視頻監(jiān)控落地四要素：預測、檢測、報警及定位

圖4 均值漂移原理

從上圖可以看到，均值漂移模型的算法原理，實際上是把程序不容易識別的陰跌趨勢，轉換成CUSUM時間序列，它的趨勢很明顯，在變點左側單調增、右側單調減，CUSUM時間序列描述了被監(jiān)測時間序列每個點偏離均值的累積變化量，它的規(guī)律是從S0=0開始，到Sn=0結束，變點兩側單調變化。

CUSUM=Cumulative Sum。累積和用以在某個相對穩(wěn)定的數(shù)據(jù)序列中，檢測出開始發(fā)生異常的數(shù)據(jù)點。累積和最典型的應用是在“改變檢測”(Change Detection)中對參量變化的檢測問題轉化了以后，用程序求CUSUM序列上每個點的一階導數(shù)，從持續(xù)增變?yōu)槌掷m(xù)減即可判定為變點，至于持續(xù)增、減多少個點，由自己來設定。

關于變點檢測使用的mean-shift模型，大家可以去網(wǎng)上找找paper，我這臺電腦上找不到了，上面主要說明了發(fā)現(xiàn)變點的原理，通俗地講，就是把問題轉化成程序容易解決的狀態(tài)陰跌線程序不容易量化衡量、判斷，那么就用CUSUM控制圖里的“富士山”形狀去尋找，這是我個人的通俗解釋。

上面說到我們使用CUSUM序列上每個點的一階導數(shù)來判斷拐點(變點)是否到來，其實圖上這個例子是比較理想的情況，在我應用mean-shift模型時，遇到了一些復雜情況，比如這個圖上就一個“山頭尖”，但是也時候會有多個，這種情況下就要再次轉化問題，比如可以把CUSUM再差分，或者以我們的做法，記錄一階導數(shù)的狀態(tài)值，從連續(xù)N個正值變?yōu)槌掷m(xù)N個負值時可以判定。

另外，變點檢測的算法實現(xiàn)我這里不方便詳細說明，其中變點在反復迭代時自己可以根據(jù)實際情況設定迭代次數(shù)和置信度，有助于提高變點發(fā)現(xiàn)的準確性。

4、智能全景

變點檢測彌補了動態(tài)閾值對細微波動的檢測不足，這兩種方式結合起來，基本可以達到不漏報和不誤報的平衡，同時也不需要人工長期維護，這是智能全景監(jiān)控的基礎。當監(jiān)控的人力成本節(jié)省了以后，理論上我們可以依賴智能監(jiān)控無限制的開拓監(jiān)控視野，并將這些監(jiān)控報警連結起來分析。

監(jiān)控項的自動發(fā)現(xiàn)規(guī)則，比如對維度D的指標M做實時監(jiān)控，維度D下可能由1000種維度值，而且是不斷變化的1000種，如何讓程序自動維護監(jiān)控項?你可以制定一個規(guī)則，比如指標M>X則認為需要監(jiān)控(畢竟不是所有的都需要監(jiān)控報警，至少在目前故障定位處理沒有完全自動化的狀況下，報警處理也是需要一定人力的)。在滿足M>X的條件下，為了提高報警準確性，我們還需要根據(jù)重要性區(qū)分報警靈敏度，也就是對于宏觀、核心的維度值我們希望能夠非常靈敏的監(jiān)控波動，而對于非重要的維度值我們預測閾值可以寬松一些，這些可以通過上面說的閾值參數(shù)來設定。

(說明：這個規(guī)則我這里只是舉一個例子，各位同仁可以根據(jù)自己的實際場景去實現(xiàn)一些規(guī)則，比如系統(tǒng)運維層面的監(jiān)控，有些是按照距離故障發(fā)生的速度或風險系數(shù)來判斷，那么就可以圍繞這種指標來制定，假如是對磁盤利用率的監(jiān)控，就是容量增長速度與剩余資源比例作為參考等等)

以上條件都滿足了之后，智能全景監(jiān)控基本可以運行，不過我們也曾遇到一些其他的問題，比如業(yè)務方需要接入監(jiān)控，但是不一定是必須要我們解析日志，他們有自己的數(shù)據(jù)，可能是數(shù)據(jù)庫、接口返回、消息中間件里的消息等等。所以，我們在數(shù)據(jù)接入上采用分層接入，可以從日志標準輸出格式、存儲的時間序列schema約定、閾值預測的接口三個層次接入使用，這個內容將在下一次分享時由我的同事單獨介紹。這里之所以提到，是因為全景監(jiān)控接入的數(shù)據(jù)比較多，所以接入途徑要有層次、靈活性。

5、輔助定位

報警的最終目的是減少損失，所以定位問題原因尤為重要。Goldeneye嘗試著用程序去執(zhí)行人工定位原因時的套路，當然這些套路目前是通過配置生成的，還沒有達到機器學習得出來的地步，不過當業(yè)務監(jiān)控指標接入的越來越多，指標體系逐漸完善以后，通過統(tǒng)計學的相關性分析，這些套路的生成也有可能讓程序去完成。這里我介紹一下，程序可以執(zhí)行的人工總結處的幾個套路。

(1)全鏈路分析

從技術架構、業(yè)務流程的角度，我們的監(jiān)測指標是否正常，從外部因素分析，一般會受到它的上游影響。按照這個思路，逐一分析上游是否正常，就形成了一條鏈路。這種例子很多，比如系統(tǒng)架構的模塊A，B，C，D，E的QPS。

圖5 全鏈路tracing

(插一句，全鏈路分析有兩種數(shù)據(jù)記錄方式，要么鏈路每個節(jié)點內部透傳，拼接成完整鏈路處理信息記錄到最終的節(jié)點日志;要么異步地每個節(jié)點各自將信息push到中間件)

(2)報警時間點上發(fā)生了什么?

這是收到監(jiān)控報警后大多數(shù)人的反應，我們把運維事件、運營調整事件盡可能地收集起來，將這些事件地散點圖和監(jiān)測報警的控制圖結合起來，就能看出問題。如果程序自動完成，就是將事件發(fā)生的時間點也按相同的方式歸一化到固定周期的時間點，檢查與報警時間點是否吻合。

圖6 生產(chǎn)事件與時間序列

(3)A/B test或TopN

有些人定位問題，使用排除法縮小出問題的范圍。比如在維度D上指標M有異常波動，可以將D拆分成D1，D2，D3來對比，常見的具體情況比如機房對照、分組對照、版本對照、終端類型對照等等，如果在監(jiān)測數(shù)據(jù)層級清晰的基礎上，我們可以一層一層的鉆取數(shù)據(jù)做A/B test，直到定位到具體原因。還有一種方式，不是通過枚舉切分做A/B test，而是直接以指標M為目標，列出維度D的子維度D1，D2，D3，……中指標M的TopN，找出最突出的幾項重點排查。

圖7 A/B test or TopN

topn也是類似的。大家可以也能看出來，智能監(jiān)控和輔助定位是需要一個清晰的數(shù)據(jù)層級和元數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)來支撐的，這一點很基礎。

(4)關聯(lián)指標

不同的指標在監(jiān)控中都是持續(xù)的時間序列，有些指標之間是函數(shù)關系，比如ctr=click/pv，click和pv的變化必然帶來ctr的變化，這種聯(lián)系是函數(shù)直接描述的。還有一些指標的關聯(lián)，無法用函數(shù)公式描述，它們之間的相關性用統(tǒng)計學指標來衡量，比如皮爾遜系數(shù)。Goldeneye的指標關聯(lián)依據(jù)，目前還沒有自動分析，暫時是人工根據(jù)經(jīng)驗設置的，只是視圖讓程序去完成追蹤定位的過程，比如指標M1出現(xiàn)異常報警后能夠觸發(fā)相關指標RMG1/RMG2/RMG3的檢測(因為這些指標可能平時不需要7*24小時監(jiān)控報警，僅在需要的時候check)，以此類推逐級檢測定位。

圖8 關聯(lián)指標

這些方式或許大家平時也嘗試著去做過一些程序化的處理，我個人認為關聯(lián)指標的方式，基礎在于構建指標體系，這個構建過程可以是人工經(jīng)驗和程序統(tǒng)計分析的結合，指標體系至少能夠描述指標的分類、數(shù)據(jù)出處、具體含義、影響相關指標的權重等等，有了這些基礎才能應用統(tǒng)計學的分析方法完成。

四、難點

1、時間序列平穩(wěn)化

平穩(wěn)化的時間序列，對預測準確性有非常重要的意義，可是我們的業(yè)務監(jiān)測時間序列恰好大多數(shù)都不是平穩(wěn)化的，以5分鐘的監(jiān)測周期為力，除了大盤及核心監(jiān)測序列，其他的時間序列都是在一定范圍內正常波動但總體趨勢卻是穩(wěn)定的。我們目前采用的方法是：

(1)滑動平均，比如波動鋸齒明顯，容易造成誤報干擾的化，則加大監(jiān)控監(jiān)測周期，將5分鐘提高到30分鐘，相當于擬合6個時間窗口的數(shù)據(jù)來平滑時間序列。

(2)持續(xù)報警判斷，如果覺得30分鐘發(fā)現(xiàn)問題會比較晚，可以按5分鐘檢測，鋸齒波動容易發(fā)生報警，但可以連續(xù)3次報警再發(fā)通知，這樣就避免了鋸齒波動的誤報。

(3)對于需要均值漂移來檢測細微波動的情況，24小時的時間序列本身有流量高峰和低谷，這種情況一般采用差分法做平滑處理，使用幾階差分自己掌握。Goldeneye沒有直接使用差分法，因為我們已經(jīng)預測了基準值，所以我們使用實際監(jiān)測值與基準值的gap序列作為變點監(jiān)測的輸入樣本。

2、埋點代價

業(yè)務監(jiān)控的監(jiān)測數(shù)據(jù)來源主要是日志、業(yè)務系統(tǒng)模塊吐出到中間件、采集接口被push，從系統(tǒng)各模塊吐出數(shù)據(jù)到中間件似乎比直接寫入磁盤的IO開銷小很多，不過對于請求壓力比較大的系統(tǒng)，開旁路寫出數(shù)據(jù)即使是內存級也是有一定開銷的。

解決這個問題的辦法是數(shù)據(jù)采樣，對于在時間上分布均勻的監(jiān)測數(shù)據(jù)，直接按百分比采樣。

3、數(shù)據(jù)標準化

雖然數(shù)據(jù)接入是分層開放的，但是我們還是制定了標準的數(shù)據(jù)格式，比如時間序列數(shù)據(jù)存儲schema，可擴展的日志消息proto格式，在這些結構化數(shù)據(jù)的定義中，可以區(qū)分出業(yè)務線、產(chǎn)品、流量類型、機房、版本等一些標準的監(jiān)控維度信息，這樣做的目的是以后可以將這些監(jiān)測數(shù)據(jù)和故障定位的指標相關性分析銜接起來。

但是，這些標準化的推進需要很多參與者的認可和支持，甚至需要他們在系統(tǒng)架構上的重構，看似是比較困難的。

目前可以想到的辦法，就是在旁路吐出監(jiān)測數(shù)據(jù)時，以標準化的消息格式封裝，然后保證在Goldeneye的存儲層有標準的schema和接口訪問。

五、今后的優(yōu)化方向

時間序列預測模型，目前的模型只考慮了日期、節(jié)假日/周末、時間段的因素，沒有年同比趨勢、大促活動影響、運營調整影響的因素，需要抽象出來。

指標相關性由統(tǒng)計分析程序來確定。