Hours 算法等产品。

可视化编排平台 -FlyFish：

我的项目介绍：https://www.cloudwise.ai/flyF…

Github 地址：https://github.com/CloudWise-…

Gitee 地址：https://gitee.com/CloudWise/f…

行业案例：https://www.bilibili.com/vide…

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