青铜到王者的晋级之战 夏洛克AIOps从容应对千百万级别的告警风暴

by Philips

监控告警，一直扮演着IT系统守门员的角色，在IT运维中发挥着重要作用。但随着容器化和微服务的发展，现代的IT系统数量和规模急剧增长，监控告警面临着巨大压力，那么将如何应对这些困难和挑战呢？
监控告警的困局：单维与规则驱动
单维的局限

告警平台是IT运营中的中场组织核心，囊括了所有关键信息，并能做到告警收敛和择优选取。在理想的情况下，我们期望每一条告警都可以做出响应操作，可以简单理解为每条告警都是可执行的（actionable），这样的告警平台才是最有效的。然而，现实是骨感的，由于IT系统监控的内容日益复杂化，很难从设计层通过规则做到一一响应。
以最常见的CPU使用率——这一监控告警为例，CPU的使用率过高，可能是执行某个批处理任务导致的，也可能是故障导致的。如果仅从CPU的高使用率来看，运维人员也无法判断是否真正需要作出响应。
于是，所谓“从告警触发到自动化告警工单”成为一个伪命题。因为告警在大多数情况下无法从单个维度说明问题，那么这样的告警所产生的工单自然就大打折扣。大量实践证明，单维度的告警信息，除了含有特别明确的核心信息，大多数单维度信息是有局限性的，而且必须参照其他维度的信息，才能了解导致这一现象的前因后果。
规则的梦魇

当单维度信息无法提供足够的信息时，传统告警平台首先想到了使用规则来破局，即“如果A和B同时发生了，则触发告警C”。
的确，规则是个有效的方法，是解决眼下问题的最快途径。然而，事实是否真如此一般呢？A和B各自发生了多少次才能触发C？A和B之间有没有发生的先后次序？A和B发生相隔的时间限度是多少？其实，规则会产生大量的分叉和条件组合，于是我们不难看出规则的诸多问题：
l 规则看似简单，实操中却会发现内容十分复杂；
l 规则维护的成本昂贵，有着相当的隐性成本；
l 在简单环境中，规则能够适用，但在复杂环境中是不可预测的。
而随着IT技术的日益发展，系统的规模和复杂度也今非昔比，大量规则的维护如同噩梦一般，让运维人员越陷越深，难以自拔。
监控告警破局之术：AI驱动，打造新一代告警平台

不管是告警信息单维的局限性，还是基于规则的告警系统，都不足以支撑IT系统可持续运行。但在当前通过新兴技术赋能IT运维管理的情况下，运用AI驱动告警平台，逐渐成为一种高效的解决方案。夏洛克告警辨析中心，便能够破除以往的种种局限与困局。
通过AI驱动告警平台，或许可以发现以前解决方案检未测到的问题。例如，机器学习可以使用相同的算法，从其他类型推断出一种新的类型。而且，算法本身具有抗错性，无需掌握所有数据即可得出可靠结论；算法也具备稳定性，无论输入如何，它们总是产生相同的输出结果，无论处理数据的顺序如何，算法都能正常工作。当然，算法也可以是基于反馈的，通过在学习中不断改进，变得能够适应个性化的环境。这才是真正意义上告警平台的变革。

那么如何去构建夏洛克告警辨析中心——这样的平台，才能发挥出它应有的智慧能力呢？
海纳百川——收集需要收集的信息
将不同类型和层级的告警事件集中到告警平台是高效处理的基础。从现状来看，应用业务和系统架构监控，由不同部门分而治之的案例比比皆是，然而故障的产生往往与这两类监控之间有着紧密的因果关系。唯有汇总统一方能打破盲人摸象的尴尬局面，提高各个部门团队之间的协同效率，这样只需投入一定的人力高效排障，便能减少系统故障对企业业务造成的损失。
层层筛滤——关注需要关注的内容
汇总海量告警事件，再进行压缩关联和告警收敛，从而减少告警总数，关注“有效”告警。告警数量是庞大的，且具备多种特性，有重复的、突发的、规律性的关系，也有因果关系。根据告警事件的特性，以及时间、空间的属性进行评估和关联，这样才能真正帮助运维人员高效处理“故障”，而不是直接面对海量的告警事件。

算法驱动——定位需要定位的场景
在经过筛选、过滤和压缩之后，可以对告警事件的特征进一步提取，结合时间和空间等属性，并借助算法，将关联性较高的若干告警定位成一个描述特定故障的“场景”，进行场景聚类，进一步帮助运维人员提高排障效率。描述特定故障的“场景”是一项具有挑战性的工作，它需要结合告警相关的多种属性，再应用算法进行综合分析，来模拟“人工”排障的过程。
学习进化——积累需要积累的知识
随着IT系统的不断演化，复杂程度只会日益加深。而且还需面对不断变化的外部环境，监控系统必须具备“学习”的能力，不断自我改善和优化，学习以往的故障处理经验，帮助运维人员更快定位新出现的故障，以及推荐根因。夏洛克告警精析中心需要能够逐步消化使用中的知识积累，沉淀有用的内容成为知识库，以助力于后续的AI驱动。