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异常检测算法在可观测性平台的落地和实践

一、背景 在稳定性保证中,重要的一个环节就是故障管理体系建设,故障管理体系的四大核心功能------故障发现、故障触达、故障定位和故障恢复,其中故障发现作为故障管理的第一步至关重要,包含了指标预测、异常检测和故障预测等方面,主要目标是能及时、准确地发现故障。今天主要针对故障发现环节中的异常检测介绍AI异常检测算法在指标检测上的应用。 传统基于阈值的异常检测方法的缺点: 比较依赖个人经验,需要了解指标的历史趋势。 配置比较复杂,有时对周期波动型的时序数据还要针对不同的时间段配置不同的阈值。 随着业务的变更要不断调整阈值,随着时间推移、业务的变更,观测指标趋势也可能发生改变,要对阈值做相应的调整。 受大促或异常值影响比较大,像有些阈值配置同比或者环比,如果上一时刻或者历史同时刻有数据有异常,会影响该时刻的检测判断。 对比固定阈值的检测,AI检测算法在突增、突降等异常检测场景中可以很好地解决上述问题。下面会针对AI检测算法在可观测性产品中的应用做相关的介绍。 二、异常检测算法 AI异常检测算法之前,通常需要对历史数据做预处理,包括异常值的剔除,缺失值的填充等。 异常值剔除 这时可能大家会有疑...

可观测性实战:从拨云见日到抽丝剥茧快速定位业务响应时延高问题

本文分享借助 DeepFlow 在某头部劵商业务压测场景中通过调用链追踪快速定位问题的过程。解决在容器云内等复杂调用场景中解决传统监控手段覆盖不全面、排障定位无手段等痛点。分享利用 DeepFlow 如何快速在复杂的业务调用过程中抽丝剥茧,快速排除网络问题,定位Pod服务自身业务逻辑问题,展现 DeepFlow 产品价值。 背景介绍 某头部券商OCR识别业务压测多个后端服务Pod时,偶发性业务响应时延高问题,当出现故障时集中某一Pod出现时延3s以上,其他Pod业务响应正常。 客户在内部已经建立了多套容器环境,随着业务规模的增长和技术架构的演进,也面临了若干运维痛点: • 基础设施监控手段限制导致的排障困难:由于无法采用实时插庄监控全栈链路,基础设施团队不得不依赖日志分析来逐步排查问题,这种方法显著延长了故障诊断的时间。 • 监控数据粒度不足导致追踪能力受限:现有的传统埋点技术提供的监控数据过于粗略,难以实现对基础服务、云组件和网络调用的深入追踪,影响了问题定位的准确性。 • 云原生环境下的网络诊断难题:在复杂的云原生环境中,Kubernetes的内置诊断工具效率不高,缺乏专门针对网络...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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