背景介紹

這個分享主要包括智能監(jiān)控的技術實現(xiàn)，以及大規(guī)模日志監(jiān)測數(shù)據(jù)的自動化接入兩部分。我先介紹一下智能監(jiān)控部分，下一期分享中我的兩位同事將給大家著重介紹日志分析處理的計算存儲。智能監(jiān)控現(xiàn)在其他一些公司也有在做，希望通過這次分享能夠給大家?guī)硪恍┬碌膯l(fā)，也歡迎大家能夠提出問題和建議，互相切磋交流經(jīng)驗。

相關廠商內(nèi)容

分享內(nèi)容的提綱如下：CREATE智能監(jiān)控的業(yè)務背景、技術思想、技術實現(xiàn)細節(jié)、難點和今后的優(yōu)化方向。

嘉賓介紹

馬小鵬，XXX全景業(yè)務監(jiān)控平臺技術負責人。2013 起在阿里從事大規(guī)模系統(tǒng)日志分析及應用的研發(fā)，曾經(jīng)主導了直通車廣告主報表平臺和實時報表存儲選型。在加入阿里之前，曾負責網(wǎng)易電商 App 數(shù)據(jù)統(tǒng)計平臺的研發(fā)。

一、CREATE智能監(jiān)控的背景

CREATE作為XXX業(yè)務監(jiān)控平臺，主要在業(yè)務日志、數(shù)據(jù)的實時統(tǒng)計分析基礎上做監(jiān)控報警以及輔助定位。阿里集團內(nèi)部也有很多優(yōu)秀的監(jiān)控平臺，它們在開放性上做的很好，接入成本也不高，但是監(jiān)控閾值也是開放給用戶自己設定。這種情況下，對于業(yè)務監(jiān)控人工維護閾值就比較復雜，需要有豐富的經(jīng)驗來拍定閾值，需要人工持續(xù)的維護不同監(jiān)控項的監(jiān)控閾值。所以，在業(yè)務快速發(fā)展的前提下，傳統(tǒng)的靜態(tài)閾值監(jiān)控很容易出現(xiàn)了誤報、漏報的問題，而且人工維護成本高，監(jiān)控視野局限。CREATE就是在這種基礎上，我們試著從大數(shù)據(jù)應用的角度，去解決業(yè)務監(jiān)控中的問題，由此誕生的。

1． 業(yè)務背景：

（1）體量大：CREATE現(xiàn)在接入的業(yè)務線覆蓋了XXX主體的90％業(yè)務，每天處理的日志量在100T以上，業(yè)務監(jiān)控需要對各業(yè)務線的流量分層級實時監(jiān)控，核心數(shù)據(jù)以1分鐘為周期，一般監(jiān)測數(shù)據(jù)以5分鐘或1小時為周期，監(jiān)控目標非常多，按人工維護這些監(jiān)控的閾值、啟停、生效實效等幾乎是達不到的。

（2）變化多：業(yè)務監(jiān)控的監(jiān)測數(shù)據(jù)大都是業(yè)務指標，不同于系統(tǒng)運維指標，比如RT／QPS／TPS等一般是比較穩(wěn)定的，業(yè)務指標具有周期性變化的特點，比如工作日和節(jié)假日的區(qū)別、業(yè)務營銷策略調(diào)整的影響等，在這種情況下人工設定的靜態(tài)報警閾值準確性就很難保障了。

（3）迭代快：隨著XXX資源整合和業(yè)務的快速發(fā)展，監(jiān)控目標也經(jīng)常發(fā)生變化，比如流量監(jiān)控資源位的調(diào)整、效果監(jiān)控的產(chǎn)品類型劃分等，曾經(jīng)出現(xiàn)過新流量上線后的監(jiān)控盲點。

2． 技術背景：

圖1 CREATE技術背景

通常的業(yè)務監(jiān)控系統(tǒng)或平臺，都是由采集、數(shù)據(jù)處理、檢測、報警等模塊組成的，CREATE也是如此，不過它的技術架構上用了阿里內(nèi)部的一些技術中間件，比如采集我們使用TimeTunnel（它有agent在各臺日志服務器上拉日志到Topic，并且負責將離線日志放到ODPS上），這部分我不再介紹了。

數(shù)據(jù)處理我們使用的jstorm和ODPS MR job分別對日志進行實時、離線批處理，主要包括日志解析、校驗、時間周期歸一化、聚合、寫存儲（HBase）等操作，這部分下一期分享中我的同事會詳細介紹。今天的分享主要集中在閾值預測、監(jiān)控檢測、報警生成＆通知、輔助定位這四部分。

二、技術思想

智能監(jiān)控就是讓系統(tǒng)在業(yè)務監(jiān)控的某些環(huán)節(jié)上代替人工執(zhí)行和判斷的過程。人工維護監(jiān)控目標和閾值是以經(jīng)驗為參考的，系統(tǒng)如何自動判斷哪些目標需要監(jiān)控、自動設定監(jiān)控目標的閾值水位、不用人力維護，是基于對歷史樣本數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析得出判斷依據(jù)。

通過收集監(jiān)測數(shù)據(jù)的樣本，并使用智能檢測算法模型，讓程序自動對監(jiān)控項指標的基準值、閾值做預測，在檢測判斷異常報警時使用規(guī)則組合和均值漂移算法，能精確地判斷需要報警的異常點和變點。

1．閾值水位自適應變化

以往我們添加監(jiān)控有兩種做法：

給指標M1設置一個水位線，低于（或高于）水位，觸發(fā)報警；

給指標M1設置同比、環(huán)比波動幅度，比如同比波動20％、環(huán)比波動10％觸發(fā)報警；

以上兩種方式，是平常大家常用的監(jiān)控方式，但是效果確不理想，這種靜態(tài)閾值長期來看沒有適應變化的能力，需要人工維護，而且報警準確性也依賴于同環(huán)比數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性。

我們能否讓系統(tǒng)具備自動適應變化的能力，自動調(diào)整閾值水位？就如同手動擋的汽車換成自動擋一樣，可以根據(jù)速度自己調(diào)節(jié)檔位。

2．監(jiān)控項自動發(fā)現(xiàn)

當我們的監(jiān)控系統(tǒng)具備預測動態(tài)閾值的能力后，監(jiān)控項的維護是否也可以交給系統(tǒng)去做？

可能大家也曾遇到過類似的情況，舊的監(jiān)控項已經(jīng)沒有數(shù)據(jù)了，新的監(jiān)控目標卻因為各種原因被漏掉，人工維護監(jiān)控項需要及時同步上下線變更，但是當我們需要監(jiān)控的目標有一千個、一萬個甚至更多的時候，人力是無法一直跟進這些監(jiān)控項的維護工作的，或者說這種工作比較單調(diào)容易被忽視。

我們能否將判斷如何篩選監(jiān)控項的規(guī)則交給系統(tǒng)，讓它去定期檢查哪些監(jiān)控項已經(jīng)實效，哪些監(jiān)控項需要新增，哪些監(jiān)控項的閾值需要調(diào)節(jié)。這種發(fā)現(xiàn)規(guī)則是穩(wěn)定的，僅僅是依據(jù)發(fā)現(xiàn)規(guī)則得出的監(jiān)控項內(nèi)容在不斷變化而已。

3．過濾誤報時欲擒故縱

當我們的監(jiān)控系統(tǒng)具備預測動態(tài)閾值、自動發(fā)現(xiàn)并維護監(jiān)控項的能力后，如何達到不漏報和不誤報之間的平衡？

對于監(jiān)控而言，漏報是不可容忍的，但是誤報過多也容易使人麻木。

通常的做法是為了不被誤報干擾至麻木，會把閾值調(diào)節(jié)得寬松些，但是這種做法容易產(chǎn)生漏報，尤其是下跌不太明顯的情況。

CREATE采取的思路是對誤報case欲擒故縱，在首先確保不漏報的基礎上降低誤報率。先監(jiān)控產(chǎn)生疑似異常點，這一環(huán)節(jié)我們基于動態(tài)閾值去檢測時相對嚴格一些（或者說這一環(huán)節(jié)不用考慮報警收斂的問題），然后對這些疑似異常點再做驗證、過濾，最終生成報警通知，驗證和過濾的依據(jù)是預先定義的規(guī)則，比如指標組合判斷、報警收斂表達式等。

三、技術實現(xiàn)細節(jié)

下面介紹技術實現(xiàn)的一些細節(jié)，分為監(jiān)控系統(tǒng)的架構、動態(tài)閾值、變點檢測、智能全景、輔助定位五個點。

1、整體介紹

CREATE監(jiān)控系統(tǒng)的四個輸入：實時監(jiān)測數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)、預測策略、報警過濾規(guī)則。

其中，歷史數(shù)據(jù)是實時監(jiān)測數(shù)據(jù)的積累。

而預測策略主要包括：

（1）閾值參數(shù)：設置基于預測基準值的系數(shù)決定閾值上下限區(qū)間、分時段閾值預測系數(shù)、分報警靈敏度閾值預測系數(shù)；

（2）預測參數(shù)：樣本數(shù)量、異常樣本過濾的高斯函數(shù)水位或者過濾比例、基于均值漂移模型的樣本分段選取置信度等。

關于報警過濾規(guī)則，主要是為了在充分捕捉疑似異常點的前提下，過濾不必要的報警。比如指標M1異常，但是組合規(guī)則是M1和M2同時異常才報警，這種就會過濾掉。再比如，按照報警收斂規(guī)則，一個監(jiān)控項的第1次，第2次，第10次，第50次連續(xù)報警值得關注，可以設置收斂表達式為1，2，10，50，那么在報警通知生成時對于第3，4，…，9，11，12，…，49次報警可以忽略，因為反復通知的意義不大，這個規(guī)則可以按需要達到自動收斂。也可以在同一監(jiān)控項的多個實例同時發(fā)生異常報警的情況下，按規(guī)則合并成一條報警，這些規(guī)則可以按具體情況去實現(xiàn)，最終的目的是以最簡潔的方式暴露最值得關注的報警。

（這里補充一句，我們最近在考慮新的收斂方式，對第1條和最后1條報警，并且自動計算出累積gap，這樣異常的起止和影響范圍更明顯）

圖2 CREATE報警系統(tǒng)架構

2、動態(tài)閾值

監(jiān)控使用控制圖，對監(jiān)測指標的時間序列可視化，讓人們可以清楚的看到指標的波動。基于控制圖的監(jiān)控，以往很多都是靜態(tài)閾值方式，比如前面提到的靜態(tài)水位線、同環(huán)比。動態(tài)閾值是為控制圖的時間序列每個點，預估該點對應時刻這個指標的基準值、閾值上限、閾值下限，從而讓程序可以自動判斷是否有異常。因為這種預估基于過去幾個月甚至更多的歷史樣本作為參考，所以比同環(huán)比兩個數(shù)據(jù)作為參照的準確度要高。動態(tài)閾值預測的理論基礎是高斯分布和均值漂移模型。

圖3 動態(tài)閾值原理

動態(tài)閾值預測的步驟主要是這樣：

（1）樣本選?。哼@個根據(jù)自己的需要，一般建議選取過去50天左右的樣本。

（2）異常樣本篩除：這個過程主要使用高斯分布函數(shù)過濾掉函數(shù)值小于0．01，或者標準方差絕對值大于1的樣本。

（3）樣本截?。阂驗楹髞砦覀儍?yōu)化的版本，在（2）的基礎上使用均值漂移模型對歷史樣本在時間序列上進行分段檢驗，如果有周期性變化、或者持續(xù)單調(diào)變化，則會反復迭代均值漂移模型尋找均值漂移點，然后截取離當前日期最近第一段（或者可以理解為最近一段時間最平穩(wěn)的樣本序列）。樣本選取還有一個需要注意的問題，節(jié)假日和工作日的樣本要分開選取，預測工作日的閾值要選擇工作日的樣本，節(jié)假日亦然，也就是對預測樣本從日期、周末、平穩(wěn)性三個維度拆分選取。

（4）預測基準值：經(jīng)過（2）和（3）的篩選、截取，剩

本方案將配電電源監(jiān)控、環(huán)境監(jiān)控、和安全視頻監(jiān)控結(jié)合在一起，提出建設基于IP網(wǎng)絡傳輸技術的數(shù)字化、網(wǎng)絡化監(jiān)控系統(tǒng)工程。

來源：機房動力環(huán)境監(jiān)控 http://jlyswyh.com/solution/   本文采集于網(wǎng)絡，如有問題有聯(lián)系刪除