本文转录自：北大博士后严川在云智慧AIOps社区举办的Meetup上进行的《AIOps指标相干算法体系》分享。

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智能运维算法场景概览

传统运维VS智能运维

传统运维：

特点：处理速度慢，人力需要大；在海量监控数据下，传统运维效率低下。

故障发现工夫久
故障定位工夫长
故障修复工夫长

智能运维

特点：处理速度快、人力需要小；在海量监控数据下，智能运维效率高。

故障发现工夫快
故障定位工夫短
故障修复工夫短

运维场景系统分析

智能运维场景系统分析

智能运维：运维场景+智能技术，其围绕着指标/日志/追踪/告警四因素及其转化的AI使能。

故障发现VS指标算法场景

指标异样检测场景

智能运维中指标异样检测的意义

在运维畛域中，指标异样检测是其余智能运维场景建设的根底，异样检测的后果将为后续的告警压缩、故障定位、故障自愈等场景提供重要输出。

现有的监控告警零碎大部分采纳人工设定规定或阈值的形式来实现
中大型业务零碎中会面临更多的KPI数量，更简单的KPI间的关联关系，以及更多样性的KPI型态
运维畛域中，人工设定规定或阈值的办法耗时且容易误报和漏报

智能运维中指标异样检测的利用场景

业务指标

接口访问量
用户数
响应工夫

根底监控指标

主机零碎指标：CPU利用率、内存利用率、IO利用率、温度、电压
数据库指标：慢sql数量、连贯响应时长、缓冲区命中率、表空间使用率
中间件指标：socket数量、服务器响应工夫、线程池应用状况
存储设备指标：磁盘使用率、控制器信息、风扇信息

经营指标

银行跑批业务
乘车码主被扫业务

时序异样监测在运维畛域落地的艰难

海量监控指标

企业的设施数、零碎数众多，运维零碎须要对海量指标进行监控，以保障企业服务的稳固运行。

KPI 的多样性

有监督异样检测算法对海量监控指标的老本高，以后只能从无监督视角进行检测，这对异样检测的准确性带来了更大的挑战。

某气象相干数据

异样类型多

异样类型包含“点异样”、“上下文异样”、“群体异样”、“缺失值”等

某银行零碎业务数据

异样规范不统一

不同指标、资源配置、运维人员，对同一模式，可能会有不同的判断规范、不同的ground truth。算法须要适配不同的敏感度需要。

节假日流动治理

节假日和经营流动时，监控指标常会生成与常态不统一的模式，减少异样检测难度。

指标异样检测的挑战

繁多算法难以适配多种数据类型

数据异样vs业务异样vs调参

单指标异样检测常见算法

简略统计类

时序合成类

指标分类与指标异样检测相结合

解决繁多算法无奈适配多种数据类型问题

指标分类

常见的数据类型

指标分类中周期性测验的重要性

周期性数据在所有数据中占比不高（25%），但通常具备较高价值

检测数据：

1 是否具备周期

2 具备多少周期

3 每个周期成分如何

对于简化时序异样检测问题至关重要

单指标异样检测在实在数据上的利用

内存使用率数据

交易量数据

指标预测场景

运维畛域时序预测的意义

运维畛域：

是其余智能运维场景建设的根底（容量布局、异样检测、告警压缩、故障定位、故障自愈等场景）

经营和网络安全： 关注增长和需要

运维畛域预测典型的利用场景

根底监控指标

主机零碎指标：CPU利用率、内存利用率、IO利用率、温度、电压
数据库指标：缓冲区命中率、表空间使用率
中间件指标：socket数量、服务器响应工夫、线程池应用状况
存储设备指标：磁盘使用率

经营指标

银行业务量
网络容量布局
乘车码主被扫业务

指标预测面临的挑战

繁多算法难以适配多种数据类型

数据品质对预测后果的影响

常见的预测算法

统计类：

时序合成类：

指标预测分类的重要性

不同品种算法实用的数据类型不同，是否须要集成学习？

指标预测实例

磁盘占用率

零碎CPU使用率

指标预测理论案例

某运营商使用实例

cpu使用率预测

对于Meetup

AIOps Developer Meetup是由AIOps社区推出的，面向宽广开发者的系列线上直播及线下分享流动，咱们将汇聚AIOps社区专家团的力量给你提供优质的技术内容，无论是技术解读、开源治理、行业解决方案，置信宽广developers总能在这里找到你想要的内容。

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。

关于算法:AIOps智能运维中的指标算法场景分享-内附视频ppt资料