睿象云智能告警平台的分派策略
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2023-01-07
IT集中运维平台（it综合运维管理平台）
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本篇文章给大家谈谈IT集中运维平台，以及it综合运维管理平台对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
今天给各位分享IT集中运维平台的知识，其中也会对it综合运维管理平台进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
1、统一的运行展现：可以给运维管理人员提供网络管理、业务应用管理、机房环境等资源监控系统的集中展现与处理平台，这即方便运维人员操作，也解决IT集中运维平台了IT系统的统一协调问题;2、问题的管理功能：可以帮助运维人员查明突发事件或错误产生的根本原因，并制定解决问题的方案和防止错误再次发生的有效措施;
3、变更的管理：通过分析、计划、执行和回顾四个阶段，最大限度控制变更的风险，保持企业IT部门和客户之间的信息沟通，这不但降低了对人的依赖，而且还实现了运维的量化、标准化管理。
本文主要谈算法对运维的作用，涉及异常检测和归因分析两方面，围绕运维系统Kale 中 skyline、Oculus 模块、Opprentice 系统、Granger causality（格兰杰因果关系）、FastDTW 算法等细节展开。
一、异常检测
异常检测，是运维工程师们最先可能接触的地方了。毕竟监控告警是所有运维工作的基础。设定告警阈值是一项耗时耗力的工作，需要运维人员在充分了解业务的前提下才能进行，还得考虑业务是不是平稳发展状态，否则一两周改动一次，运维工程师绝对是要发疯的。
如果能将这部分工作交给算法来解决，无疑是推翻一座大山。这件事情，机器学习当然可以做到。但是不用机器学习，基于数学统计的算法，同样可以，而且效果也不差。
异常检测之Skyline异常检测模块
2013年，Etsy 开源了一个内部的运维系统，叫 Kale。其中的 skyline 部分，就是做异常检测的模块， 它提供了 9 种异常检测算法 ：
first_hour_average、
simple_stddev_from_moving_average、
stddev_from_moving_average、
mean_subtraction_cumulation、
least_squares
histogram_bins、
grubbs、
median_absolute_deviation、
Kolmogorov-Smirnov_test
简要的概括来说，这9种算法分为两类：
从正态分布入手：假设数据服从高斯分布，可以通过标准差来确定绝大多数数据点的区间；或者根据分布的直方图，落在过少直方里的数据就是异常；或者根据箱体图分析来避免造成长尾影响。
从样本校验入手：采用 Kolmogorov-Smirnov、Shapiro-Wilk、Lilliefor 等非参数校验方法。
这些都是统计学上的算法，而不是机器学习的事情。当然，Etsy 这个 Skyline 项目并不是异常检测的全部。
首先，这里只考虑了一个指标自己的状态，从纵向的时序角度做异常检测。而没有考虑业务的复杂性导致的横向异常。其次，提供了这么多种算法，到底一个指标在哪种算法下判断的更准？这又是一个很难判断的事情。
问题一： 实现上的抉择。同样的样本校验算法，可以用来对比一个指标的当前和历史情况，也可以用来对比多个指标里哪个跟别的指标不一样。
问题二： Skyline 其实自己采用了一种特别朴实和简单的办法来做补充——9 个算法每人一票，投票达到阈值就算数。至于这个阈值，一般算 6 或者 7 这样，即占到大多数即可。
异常检测之Opprentice系统
作为对比，面对相同的问题，百度 SRE 的智能运维是怎么处理的。在去年的 APMcon 上，百度工程师描述 Opprentice 系统的主要思想时，用了这么一张图：
Opprentice 系统的主体流程为：
KPI 数据经过各式 detector 计算得到每个点的诸多 feature；
通过专门的交互工具，由运维人员标记 KPI 数据的异常时间段；
采用随机森林算法做异常分类。
其中 detector 有14种异常检测算法，如下图：
我们可以看到其中很多算法在 Etsy 的 Skyline 里同样存在。不过，为避免给这么多算法调配参数，直接采用的办法是：每个参数的取值范围均等分一下——反正随机森林不要求什么特征工程。如，用 holt-winters 做为一类 detector。holt-winters 有α，β，γ 三个参数，取值范围都是 [0, 1]。那么它就采样为 (0.2, 0.4, 0.6, 0.8)，也就是 4 ** 3 = 64 个可能。那么每个点就此得到 64 个特征值。
异常检测之
Opprentice 系统与 Skyline 很相似
Opprentice 系统整个流程跟 skyline 的思想相似之处在于先通过不同的统计学上的算法来尝试发现异常，然后通过一个多数同意的方式/算法来确定最终的判定结果。
只不过这里百度采用了一个随机森林的算法，来更靠谱一点的投票。而 Etsy 呢？在 skyline 开源几个月后，他们内部又实现了新版本，叫 Thyme。利用了小波分解、傅里叶变换、Mann-whitney 检测等等技术。
另外，社区在 Skyline 上同样做了后续更新，Earthgecko 利用 Tsfresh 模块来提取时序数据的特征值，以此做多时序之间的异常检测。我们可以看到，后续发展的两种 Skyline，依然都没有使用机器学习，而是进一步深度挖掘和调整时序相关的统计学算法。
开源社区除了 Etsy，还有诸多巨头也开源过各式其他的时序异常检测算法库，大多是在 2015 年开始的。列举如下：
Yahoo! 在去年开源的 egads 库。(Java)
Twitter 在去年开源的 anomalydetection 库。(R)
Netflix 在 2015 年开源的 Surus 库。(Pig，基于PCA)
其中 Twitter 这个库还被 port 到 Python 社区，有兴趣的读者也可以试试。
二、归因分析
归因分析是运维工作的下一大块内容，就是收到报警以后的排障。对于简单故障，应对方案一般也很简单，采用 service restart engineering~ 但是在大规模 IT 环境下，通常一个故障会触发或导致大面积的告警发生。如果能从大面积的告警中，找到最紧迫最要紧的那个，肯定能大大的缩短故障恢复时间(MTTR)。
这个故障定位的需求，通常被归类为根因分析（RCA，Root Cause Analysis）。当然，RCA 可不止故障定位一个用途，性能优化的过程通常也是 RCA 的一种。
归因分析之 Oculus 模块
和异常检测一样，做 RCA 同样是可以统计学和机器学习方法并行的~我们还是从统计学的角度开始。依然是 Etsy 的 kale 系统，其中除了做异常检测的 skyline 以外，还有另外一部分，叫 Oculus。而且在 Etsy 重构 kale 2.0 的时候，Oculus 被认为是1.0 最成功的部分，完整保留下来了。
Oculus 的思路，用一句话描述，就是：如果一个监控指标的时间趋势图走势，跟另一个监控指标的趋势图长得比较像，那它们很可能是被同一个根因影响的。那么，如果整体 IT 环境内的时间同步是可靠的，且监控指标的颗粒度比较细的情况下，我们就可能近似的推断：跟一个告警比较像的最早的那个监控指标，应该就是需要重点关注的根因了。
Oculus 截图如下：
这部分使用的 计算方式有两种：
欧式距离，就是不同时序数据，在相同时刻做对比。假如0分0秒，a和b相差1000，0分5秒，也相差1000，依次类推。
FastDTW，则加了一层偏移量，0分0秒的a和0分5秒的b相差1000，0分5秒的a和0分10秒的b也相差1000，依次类推。当然，算法在这个简单假设背后，是有很多降低计算复杂度的具体实现的，这里就不谈了。
唯一可惜的是 Etsy 当初实现 Oculus 是基于 ES 的 0.20 版本，后来该版本一直没有更新。现在停留在这么老版本的 ES 用户应该很少了。除了 Oculus，还有很多其他产品，采用不同的统计学原理，达到类似的效果。
归因分析之 Granger causality
Granger causality（格兰杰因果关系）是一种算法，简单来说它通过比较“已知上一时刻所有信息，这一时刻 X 的概率分布情况”和“已知上一时刻除 Y 以外的所有信息，这一时刻 X 的概率分布情况”，来判断 Y 对 X 是否存在因果关系。
可能有了解过一点机器学习信息的读者会很诧异了：不是说机器只能反应相关性，不能反应因果性的么？需要说明一下，这里的因果，是统计学意义上的因果，不是我们通常哲学意义上的因果。
统计学上的因果定义是：『在宇宙中所有其他事件的发生情况固定不变的条件下，如果一个事件 A 的发生与不发生对于另一个事件 B 的发生的概率有影响，并且这两个事件在时间上有先后顺序（A 前 B 后），那么我们便可以说 A 是 B 的原因。』
归因分析之皮尔逊系数
另一个常用的算法是皮尔逊系数。下图是某 ITOM 软件的实现：
我们可以看到，其主要元素和采用 FastDTW 算法的 Oculus 类似：correlation 表示相关性的评分、lead/lag 表示不同时序数据在时间轴上的偏移量。
皮尔逊系数在 R 语言里可以特别简单的做到。比如我们拿到同时间段的访问量和服务器 CPU 使用率：
然后运行如下命令：
acc_count<-scale(acc$acc_count,center=T,scale=T)
cpu<-scale(acc$cpuload5,center=T,scale=T)
cor.test(acc_count,cpu)
可以看到如下结果输出：
对应的可视化图形如下：
这就说明网站数据访问量和 CPU 存在弱相关，同时从散点图上看两者为非线性关系。因此访问量上升不一定会真正影响 CPU 消耗。
其实 R 语言不太适合嵌入到现有的运维系统中。那这时候使用 Elasticsearch 的工程师就有福了。ES 在大家常用的 metric aggregation、bucket aggregation、pipeline aggregation 之外，还提供了一种 matrix aggregation，目前唯一支持的 matrix_stats 就是采用了皮尔逊系数的计算，接口文档见：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-aggregations-matrix-stats-aggregation.html
唯一需要注意的就是，要求计算相关性的两个字段必须同时存在于一个 event 里。所以没法直接从现成的 ES 数据中请求不同的 date_histogram，然后计算，需要自己手动整理一遍，转储回 ES 再计算。
饶琛琳，目前就职日志易，有十年运维工作经验。在微博担任系统架构师期间，负责带领11人的SRE团队。著有《网站运维技术与实践》、《ELKstack权威指南》，合译有《Puppet 3 Cookbook》、《Learning Puppet 4》。在众多技术大会上分享过自动化运维与数据分析相关主题。
本文目录一览：
IT运维平台应该具备什么特点
IT运维管理工具至少应该具备下面几个特点IT集中运维平台：1、统一的运行展现：可以给运维管理人员提供网络管理、业务应用管理、机房环境等资源监控系统的集中展现与处理平台，这即方便运维人员操作，也解决IT集中运维平台了IT系统的统一协调问题;2、问题的管理功能：可以帮助运维人员查明突发事件或错误产生的根本原因，并制定解决问题的方案和防止错误再次发生的有效措施;
3、变更的管理：通过分析、计划、执行和回顾四个阶段，最大限度控制变更的风险，保持企业IT部门和客户之间的信息沟通，这不但降低了对人的依赖，而且还实现了运维的量化、标准化管理。
IT运维平台算法背后的两大“神助攻”
智能运维(AIops)是目前 IT 运维领域最火热的词汇，全称是 Algorithmic IT operations platforms，正规翻译是『基于算法的 IT 运维平台』，直观可见算法是智能运维的核心要素之一。本文主要谈算法对运维的作用，涉及异常检测和归因分析两方面，围绕运维系统Kale 中 skyline、Oculus 模块、Opprentice 系统、Granger causality（格兰杰因果关系）、FastDTW 算法等细节展开。
一、异常检测
异常检测，是运维工程师们最先可能接触的地方了。毕竟监控告警是所有运维工作的基础。设定告警阈值是一项耗时耗力的工作，需要运维人员在充分了解业务的前提下才能进行，还得考虑业务是不是平稳发展状态，否则一两周改动一次，运维工程师绝对是要发疯的。
如果能将这部分工作交给算法来解决，无疑是推翻一座大山。这件事情，机器学习当然可以做到。但是不用机器学习，基于数学统计的算法，同样可以，而且效果也不差。
异常检测之Skyline异常检测模块
2013年，Etsy 开源了一个内部的运维系统，叫 Kale。其中的 skyline 部分，就是做异常检测的模块， 它提供了 9 种异常检测算法 ：
first_hour_average、
simple_stddev_from_moving_average、
stddev_from_moving_average、
mean_subtraction_cumulation、
least_squares
histogram_bins、
grubbs、
median_absolute_deviation、
Kolmogorov-Smirnov_test
简要的概括来说，这9种算法分为两类：
从正态分布入手：假设数据服从高斯分布，可以通过标准差来确定绝大多数数据点的区间；或者根据分布的直方图，落在过少直方里的数据就是异常；或者根据箱体图分析来避免造成长尾影响。
从样本校验入手：采用 Kolmogorov-Smirnov、Shapiro-Wilk、Lilliefor 等非参数校验方法。
这些都是统计学上的算法，而不是机器学习的事情。当然，Etsy 这个 Skyline 项目并不是异常检测的全部。
首先，这里只考虑了一个指标自己的状态，从纵向的时序角度做异常检测。而没有考虑业务的复杂性导致的横向异常。其次，提供了这么多种算法，到底一个指标在哪种算法下判断的更准？这又是一个很难判断的事情。
问题一： 实现上的抉择。同样的样本校验算法，可以用来对比一个指标的当前和历史情况，也可以用来对比多个指标里哪个跟别的指标不一样。
问题二： Skyline 其实自己采用了一种特别朴实和简单的办法来做补充——9 个算法每人一票，投票达到阈值就算数。至于这个阈值，一般算 6 或者 7 这样，即占到大多数即可。
异常检测之Opprentice系统
作为对比，面对相同的问题，百度 SRE 的智能运维是怎么处理的。在去年的 APMcon 上，百度工程师描述 Opprentice 系统的主要思想时，用了这么一张图：
Opprentice 系统的主体流程为：
KPI 数据经过各式 detector 计算得到每个点的诸多 feature；
通过专门的交互工具，由运维人员标记 KPI 数据的异常时间段；
采用随机森林算法做异常分类。
其中 detector 有14种异常检测算法，如下图：
我们可以看到其中很多算法在 Etsy 的 Skyline 里同样存在。不过，为避免给这么多算法调配参数，直接采用的办法是：每个参数的取值范围均等分一下——反正随机森林不要求什么特征工程。如，用 holt-winters 做为一类 detector。holt-winters 有α，β，γ 三个参数，取值范围都是 [0, 1]。那么它就采样为 (0.2, 0.4, 0.6, 0.8)，也就是 4 ** 3 = 64 个可能。那么每个点就此得到 64 个特征值。
异常检测之
Opprentice 系统与 Skyline 很相似
Opprentice 系统整个流程跟 skyline 的思想相似之处在于先通过不同的统计学上的算法来尝试发现异常，然后通过一个多数同意的方式/算法来确定最终的判定结果。
只不过这里百度采用了一个随机森林的算法，来更靠谱一点的投票。而 Etsy 呢？在 skyline 开源几个月后，他们内部又实现了新版本，叫 Thyme。利用了小波分解、傅里叶变换、Mann-whitney 检测等等技术。
另外，社区在 Skyline 上同样做了后续更新，Earthgecko 利用 Tsfresh 模块来提取时序数据的特征值，以此做多时序之间的异常检测。我们可以看到，后续发展的两种 Skyline，依然都没有使用机器学习，而是进一步深度挖掘和调整时序相关的统计学算法。
开源社区除了 Etsy，还有诸多巨头也开源过各式其他的时序异常检测算法库，大多是在 2015 年开始的。列举如下：
Yahoo! 在去年开源的 egads 库。(Java)
Twitter 在去年开源的 anomalydetection 库。(R)
Netflix 在 2015 年开源的 Surus 库。(Pig，基于PCA)
其中 Twitter 这个库还被 port 到 Python 社区，有兴趣的读者也可以试试。
二、归因分析
归因分析是运维工作的下一大块内容，就是收到报警以后的排障。对于简单故障，应对方案一般也很简单，采用 service restart engineering~ 但是在大规模 IT 环境下，通常一个故障会触发或导致大面积的告警发生。如果能从大面积的告警中，找到最紧迫最要紧的那个，肯定能大大的缩短故障恢复时间(MTTR)。
这个故障定位的需求，通常被归类为根因分析（RCA，Root Cause Analysis）。当然，RCA 可不止故障定位一个用途，性能优化的过程通常也是 RCA 的一种。
归因分析之 Oculus 模块
和异常检测一样，做 RCA 同样是可以统计学和机器学习方法并行的~我们还是从统计学的角度开始。依然是 Etsy 的 kale 系统，其中除了做异常检测的 skyline 以外，还有另外一部分，叫 Oculus。而且在 Etsy 重构 kale 2.0 的时候，Oculus 被认为是1.0 最成功的部分，完整保留下来了。
Oculus 的思路，用一句话描述，就是：如果一个监控指标的时间趋势图走势，跟另一个监控指标的趋势图长得比较像，那它们很可能是被同一个根因影响的。那么，如果整体 IT 环境内的时间同步是可靠的，且监控指标的颗粒度比较细的情况下，我们就可能近似的推断：跟一个告警比较像的最早的那个监控指标，应该就是需要重点关注的根因了。
Oculus 截图如下：
这部分使用的 计算方式有两种：
欧式距离，就是不同时序数据，在相同时刻做对比。假如0分0秒，a和b相差1000，0分5秒，也相差1000，依次类推。
FastDTW，则加了一层偏移量，0分0秒的a和0分5秒的b相差1000，0分5秒的a和0分10秒的b也相差1000，依次类推。当然，算法在这个简单假设背后，是有很多降低计算复杂度的具体实现的，这里就不谈了。
唯一可惜的是 Etsy 当初实现 Oculus 是基于 ES 的 0.20 版本，后来该版本一直没有更新。现在停留在这么老版本的 ES 用户应该很少了。除了 Oculus，还有很多其他产品，采用不同的统计学原理，达到类似的效果。
归因分析之 Granger causality
Granger causality（格兰杰因果关系）是一种算法，简单来说它通过比较“已知上一时刻所有信息，这一时刻 X 的概率分布情况”和“已知上一时刻除 Y 以外的所有信息，这一时刻 X 的概率分布情况”，来判断 Y 对 X 是否存在因果关系。
可能有了解过一点机器学习信息的读者会很诧异了：不是说机器只能反应相关性，不能反应因果性的么？需要说明一下，这里的因果，是统计学意义上的因果，不是我们通常哲学意义上的因果。
统计学上的因果定义是：『在宇宙中所有其他事件的发生情况固定不变的条件下，如果一个事件 A 的发生与不发生对于另一个事件 B 的发生的概率有影响，并且这两个事件在时间上有先后顺序（A 前 B 后），那么我们便可以说 A 是 B 的原因。』
归因分析之皮尔逊系数
另一个常用的算法是皮尔逊系数。下图是某 ITOM 软件的实现：
我们可以看到，其主要元素和采用 FastDTW 算法的 Oculus 类似：correlation 表示相关性的评分、lead/lag 表示不同时序数据在时间轴上的偏移量。
皮尔逊系数在 R 语言里可以特别简单的做到。比如我们拿到同时间段的访问量和服务器 CPU 使用率：
然后运行如下命令：
acc_count<-scale(acc$acc_count,center=T,scale=T)
cpu<-scale(acc$cpuload5,center=T,scale=T)
cor.test(acc_count,cpu)
可以看到如下结果输出：
对应的可视化图形如下：
这就说明网站数据访问量和 CPU 存在弱相关，同时从散点图上看两者为非线性关系。因此访问量上升不一定会真正影响 CPU 消耗。
其实 R 语言不太适合嵌入到现有的运维系统中。那这时候使用 Elasticsearch 的工程师就有福了。ES 在大家常用的 metric aggregation、bucket aggregation、pipeline aggregation 之外，还提供了一种 matrix aggregation，目前唯一支持的 matrix_stats 就是采用了皮尔逊系数的计算，接口文档见：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-aggregations-matrix-stats-aggregation.html
唯一需要注意的就是，要求计算相关性的两个字段必须同时存在于一个 event 里。所以没法直接从现成的 ES 数据中请求不同的 date_histogram，然后计算，需要自己手动整理一遍，转储回 ES 再计算。
饶琛琳，目前就职日志易，有十年运维工作经验。在微博担任系统架构师期间，负责带领11人的SRE团队。著有《网站运维技术与实践》、《ELKstack权威指南》，合译有《Puppet 3 Cookbook》、《Learning Puppet 4》。在众多技术大会上分享过自动化运维与数据分析相关主题。
求大神答：国内常见的IT运维管理平台有哪些？
天眼 Monitor可视化大数据运维平台，能够做到使Hadoop以及相关的大数据软件更容易使用，平台综合创建、管理、监视 Hadoop 集群，维度覆盖 Hadoop 整个生态圈，包括 Hive、Hbase、Sqoop、Zookeeper 及Spark等。平安科技IT运维最佳实践验证的一站式运维平台是指哪个平台？
指的是平安科技的MindWare系统管理平台。集成IT服务管理、作业平台、数据可视化、标准运维、持续部署、运营分析等关键运维场景，形成统一构件库，并提供开放接入标准。可帮助用户快速纳管异构IT资源,建立统一集中的IT运维服务,助力企业运维业务数字化转型。 关于IT集中运维平台和it综合运维管理平台的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 IT集中运维平台的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于it综合运维管理平台、IT集中运维平台的信息别忘了在本站进行查找喔。
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