云智慧AIOps智能運(yùn)維應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)之智能關(guān)聯(lián)分析

從信息化時(shí)代開始，企業(yè)IT系統(tǒng)就在不斷的生產(chǎn)著各種監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，但信息孤島的存在和數(shù)據(jù)處理能力的限制，讓無數(shù)企業(yè)空守寶山而無用。時(shí)至今日，雖然橫向擴(kuò)展的分布式架構(gòu)、通用靈活的云計(jì)算系統(tǒng)得到廣泛普及，但是IT數(shù)據(jù)所提供的業(yè)務(wù)價(jià)值不但沒有提升，反而因?yàn)閿?shù)據(jù)量的指數(shù)增長和雙模IT(Bimodal IT)，數(shù)據(jù)豎井(Data Silos)的問題愈發(fā)嚴(yán)重。

智能關(guān)聯(lián)分析與上一篇《云智慧AIOps智能運(yùn)維應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)之告警抑制》是相輔相成的，告警消息通過有效的關(guān)聯(lián)，獲得更高的壓縮比;而關(guān)聯(lián)分析所面向的數(shù)據(jù)不但來自于告警抑制輸出的警報(bào)，還有日志數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)等，因此部署了告警抑制之后，可通過智能關(guān)聯(lián)分析獲得更有價(jià)值的數(shù)據(jù)結(jié)果。

智能關(guān)聯(lián)分析的典型應(yīng)用場(chǎng)景

企業(yè)的應(yīng)用系統(tǒng)架構(gòu)復(fù)雜，技術(shù)體系多樣，離散地采用了多種監(jiān)控系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)不同的技術(shù)棧監(jiān)控，如基礎(chǔ)設(shè)施與服務(wù)采用開源的Zabbix、第三方的監(jiān)控寶，網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控使用Solarwinds軟件，應(yīng)用性能管理采用透視寶等，還有一些業(yè)務(wù)和性能使用日志分析的手段進(jìn)行監(jiān)控。

在常規(guī)的運(yùn)維工作中，由于業(yè)務(wù)系統(tǒng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)非常復(fù)雜，當(dāng)不同監(jiān)控系統(tǒng)產(chǎn)生大量監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)并生成警報(bào)時(shí)，運(yùn)維人員很難判斷警報(bào)的分布范圍以及各個(gè)警報(bào)之間的關(guān)系。云智慧AIOps智能運(yùn)維平臺(tái)智能關(guān)聯(lián)分析，利用大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能方法，對(duì)客戶現(xiàn)有的業(yè)務(wù)、設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D等信息進(jìn)行自動(dòng)梳理，形成業(yè)務(wù)邏輯拓?fù)潢P(guān)系圖，將雜亂的IT數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，并與拓?fù)潢P(guān)系圖中的節(jié)點(diǎn)匹配，幫助運(yùn)維人員明確故障的根本原因和影響范圍，提升運(yùn)維效率。

智能關(guān)聯(lián)分析的特色和價(jià)值

云智慧AIOps智能運(yùn)維平臺(tái)的智能關(guān)聯(lián)分析產(chǎn)品對(duì)于IT運(yùn)維管理人員具有以下特色和價(jià)值：

離散數(shù)據(jù)的多維聚合分析，尋找根源問題更加全面

從應(yīng)用性能管理軟件、系統(tǒng)日志、Zabbix等多種監(jiān)控系統(tǒng)中采集性能數(shù)據(jù)，在采集過程中實(shí)時(shí)對(duì)指標(biāo)進(jìn)行各個(gè)維度的標(biāo)定并建立關(guān)聯(lián)關(guān)系，通過關(guān)系對(duì)各個(gè)技術(shù)棧進(jìn)行全局分析，這種方法突破了原有方法分析問題的局限，幫助用戶快速診斷出問題并進(jìn)行修復(fù)。

精準(zhǔn)定位故障，有助于快速處置

利用云智慧大數(shù)據(jù)平臺(tái)PB級(jí)數(shù)據(jù)處理能力，采用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法建立多指標(biāo)關(guān)聯(lián)分析模型，全面而精準(zhǔn)地從單一用戶視角來追蹤故障問題，使用故障根因自動(dòng)定位技術(shù)能夠提高故障定位速度，從而提高業(yè)務(wù)可用性。

不僅基于單純的時(shí)間切片方法構(gòu)建關(guān)系，還利用了應(yīng)用調(diào)用鏈關(guān)系、基于聚類等職能分析算法的自動(dòng)關(guān)系發(fā)現(xiàn)與構(gòu)建算法，從而提升了關(guān)系構(gòu)建的完備性和準(zhǔn)確性。

此外，云智慧AIOps智能運(yùn)維平臺(tái)智能關(guān)聯(lián)分析，還能以業(yè)務(wù)鏈上每個(gè)對(duì)象的KPI的變化進(jìn)行監(jiān)控和關(guān)聯(lián)分析，幫助業(yè)務(wù)部門掌握業(yè)務(wù)運(yùn)行規(guī)律，降低業(yè)務(wù)運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)。

智能關(guān)聯(lián)分析典型案例

云智慧某大型金融客戶的業(yè)務(wù)生產(chǎn)環(huán)境有基礎(chǔ)硬件上千臺(tái)，各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的依賴與調(diào)用關(guān)系非常復(fù)雜。當(dāng)出現(xiàn)問題時(shí)，往往需要數(shù)小時(shí)才能對(duì)故障進(jìn)行定位，并且過程中需要協(xié)調(diào)研發(fā)、運(yùn)維等多個(gè)部門的人員來進(jìn)行，整體效率低。

通過已有的 APM、基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)控等監(jiān)控系統(tǒng)，獲取各個(gè)業(yè)務(wù)的內(nèi)部拓?fù)潢P(guān)系，然后根據(jù)業(yè)務(wù)鏈整理出核心業(yè)務(wù)拓?fù)鋱D十幾個(gè)，分別將這些拓?fù)鋱D導(dǎo)入云智慧AIOps智能運(yùn)維平臺(tái)，并為每個(gè)拓?fù)鋱D中的節(jié)點(diǎn)設(shè)置告警匹配的條件，實(shí)現(xiàn)告警消息與業(yè)務(wù)拓?fù)涞呐渲?。最后，將告警事件匹配到拓?fù)渲校\(yùn)維人員可以在故障發(fā)生時(shí)，通過智能關(guān)聯(lián)分析功能，迅速定位根因和故障的影響范圍。

在實(shí)際的生產(chǎn)過程中，該企業(yè)的故障修復(fù)時(shí)間一般為數(shù)小時(shí)到1天不等。而使用云智慧AIOps智能運(yùn)維平臺(tái)智能關(guān)聯(lián)分析之后，大規(guī)模故障的修復(fù)時(shí)間有效地減少到了一小時(shí)以內(nèi)，完成問題定位、止損以及故障修復(fù)的全部工作。

總結(jié)

云智慧智能運(yùn)維AIOps平臺(tái)智能關(guān)聯(lián)分析，以企業(yè)現(xiàn)有IT監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)為突破點(diǎn)，通過應(yīng)用高性能大數(shù)據(jù)處理和人工智能技術(shù)，對(duì)業(yè)務(wù)、應(yīng)用、設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)等信息進(jìn)行智能化梳理和邏輯關(guān)聯(lián)，建立數(shù)據(jù)層的拓?fù)潢P(guān)系，消除IT數(shù)據(jù)內(nèi)部和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)之間的斷層，深入發(fā)現(xiàn)IT數(shù)據(jù)的核心價(jià)值，成為企業(yè)打破IT系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)豎井壁壘的最佳選擇。

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