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运维领域告警智能定级原理探索(含详细实验报告)

引言 很多大规模复杂在线服务系统,比如Google、Amazon、Microsoft和大型商业银行,包含数以千计的分布式组件,并同时支持大量用户使用。为了保障高质量服务和良好的用户体验,这些公司引入监控系统,智能收集服务组件的监控数据,比如指标/KPI、日志和事件等。通常工程师会根据经验设定一些规则用来检验监控数据,确保在服务异常时产生告警。这也带来一个问题,大型服务系统通常会不间断地被捕捉到大量告警消息,远远超出预算范围内配备的工程师人员所能处理的上限。为了解决这一难题,通常运维人员会设定一些规则,将这些告警消息按照严重程度的轻重进行分级,确保有限的工程师资源优先解决那些严重等级较高的消息,以此在系统告警应对效率和工程师资源中取得最佳平衡。本文将对告警智能定级进行相关探索与实验。 一、现状调研 1、告警智能定级相关因子 a. 文本特征 告警消息的语义信息可反映它的主题,根据经验知识将该主题的告警级别进行定性,从而可得到该告警消息的告警级别。比如,如果告警消息符合某种特殊的日志异常特征,可根据该异常日志的重要程度对告警消息进行定级。 b. 时空特征 (1)出现频率:一般频率越低,越有可...

Apache Linkis(incubating) 1.1.1 版本发布

Linkis 1.1.1 版本简介 本次发布的1.1.1版本,主要支持UDF多版本控制;支持将UDF函数的jar包/脚本物料上传至BML管理的hdfs文件系统;提交任务支持Yarn队列资源使用统计采集和查看;管理台的ECM管理页面能支持运行中的引擎日志文件的查看;新增对数据虚拟化引擎OpenLooKeng的支持。 GitHub:https://github.com/apache/incubator-linkis 缩写: EC: Engineconn ECM: EngineConnManager ECP: EngineConnPlugin EC: EngineConn DMS: Data Source Manager Service MDS: MetaData Manager Service LM: Linkis Manager BML: BigData Material Library 版本新特性 新特性1:支持代理用户模式 linkis在执行用户提交的任务时,linkis的主进程会通过 sudo -u 切换到对应用户下,然后执行对应的引擎启动命令,这就需要为每个{submit use...

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