IT运维平台算法背后的两大“神助攻”

初中物理公式一览表

物 理 量 主 要 公 式 主要单位

长度（L） (1) 用刻度尺测（2）路程 (3) 力的方向上通过的距离：s= (4) 力臂 = （5）液体深度

(6)物体厚度h= a= Km 、m、dm、cm 、mm等

1km=1000m

1m=100cm

面积（S） (1) 面积公式　S＝ab S=a2 S=πR2 = πD2

(2) 体积公式 (3) 压强公式　 1m2=102dm2

1dm2=102cm2

1cm2=102mm2

体积（V） (1) 数学公式V正=a3　V长=Sh=abh V柱＝Sh V球＝ πR3　(2) 密度公式(3)用量筒或量杯V=V2－V1 (4) 阿基米德原理　浸没时V＝V排＝F浮/ρ液g部分露出时V排＝V物－V露 1m3=103dm3

1dm3=103cm3

1cm3=103mm3

时间（t） （1）速度定义 （2）功率（3）用钟表测量 1h=60min

1min=60s

速度（ ） （1） （2）则 1m/s=36km/h

质量（m） (1)重力公式（2）功的公式　

(3)密度公式（4）用天平测量 1t=1000kg

1kg=1000g

1g=1000mg

密度（ρ） (1) 有 (2)压强公式 (3)阿基米德原理F浮＝ρ液gV排　则ρ液＝ 1g/cm3=1000

kg/m3

合力（F） (1)同方向F=F1＋F2　（2）反方向F= F1－F2（F1＞F2） N

压强（p） (1) （适用于一切固体和液体）（2） 适用于一切液体和侧面与底面垂直的固体（长方体、正方体、圆柱体） 1Pa=1N/m2

浮力（F浮） (1) 称重法 F浮＝G－F示　(2) 压力差法F浮＝F向上－F向下　

(3) 阿基米德原理法F浮＝ρ液gV排 (4) 漂浮或悬浮法F浮＝G

动力、阻力 　则　 与 单位相同即可

功（W） (1)定义W=Fs 重力做功W=Gh=mgh　摩擦力做功W=fs

(2)总功W总=F动s　 W总＝W有＋W额

有用功＝Gh　W有＝W总－W额

(3)η= W有=ηW总W总= （4） W=Pt 1J=1Nm

=1ws

机械效率（η） (1)η= =

(2) η= =

(3) 对于滑轮组　η= （n为在动滑轮上的绳子股数）

(4) η= = 由于有用功总小于总功，所以η总小于1

拉力（F） (1)不计动滑轮和绳重及摩擦时，F＝ （2）不计绳重及摩擦时 （3）一般用 （n为在动滑轮上的绳子股数）（4）物体匀速运动，一般F＝f (f 一般为摩擦力)

功率(P) (1)P= (2) P= = (3)从机器的铭牌上读出 1w=1J/s

=1Nm/s

比热（c） (1) Q吸＝cm(t－t0) Q放＝cm(t0－t)　可统一为Q=cm△t

则

(2) Q放＝qm（q为J/kg m用kg）

(3) Q放＝qV (q为J/ m3　 V用m3)

(4) 不计热量的损失时　Q吸＝Q放（热平衡方程）

C的单位为

J/(Kg℃),水的比热为42×103J/（Kg ℃）物理意义为1kg水温度升高1℃吸收的热量为42×103J

电荷量（Q） (1)定义则Q＝It (2) W=UIt=UQ 则Q＝ （Q为电荷量） Q的单位为C

电流（I） (1) 定义　 （Q为电荷量）（2）

（3）W=UIt　则

(4)P＝UI　则 （P为电功率）

(5) 焦耳定律Q＝I2Rt　则

(6) 纯电阻电路W=UIt＝I2Rt 则

(7)P＝UI＝I2R　则

(8)串联：I＝I1＝I2　并联：I＝I1＋I2　（9）从电流表上读出 1A=1000mA

电压（U） (1) （Q为电荷量）（2）U＝IR　（3）（4）

(5)焦耳定律 （Q为产生的热量） 则 (6 )串联：U＝U1＋U2　并联：U＝U1＝U2

（7）从电压表上读出 1KV=1000V,

1V=1000mV。家庭电路为220V，对人体的安全电压不超过36V

电阻（R） (1) (伏安法测电阻的原理)（2）W＝UIt＝I2Rt＝

（3）

(4)焦耳定律Q＝I2Rt　则 （Q为产生的热量）

(5)串联：R＝R1＋R2　则R1＝R－R2　 R2＝R－R1

(6)并联：（7）从欧姆表上读出或从铭牌上读出如滑动变阻器上的“10Ω　1A”等字样。 1Ω＝1V/A

1MΩ=106Ω

1KΩ=103Ω

电功（W） (1) W＝UIt＝UQ（Q为电荷量）（2）W＝Q＝

（3）P＝ 则W＝（4）当无热量损失时W＝Q＝

（5）从电能表上读出（其单位为KWh） 国际单位为J，电能表上常用单位为KWh

1KWh=36×106J

电功率（P） (1) (2) P＝ (3)从用电器上读出 1Kw=1000w

1马力＝735w

电热（Q） (1) 当不计热量损失时，Q＝W＝

(2)热平衡方程Q吸＝Q放 其单位为J

通电时间（t） (1) (Q为电荷量)　(2)W＝UIt 则

(3) P＝ 则(4)Q＝则

祝同学们在中考中取得优异的成绩！

Q＝It，其中Q是流过截面的电量，I是电路中的电流强度，t是流过这些电量Q所用的时间。

I在数值上等于单位时间内流过某截面的电量。

W＝UIt，其中W是指电流所做的功，简称电功，U是该电路两端的电压，I、t的含义与上面一样。

库仑它是为纪念法国物理学家库仑而命名的。若导线中载有1安培的稳恒电流，则在1秒内通过导线横截面积的电量为1库仑。

库仑不是国际标准单位，而是国际标准导出单位。一个电子所带负电荷量库仑(元电荷)，也就是说1库仑相当于624146×1018个电子所带的电荷总量。最小电荷叫元电荷。

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 (02, 04, 06, 08)，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 20 的时候，Oculus 被认为是10 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 020 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)

cortest(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：

>

以上就是关于初中物理所有计算公式（文字+符号）还有各个量的单位，全部的内容，包括:初中物理所有计算公式（文字+符号）还有各个量的单位，、it图中的Q如何计算、IT运维平台算法背后的两大“神助攻”等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！