IT运维平台算法背后的两大“神助攻”

把握一门业务流程语言表达，各个领域所使用的编程语言大多数都不一样，例如，app、手机游戏开发一般使用Java；电脑 *** 作系统、单片机设计应用C；客户端网游应用C 这些。在我们选定了业务方向，还要把握这一业务上最经常所使用的编程语言。

把握一门语言不仅是不会打印出hello world或是写一些简单的程序流程，更为重要了解语言的最底层体制、语言风格、编译程序方法、常见类库、程序设计模式这些具体内容。而只有把握这种才能使用这门语言来解决问题。

熟练优化算法与算法设计，熟练优化算法与算法设计是很重要的。不仅由于大型厂招聘面试要调查优化算法和算法设计的题，更因为优化算法算法设计才是一个程序流程的内核。开发程序就是为了解决困难，而解决问题思想是优化算法。

经常有人把技术性看做是程序员的外功，而算法是内功。内功变高，练什么技术性都很快。很多同学我希望你能速学优化算法，但既然是修炼内功，基本上都不会太快。最好的方法就是日积月累的训练，撰写基础的算法代码，像快速排序、二叉查找树、哈希表这种经典算法，应当顺手就可表达出来。

把握一门开发语言，理解了了业务开发语言和优化算法，就可以开始具体的开发了。但是日常工作上除开业务开发，还会有一些小毛病必须敲代码去解决，这需要把握一门开发语言了。

例如，服务器上有一批用户数据，我们希望从日志中把消费者的登录时间提取出来，进行相应的的分析。这时候怎么样用C ，要经过编译程序、运作、乃至gdb调试等很多流程，非常麻烦，那如果使用python或是shell脚本制作，两行句子就可以把问题解决了。

一、IT 主体职业

软件类： 系统分析师、计算机程序设计员、软件测试师、软件项目管理师、系统架构设计师。

硬件类： 计算机维修工、硬件工程师。

网 络类： 计算机网络管理员、计算机系统设计师、网络综合布线员、网络建设工程师、网络运维工程师、网络安全工程师。

信息系统类： 计算机 *** 作员、信息系统安全师、信息系统管理师、数据库系统管理员、信息系统监理师、信息系统评估师、信息资源开发与管理人员、信息系统设计人员。

制造类： 半导体器件测试工、半导体器件制作工艺师、半导体器件制作工、半导体器件制作工、半导体器件支持工、半导体器件封装工。

二、IT 应用职业

控制类：单片机应用设计师、控制系统设计师、逻辑控制芯片编辑员、数据自动采集与分析员。

应用系统开发类： 嵌入式系统开发师、网站开发师、游戏程序开发师、射频识别系统开发师。

设计类：计算机平面设计师

商务类：网络编辑人员、网络营销师、网络推广、媒体投放专员。

娱乐类： 数字视频制作师、数字音频制作师、三维动画制作人员、游戏美术设计师。

教育类： 网络课件制作师、计算机讲师。

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：

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