Moogsoft 的员工 Steve Burton 曾分享过一个很是极端但很多见的事例:有个服务提供商 4 万台服务器每小时生成超过 60 万个事件,并且其中有 4.7 万张帮助工单,每个月有 2000 次以上的二级升级。也就是说,天天都有 66 次升级,不过这还不是最糟糕的。最糟的是,这 4.7 万张帮助工单须由几百号人进行手动分析、排列优先级以及分类。ios
#####现阶段事件管理现状算法
目前,IT运营中的事件管理 ( Event management ) 是手动的、劳动密集型的(所以成本高昂)活动,难以扩展。企业每一年要在事件风暴管理上花掉 7000 万 rmb 以上,以期能在生产业务受到冲击以前发现异常现象和意外事件。服务器
过去,事件数量相对较小且变化幅度不大,企业一般采用 IBM Netcool 或 CA Spectrum 等传统管理系统进行事件管理。IT 运营团队会制定并维护一些基本规则和筛选方法,从而聚合事件或使事件关联(例如,若事件 A 和事件 B 同时发生,则将两个事件合并以建立事件 C )。在 IT 运营仅需处理几百个熟知的事件时,这种事件管理形式是可行的。不幸的是,现在的 IT 运营团队面临的是几百万个事件,没有一我的能足够迅速地制定规则或筛选方法来处理这些庞大的事件。这就解释了为何现在 IT 运营很是重视机器学习和数据科学,以及 LZ 在 Steve Burton 对事件管理问题的两种解决方法进行对比的基础上进行整理的理由。网络
#####事件风暴及传统解决办法机器学习
下图为事件简图,展现了典型的一级或企业监控团队可能遇到的状况。此图展现了多种事件源工具,并包含在同一天内由各类事件源工具引发的事件。工具
大多数企业会用一级运营团队手动逐个分析上面 93 个事件,并为重要的或反常的事件建立工单。学习
######该方法需面临的挑战:优化
#####事件聚合事件
解决上述问题的一种途径是将一级运营团队须要完成的事件分析部分自动化。OneAlert 等供应商经过事件聚合完成这一工做,即经过事件源(如 Nagios)将事件告警整合起来,并利用主机 ID 和时间等元素减小事件、进行事件归类并以单个事件的形式呈现多种事件。get
例如,经过事件风暴示例可见,事件聚合可用于减小这 93 个不一样的事件,并将其分类为 15 个单独事件。
这样就再也不须要一级运营团队分析 93 个不一样告警,只需分析 15 个事件,工做量下降了84%。
######事件聚合的优势:
######事件聚合遇到的挑战:
#####事件关联
另外一种事件管理方法就是,使用机器学习算法(如 Moogsoft )减小并关联不一样事件源的事件。具体方法为:语汇单元化、分析各事件中的天然语言,并寻找各类相关属性、模式以及可推断的异常状况。例如,采用拓扑算法验证事件的相关网络邻近性,此外还可将时间或语言算法用于语言类似度分析。
在同一事件风暴示例中能够看出,经过事件关联,可将这 93 个不一样事件分组为 2 个单独事件:
这样就再也不须要一级运营团队逐个分析 93 个不一样警告,仅需分析两个事件,工做量减小了 98%。
######事件关联的优势:
######事件关联中的挑战:
如今你应该明白,现在的事件管理对于企业和服务供应商来讲仍然存在很大的问题,每一年几乎都要耗费他们几千万 rmb 的劳务费用。尽管 IT 运营团队能使用软件进行事件聚合和关联,可是两种方式也都各有利弊。
对你来讲最管用的方法是什么呢?
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本文转自 OneAPM 官方博客