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。
一、前言
随着企业踊跃实际数智化转型降级，运维行业高速倒退推动着自动化成为数字时代不可或缺的因素，深受各行各业的注目。明天咱们就来与大家聊聊智能运维中的“自动化”算法。
在日常运维中，运维人员须要通过对基础设施，零碎服务等的监测来进行日常保护和培修保障工作。运维监控指标个别包含硬件监控，系统监控，利用监控，网络监控，流量剖析，日志监控，安全监控，API 监控，性能监控，业务监控等设施，其中大多数监控数据均以工夫序列指标的模式采集。因而指标数据在这些海量运维数据中占据着不容忽视的位置。
传统上，运维人员通过监测重要工夫序列指标的以后状态，联合历史数据的变化规律的办法来判断与监测指标相干（工作）的运行状况。如果只简略依赖人工进行预测和判断的话，不仅须要付出极大的人工成本，也难以笼罩全副监控指标，失去绝对精准的判断。这样的背景之下，针对指标的预测服务逐步变成运维服务使用者的刚需，预测场景也随着各行业数字化的倒退变得越来越清晰与多样。同时，在传统统计类、时序合成类、机器学习类、深度学习类等算法百花齐放的当下，为了令算法追随产品落地并产生相应的商业价值，既须要有对相干算法的深刻了解以及对行业业务知识的粗浅认知，更须要可能将两者深度联合。因而运维的智能化路线任重道远。
二、运维畛域的预测场景
指标预测在运维畛域里有丰盛的利用场景，最常见的预测场景有根底监控资源（比方磁盘使用量、CPU、内存应用）的预测，业务量（比方银行交易量、银行跑批工夫、证券成交量等）的预测。前述预测场景在行业内曾经胜利落地，除此之外，预测算法在容量布局场景的利用中也将具备广大的利用空间
场景一：根底监控指标预测
磁盘占用率预测
磁盘是常见的根底监控资源，当磁盘占用率过高时可能导致系统运行迟缓甚至造成事变，因而须要运维人员监控磁盘占用率。个别状况下，当磁盘占用率超过警戒线时（如 90%）运维人员会收到邮件告诉，及时排查问题并疾速解决，以保证系统的失常运行。然而对事变的产生传统办法只能被动应答，如何变被动为被动呢？
算法能够学习磁盘使用率历史数据的增长状况，对将来一段时间的磁盘使用率进行预测，一旦发现在邻近的某个工夫点（比方四天后）磁盘使用率将超过警报线时，就能提前一周通过预警通知运维人员四天后磁盘将满，这将给运维人员足够的工夫进行动静扩容，以避免出现资源匮乏而引发损失的问题，最终防止运维故障的产生。
CPU 使用率预测
CPU 的使用率因相干业务的不同会产生形态各异的应用曲线，在某些时候会体现出较为显著的周期性（例如执行定时的跑批工作），这要求咱们在 CPU 使用率的预测中也能展现出这种周期性，为特定工作预留足够的 CPU 资源以使工作稳固运行。
场景二：业务场景
在智能运维利用场景中，业务预测是企业依据工夫序列数据的预测后果，来制订业务将来倒退（支出、销售、对资源的需要、产品可交付成绩）的工具。精确的预测能为企业的战略决策提供数据撑持，使企业可能无效的进行资金估算及资源分配，因而精确的预测对企业布局及其重要。企业往往亲密关注支出的期望值，会每月 / 季度进行预测，而后将预测与理论后果进行比拟，以尽早批改某些要害过程。
场景三：容量布局
在传统的容量布局中，为了升高容量决策的危险通常会提供肯定的冗余容量，而这会升高资源应用效率，减少企业的经营老本。另一方面，人工手动形式进行容量布局效率低，且强烈依赖于人工的教训，难以做到定量标准化。通过对业务机器资源应用状况的剖析，联合预测算法对资源利用率的预测后果，可能在保障不影响业务稳固运行的状况下，弹性对调配的机器资源进行扩 / 缩容，以最大化机器资源使用率，升高经营老本。
三、指标预测算法
运维畛域的预测次要针对的是工夫序列数据，工夫序列是指将同一统计指标的数值按其产生的工夫先后顺序排列而成的数列。工夫序列数据个别具备趋势性、季节性、周期性和随机性等特点。现有的时序预测办法大抵分为四类，传统的统计类办法如线性回归、ARIMA；古代的机器学习类 / 深度学习类办法如 SVM、LSTM；工夫序列合成类办法如 Prophet；深度学习类算法如 CNN、RNN。
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统计类办法
统计类办法次要钻研数据点之间的线性关系，捕获其线性法则。大部分统计类算法要求时序数据不含缺失值，并且在统计视角是安稳的，或者通过一些安稳化操作后是安稳的，所以只实用于有显著线性关系的数据。
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时序合成类办法
时序合成类办法常见的有 HoltWinters、Propeht 等，这类算法通过将数据合成为趋势性重量，周期性重量，安稳重量等三个正交的局部后，对各重量进行预测。因为其具备较高的可解释性并在周期类数据中具备良好的体现，而在理论生产中失去广泛应用。
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机器学习类办法
机器学习能够承受尽可能多的输出，包含数据、数据特色及对其的影响因素（如经营流动、天气、地理位置等）），选取适合的特色有助于进步预测准确性。罕用的机器学习类预测办法有决策树、奢侈贝叶斯、K 近邻、反对向量回归等。然而在应用机器学习类办法时须要人工结构数据的特色属性，因而对运维畛域状态多样的指标数据，如何自动化的针对不同数据进行特色筛选是一个亟待解决挑战。
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深度学习类办法
随着企业数字化转型的继续发展，可用于学习的指标数据迎来了爆发式增长，尤其是转型后随着工夫的增长，各行业的运维数据失去了稳步积攒，深度学习类办法在海量数据上取得了施展能力的机会。深度学习的办法往往可能捕获数据间简单的非线性法则，罕用的深度学习预测类办法有 CNN、RNN、LSTM 等，这些办法在预测畛域均有不错的体现，而且预测的准确性会随着数据量的增多而进步。不过这类方也存在肯定的局限性，例如模型的可解释性、较多的模型参数，调参难度都有很大的晋升空间。
四、节假日预测
在泛滥企业业务场景中，取得精确的预测后果对企业营销、倒退等策略的确定具备重要的意义。泛滥商业行为中存在两种毁坏上述 ” 规律性 ” 的事件：节假日和促销流动。节假日通常会影响企业的营业量。
譬如银行在周末、传统节假日时的存 / 取款笔数相较于工作日会有较大差异。其中工作日及非工作日这种周期性行为可能被算法学习，节假日的特点则须要放大到年周期的历史数据进行学习，很多企业个别难以提供较长历史期间的数据。其次，企业作出促销等流动的决定，造成营业额在短时间内较历史具备较大增幅。因为这种流动往往依据具体环境长期决定，或不具备周期性，或在历史数据中从未产生，因而预测算法难以通过对历史数据的学习来对将来数据做出绝对精确的预测。
为了解决以上问题，算法须要可能对历史数据及其外的其余信息进行学习，例如节假日日期、促销流动的日期及持续时间等，算法不仅能够学习到历史数据中“不变”的法则，也须要能学习到内部信息中的“渐变”为业务带来的影响。
五、总结
运维畛域的工夫序列预测场景丰盛，除了常见的根底监控指标和业务关联指标外，也有特定行业的新需要如容量布局。能够预感的是，将来将会有更多“自动化”算法呈现在更多的智能运维预测场景里。
目前用于工夫序列预测的算法品种繁多，从传统的统计类算法、工夫序列合成类算法，到新时代的机器学习类、深度学习类算法。各种算法在不同的预测需要下各施拳脚，百花齐放，为实在生产场景中的预测工作提供了短缺的弹药。
即使不同场景与不同业务所产生的运维数据错落多样，如安稳型的、周期型的、渐变点型的等，惋惜的是，当初暂无奈找到一种算法或一套参数实用于所有数据，那么将来面对运维畛域品种繁多的海量数据，通过不断创新与实际，咱们置信在众人的致力下终将找到一个高效的、自动化的解决方案，来实现多种数据的高准确性的预测，真正将运维人员从算法抉择和调参中解放出来。
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