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    IT監(jiān)控中的三層智能關(guān)聯(lián)實(shí)現(xiàn)及應(yīng)用實(shí)踐

    2024-12-08 00:00:00邊江濤
    中國新技術(shù)新產(chǎn)品 2024年9期

    摘 要:本文提出了一種基于三層智能關(guān)聯(lián)的監(jiān)控框架。該框架專注于SaaS/PaaS/IaaS三層資源的統(tǒng)一管理和關(guān)聯(lián),利用智能關(guān)聯(lián)技術(shù)自動(dòng)識(shí)別資源實(shí)體并構(gòu)建資源間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。采用多維時(shí)序指標(biāo)算法和事件鏈法2種方法,針對(duì)異常檢測(cè)和根因分析提供有效的解決方案。在北京電信CRM系統(tǒng)中的實(shí)際應(yīng)用中驗(yàn)證了這些方法的有效性,成功診斷了多個(gè)異常情況,證明了該監(jiān)控框架在實(shí)踐中的可行性。該框架為各種IT系統(tǒng)監(jiān)控提供新的思路和解決方案,提高資源管理的自動(dòng)化水平和故障排除的效率,對(duì)企業(yè)的運(yùn)維和管理有重要的價(jià)值。

    關(guān)鍵詞:IT監(jiān)控;智能關(guān)聯(lián);SaaS;PaaS;IaaS;根因定位

    中圖分類號(hào):TP 391 " " " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    隨著IT系統(tǒng)數(shù)字化架構(gòu)不斷更新,其架構(gòu)復(fù)雜度逐漸提升。當(dāng)面臨復(fù)雜多變的IT基礎(chǔ)設(shè)施時(shí),傳統(tǒng)的IT監(jiān)控系統(tǒng)面臨很多挑戰(zhàn),由于數(shù)據(jù)增長速度快,因此監(jiān)控范圍變得更廣。通過監(jiān)控系統(tǒng)只能看到表面現(xiàn)象,不能看出潛在的問題。因此,智能關(guān)聯(lián)技術(shù)的應(yīng)用顯得尤為重要。智能關(guān)聯(lián)允許監(jiān)控系統(tǒng)跨越不同層級(jí)的IT資源,通過關(guān)聯(lián)分析和智能處理,將不同層級(jí)的資源關(guān)聯(lián)起來。采用該技術(shù)可以通過監(jiān)控系統(tǒng)快速追溯問題的根源。

    1 三層智能關(guān)聯(lián)的總體設(shè)計(jì)

    本文搭建基于三層智能關(guān)聯(lián)的一體化運(yùn)維監(jiān)控平臺(tái),該平臺(tái)監(jiān)控對(duì)象范圍覆蓋信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)和業(yè)務(wù)處理全過程,從上到下依次為SaaS、PaaS、IaaS三層的全部軟、硬設(shè)備和資源對(duì)象。平臺(tái)通過配置數(shù)據(jù)庫(CMDB)集中統(tǒng)一管理服務(wù)間調(diào)用關(guān)系、實(shí)體間的承載關(guān)系、設(shè)備的物理連接關(guān)系三類關(guān)系信息,具有告警收斂、異常檢測(cè)以及根因定位等智能運(yùn)維功能。系統(tǒng)架構(gòu)及數(shù)據(jù)流圖如圖1所示。

    2 三層智能關(guān)聯(lián)的關(guān)鍵技術(shù)

    2.1 引入基于大數(shù)據(jù)的自動(dòng)管理CMDB技術(shù)

    本文提供一種基于大數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)關(guān)聯(lián)的動(dòng)態(tài)CMDB技術(shù)方法[1],采用多種措施將SaaS/PaaS/IaaS三層資源統(tǒng)一納入管理范疇,自動(dòng)構(gòu)建三層之間的動(dòng)態(tài)拓?fù)潢P(guān)聯(lián)關(guān)系,為運(yùn)維監(jiān)控、安全管控以及資產(chǎn)管理等應(yīng)用場(chǎng)景提供精準(zhǔn)實(shí)時(shí)的資源配置管理數(shù)據(jù)。

    2.1.1 重點(diǎn)舉措一:實(shí)體發(fā)現(xiàn)

    SaaS應(yīng)用實(shí)體發(fā)現(xiàn):通過調(diào)用鏈自動(dòng)發(fā)現(xiàn)識(shí)別全量及未知服務(wù),利用調(diào)用鏈追蹤技術(shù)[2],監(jiān)控并記錄服務(wù)之間的調(diào)用關(guān)系,跟蹤一個(gè)請(qǐng)求從一個(gè)服務(wù)到另一個(gè)服務(wù)的完整路徑。利用Jaeger工具[3],對(duì)服務(wù)間的請(qǐng)求和響應(yīng)進(jìn)行監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集,捕捉請(qǐng)求所經(jīng)過的每個(gè)服務(wù)并記錄詳細(xì)信息。運(yùn)用識(shí)別算法和模式匹配技術(shù),識(shí)別服務(wù)的關(guān)鍵信息。

    PaaS組件實(shí)體發(fā)現(xiàn):通過組件API接口,解析關(guān)鍵配置數(shù)據(jù),自動(dòng)發(fā)現(xiàn)組件基本信息。根據(jù)API返回?cái)?shù)據(jù)的結(jié)構(gòu),準(zhǔn)確提取出組件的關(guān)鍵信息。

    IaaS資源實(shí)體發(fā)現(xiàn):通過各類工具(SNMP、DPI等),自動(dòng)掃描探測(cè)設(shè)備基礎(chǔ)信息(IP/端口等)。通過發(fā)送特定的SNMP請(qǐng)求進(jìn)行深度解析,獲取設(shè)備的基礎(chǔ)信息。

    2.1.2 重點(diǎn)舉措二:內(nèi)部關(guān)聯(lián)

    SaaS之間關(guān)聯(lián):通過調(diào)用鏈自動(dòng)發(fā)現(xiàn)服務(wù)與服務(wù)之間的調(diào)用關(guān)系,監(jiān)控系統(tǒng)對(duì)收集的調(diào)用鏈數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合,將同一調(diào)用鏈的信息聚集為一個(gè)全局視圖。PaaS之間關(guān)聯(lián):通過組件API接口,解析組件關(guān)系數(shù)據(jù),自動(dòng)發(fā)現(xiàn)組件關(guān)系信息。IaaS之間關(guān)聯(lián):通過網(wǎng)絡(luò)流量自動(dòng)解析,發(fā)現(xiàn)設(shè)備之間的訪問關(guān)系,形成網(wǎng)絡(luò)拓?fù)潢P(guān)系圖。

    2.1.3 重點(diǎn)舉措三:外部關(guān)聯(lián)

    SaaS與PaaS關(guān)聯(lián):通過調(diào)用鏈自動(dòng)發(fā)現(xiàn)服務(wù)所訪問的組件實(shí)例信息。

    SaaS與IaaS關(guān)聯(lián):自動(dòng)發(fā)現(xiàn)服務(wù)所部署的容器信息。

    PaaS與IaaS關(guān)聯(lián):通過組件API接口,解析組件部署數(shù)據(jù),自動(dòng)發(fā)現(xiàn)組件所部署的資源信息。

    2.2 構(gòu)建指標(biāo)異常檢測(cè)引擎,實(shí)現(xiàn)問題事件因果關(guān)系的根因判斷

    基于SaaS、PaaS、IaaS指標(biāo)的采集和動(dòng)態(tài)CMDB配置管理,將各層指標(biāo)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析,調(diào)用根因定位模型,構(gòu)建三層指標(biāo)異常檢測(cè)引擎[4]。系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)如圖2所示。該設(shè)計(jì)包括以下4個(gè)步驟。步驟一,指標(biāo)實(shí)時(shí)監(jiān)控。通過Agent對(duì)S/P/IaaS三層進(jìn)行數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集監(jiān)控。步驟二,數(shù)據(jù)處理。對(duì)采集指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗/轉(zhuǎn)換/計(jì)算。步驟三,指標(biāo)關(guān)聯(lián)分析??s小指標(biāo)異常的排查范圍。步驟四,根因分析。根據(jù)時(shí)間因果、應(yīng)用調(diào)用因果和事務(wù)因果證據(jù)綜合判斷出根因問題。

    2.3 建立根因定位模型,快速定位故障根因

    以具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景的運(yùn)維監(jiān)控需求為輸入,引入AI能力至監(jiān)控排障的生產(chǎn)環(huán)節(jié)中,對(duì)服務(wù)層、組件層以及云資源層的監(jiān)控指標(biāo)進(jìn)行整合,診斷故障[5]。

    2.3.1 多維時(shí)序指標(biāo)算法

    層內(nèi)掃描采用的多維時(shí)序指標(biāo)算法是一種基于時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析的方法,通過收集和分析多個(gè)維度的指標(biāo)數(shù)據(jù)來識(shí)別問題的根因[6]。例如在SaaS層內(nèi)進(jìn)行多維時(shí)序指標(biāo)算法的異常檢測(cè)其基本步驟如下。

    2.3.1.1 數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理

    收集與SaaS服務(wù)相關(guān)的多維度指標(biāo)數(shù)據(jù),例如服務(wù)調(diào)用性能指標(biāo)數(shù)據(jù)、服務(wù)調(diào)用日志數(shù)據(jù)等。

    預(yù)處理:對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去除異常值以及歸一化等預(yù)處理,例如對(duì)有明顯邊界且對(duì)異常值比較敏感的數(shù)據(jù)采用歸一化方法[7],將數(shù)據(jù)線性地映射至指定的范圍,如公式(1)所示。

    ? " " " "(1)

    式中:X′為輸出結(jié)果;X為實(shí)際輸入的值;min(X)為輸入數(shù)據(jù)的最小值;max(X)為輸入數(shù)據(jù)的最大值。

    2.3.1.2 時(shí)序數(shù)據(jù)構(gòu)建和特征提取

    2.3.1.2.1 構(gòu)建時(shí)序數(shù)據(jù)集

    將收集的多維度指標(biāo)數(shù)據(jù)按時(shí)間序列進(jìn)行組織,形成時(shí)序數(shù)據(jù)集。以指標(biāo)數(shù)據(jù)采集的時(shí)間點(diǎn)或時(shí)間段標(biāo)記時(shí)間戳,進(jìn)行時(shí)序排列。

    2.3.1.2.2 特征提取

    從時(shí)序數(shù)據(jù)中提取特征,例如均值、方差、最大值和最小值等。采用最小二乘法做線性趨勢(shì)分析,以線性方程表示模型最小化觀測(cè)值與模型預(yù)測(cè)值之間的殘差平方和。將數(shù)據(jù)劃分為自變量(X)和因變量(Y),設(shè)定線性模型,即Y=βX+α,計(jì)算回歸系數(shù)(β和α),以最佳方式擬合數(shù)據(jù)。在自變量有很多的情況下,回歸系數(shù)通過矩陣運(yùn)算來計(jì)算,使用歷史根因案例數(shù)據(jù),檢查殘差分布,驗(yàn)證模型是否滿足線性回歸的假設(shè)。

    2.3.1.3 異常檢測(cè)算法應(yīng)用

    選擇異常檢測(cè)算法:根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和需求選擇適當(dāng)?shù)漠惓z測(cè)算法,例如采用孤立森林算法,隨機(jī)選擇一個(gè)特征和該特征的一個(gè)隨機(jī)值來劃分?jǐn)?shù)據(jù)。根據(jù)選定的特征和值,將數(shù)據(jù)分成2個(gè)部分。這個(gè)分割過程是遞歸進(jìn)行的,直到達(dá)到指定的樹的最大深度,通過重復(fù)上述過程構(gòu)建多棵隨機(jī)樹。

    異常點(diǎn)識(shí)別:應(yīng)用選擇的算法來識(shí)別在時(shí)序數(shù)據(jù)中的異常點(diǎn)或異常模式。計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)在每棵樹中的路徑長度,并計(jì)算平均路徑長度。較短的平均路徑長度表明這些點(diǎn)相對(duì)更容易被孤立,因此被標(biāo)識(shí)為異常點(diǎn)。

    3 根因定位和異常原因分析

    確定異常點(diǎn)所在的關(guān)鍵指標(biāo),這些指標(biāo)可能是當(dāng)異常發(fā)生時(shí)出現(xiàn)顯著變化的特定指標(biāo)。分析關(guān)鍵指標(biāo)的異常變化,并考慮指標(biāo)之間的相關(guān)性或影響,找出可能導(dǎo)致異常的具體原因。例如采用皮爾遜相關(guān)系數(shù),衡量2個(gè)變量之間的線性關(guān)系,如公式(2)所示。

    (2)

    式中:r為皮爾遜相關(guān)系數(shù);x、y為2個(gè)變量的觀測(cè)值;、為2個(gè)變量的平均值。

    收集相關(guān)指標(biāo)的時(shí)間序列數(shù)據(jù),這些指標(biāo)與異常事件相關(guān)聯(lián),對(duì)于每個(gè)指標(biāo)來說,計(jì)算數(shù)據(jù)指標(biāo)的均值與樣本變量之間的協(xié)方差、標(biāo)準(zhǔn)差。將協(xié)方差除以變量的標(biāo)準(zhǔn)差的乘積,得到相關(guān)系數(shù),根據(jù)相關(guān)系數(shù)的取值范圍進(jìn)行解釋。接近1或-1的相關(guān)系數(shù)表示強(qiáng)相關(guān)性,0表示無相關(guān)性。

    3.1 事件鏈法

    跨層掃描使用事件鏈法,基于事件之間的因果關(guān)系來確定問題的根本原因。該方法通過追溯事件鏈,從起始事件逐步分析直至問題發(fā)生,以確定導(dǎo)致問題的根本因素。例如在SaaS與PaaS層間使用事件鏈法進(jìn)行根因分析涉及以下步驟。

    3.2 事件數(shù)據(jù)收集與準(zhǔn)備

    跨層事件收集:收集與SaaS層到PaaS層甚至底層基礎(chǔ)設(shè)施相關(guān)的事件數(shù)據(jù),例如服務(wù)請(qǐng)求、資源利用以及系統(tǒng)警報(bào)等。

    3.3 事件鏈構(gòu)建和關(guān)聯(lián)分析

    3.3.1 事件鏈構(gòu)建

    將收集的事件數(shù)據(jù)按時(shí)間序列進(jìn)行組織,構(gòu)建事件鏈,顯示事件之間的關(guān)聯(lián)性和時(shí)間順序。構(gòu)建事件關(guān)聯(lián)度量,用于衡量事件之間的關(guān)聯(lián)程度,如公式(3)所示。

    (3)

    式中:Support(A→B)為事件A、 事件B的關(guān)聯(lián)度。

    3.3.2 因果關(guān)系分析

    分析事件之間的因果關(guān)系,使用CMDB的知識(shí)圖譜方法來推斷事件之間的因果關(guān)系[8],了解不同層級(jí)事件如何相互影響或?qū)е缕渌录l(fā)生。

    3.4 根因推斷和分析

    追溯事件鏈:從SaaS層開始追溯事件鏈,對(duì)事件鏈進(jìn)行路徑分析,分析事件如何傳播和影響,找到導(dǎo)致異?;騿栴}的根本原因。關(guān)鍵事件識(shí)別:確定在事件鏈中影響最大、導(dǎo)致最終問題的關(guān)鍵事件。因果推斷: 推斷出不同層級(jí)事件之間的因果關(guān)系,確定引起SaaS層異常的可能PaaS層或底層基礎(chǔ)設(shè)施事件。

    4 應(yīng)用效果

    針對(duì)北京電信CRM的綜合查詢接口、產(chǎn)品信息查詢等接口的調(diào)用量、系統(tǒng)成功率以及業(yè)務(wù)成功率等3個(gè)重要指標(biāo)進(jìn)行異常監(jiān)控。監(jiān)控內(nèi)容包括調(diào)用量波動(dòng)監(jiān)控、接口調(diào)用業(yè)務(wù)成功率監(jiān)控、接口調(diào)用系統(tǒng)成功率監(jiān)控。采集的數(shù)據(jù)見表1。

    以北京電信某日TeleDB的故障案例為例,當(dāng)日數(shù)據(jù)庫故障引起多條指標(biāo)異常時(shí),主要包括以下幾種情況。指標(biāo)異常一:賬本使用查詢AccuUseQry有4個(gè)發(fā)起方調(diào)用出現(xiàn)問題。指標(biāo)異常二:北京PAA分布式數(shù)據(jù)庫實(shí)例mysql_server,數(shù)據(jù)庫主進(jìn)程不存在。指標(biāo)異常三:ACCTPG_DB欠費(fèi)復(fù)機(jī)工單積壓積壓值為18。根因判定:當(dāng)指標(biāo)發(fā)生告警時(shí),啟動(dòng)根因定位,診斷結(jié)果如下。北京PAAS域分布式數(shù)車實(shí)例XX.XX.XX.XX_mysql_server_XXXX,數(shù)據(jù)庫主進(jìn)程不存在,影響繳費(fèi)復(fù)機(jī)、賬本使用查詢API等業(yè)務(wù)。

    5 結(jié)語

    本研究針對(duì)現(xiàn)有IT監(jiān)控系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn),提出了三層智能關(guān)聯(lián)的監(jiān)控框架,并在北京電信CRM系統(tǒng)中進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用。通過構(gòu)建一體化的運(yùn)維監(jiān)控平臺(tái),整合了SaaS、PaaS、IaaS三層資源的監(jiān)控,并利用智能關(guān)聯(lián)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了指標(biāo)的關(guān)聯(lián)分析和根因定位。在監(jiān)控系統(tǒng)中,對(duì)多種異常情況進(jìn)行監(jiān)控、診斷和根因定位,為故障排查提供便利。隨著大數(shù)據(jù)、人工智能以及云計(jì)算等技術(shù)的不斷進(jìn)步,IT監(jiān)控三層智能關(guān)聯(lián)應(yīng)用更廣泛,可以實(shí)現(xiàn)監(jiān)控畫面的自動(dòng)識(shí)別、異常檢測(cè)及監(jiān)控系統(tǒng)的彈性擴(kuò)展、動(dòng)態(tài)管理等。未來可以進(jìn)一步引入機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù),構(gòu)建智能化的決策支持系統(tǒng),提供更精準(zhǔn)的異常預(yù)測(cè)和自動(dòng)化的故障處理能力。

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