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使用機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和相關(guān)技術(shù)的根本原因分析解決方案

使用機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和相關(guān)技術(shù)的根本原因分析解決方案

IT 工程師經(jīng)常提到術(shù)語“MTTR”(平均修復(fù)時間)。這是一個關(guān)鍵指標(biāo),表明 IT 團(tuán)隊可以多快地解決懸而未決的問題。盡管我們今天擁有更復(fù)雜的監(jiān)控工具,并且可能能夠比以前更早地收到警報,但仍然需要不斷努力尋找根本原因分析解決方案并確定適當(dāng)?shù)难a(bǔ)救措施。這通常是 MTTR 花費的時間比預(yù)期長得多的原因。

使用機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和相關(guān)技術(shù)的根本原因分析解決方案-美聯(lián)科技

在這種情況下,根本原因分析可以通過結(jié)合過去的人類經(jīng)驗和機(jī)器驅(qū)動的數(shù)據(jù)處理能力來提供幫助,從而更快地提供可見性并建議最佳解決方案候選者。?在我們“馴服 IT 混亂”博客系列的第四篇文章中,我們將介紹使用機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 和相關(guān)技術(shù)的根本原因分析解決方案。

情境化警報

當(dāng)警報發(fā)生時,可能有許多導(dǎo)致它的故障。更好地理解警報的第一步是將其上下文化。通常,可以應(yīng)用四種情境化:

  1. 垂直堆疊
  2. 水平交通路徑
  3. 交易流程
  4. 時間序列事件關(guān)聯(lián)

1.垂直堆疊

現(xiàn)代IT 基礎(chǔ)架構(gòu)由多個層組成:從物理網(wǎng)絡(luò)到主機(jī)、服務(wù)和應(yīng)用程序。每一層都有不同的監(jiān)控機(jī)制,比如網(wǎng)絡(luò)層的流量監(jiān)控,服務(wù)層和應(yīng)用層的服務(wù)檢查。將警報與每一層的監(jiān)控指標(biāo)相關(guān)聯(lián)是使警報上下文化的第一步,如下圖所示:

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2. 橫向交通路徑

流量路徑是將警報上下文化的另一個維度。它嘗試將警報與監(jiān)控指標(biāo)以及流量連接起來。例如,網(wǎng)站問題的根本原因可以追溯到其相關(guān)的網(wǎng)關(guān)、Web 服務(wù)器、功能服務(wù)或搜索服務(wù),如下圖所示:

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3. 交易流程

事務(wù)是隨后執(zhí)行的一系列動作,共同完成一項任務(wù)。交易可以是由搜索、購物車操作和支付組成的高級電子商務(wù)流程。或者它可以是低級數(shù)據(jù)庫 SQL 執(zhí)行,包括多個內(nèi)存計算步驟和最終提交。建立警報與其事務(wù)流的關(guān)系將使 IT 操作員能夠?qū)I(yè)務(wù)目的與其底層操作聯(lián)系起來,并快速勾勒出警報的影響范圍,從而快速確定關(guān)鍵路徑。

4.時間序列事件關(guān)聯(lián)

所有 IT 事件都可以應(yīng)用到時間序列分析中,可以識別事件之間的順序關(guān)系,并對相關(guān)事件進(jìn)行分組和排序。順序關(guān)系不一定表示因果關(guān)系,然而,頻繁的、重復(fù)的順序關(guān)系可以被視為一種模式,當(dāng)與其他信息結(jié)合時,可能會導(dǎo)致進(jìn)一步的發(fā)現(xiàn)。

過去事故的監(jiān)督培訓(xùn)

過去的經(jīng)驗是解決當(dāng)今問題的寶貴財富。過去的警報數(shù)據(jù),以及所有上下文數(shù)據(jù)和解決方案信息,是機(jī)器學(xué)習(xí)的完美訓(xùn)練集。它通常是一個有監(jiān)督的學(xué)習(xí)過程,可以應(yīng)用多種學(xué)習(xí)模型,例如回歸、決策樹或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。通常,沒有適合所有場景的單一模型或一個問題的完美解決方案。機(jī)器學(xué)習(xí)的美妙之處在于它可以結(jié)合多個模型的結(jié)果,并提供一系列按置信度分?jǐn)?shù)排序的解決方案。人類可以檢查機(jī)器學(xué)習(xí)模型建議的解決方案,進(jìn)一步研究或嘗試它們。

超越根本原因分析解決方案

借助與機(jī)器學(xué)習(xí)建議的每個解決方案相關(guān)的置信度分?jǐn)?shù),人類操作員甚至可以建立自我修復(fù)機(jī)制。對于負(fù)面影響也很低的高度自信的解決方案,如果應(yīng)用它們,人工操作員可以讓機(jī)器自動執(zhí)行它們并監(jiān)控結(jié)果。當(dāng)機(jī)器智能學(xué)習(xí)和建模越來越多的經(jīng)驗時,需要的人工干預(yù)越來越少——即使是災(zāi)難性事件也是如此。這可能是邁向完全自動化的第一步,這是 IT 運(yùn)營的終極夢想。

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