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 清華大學計算機系副教授裴丹於運維自動化專場發表了題為《基於機器學習的智慧運維》的演講，上篇參看“科研角度談“如何實現基於機器學習的智慧運維”文章，此為下篇。從百度運維實踐談基於機器學習的智慧運維。以下為演講實錄，內容包括基於機器學習的智慧運維的案例、挑戰和思路。下面先講一下實際的三個百度案例。

      第一個場景，橫軸是時間，縱軸是百度的搜尋流量，大概是一天幾億條的級別，隨著時間的變化，每天早上到中午上升，到下午到晚上下去，我們要在這個曲線裡面找到它的異常點，要在這樣一個本身就在變化的曲線裡面，能夠自動化的找到它的坑，並且進行告警。那麼多演算法，如何挑選演算法？如何把閾值自動設出來？

      第二個場景，我們要秒級。對於搜尋引擎來說，就是要1秒的指標，這個時候有30%超過1秒，我們的目標是要降到20%及以下，如何找到具體的優化方法把它降下來？我們有很多優化工具，但是不知道到底用哪個，因為資料太複雜了，這是第二個應用場景。

      第三個場景，自動關聯KPI異常與版本上線。上線的過程中，隨時都有可能發生問題，發生問題的時候，如何迅速判斷出來是你這次上線導致發生的問題？有可能是你上線導致的，也有可能不是，那麼多因素，剛才說了幾十萬臺機器，你怎麼判斷出來？這是百度實際搜尋廣告的收入，我們看到有一個上線事件，收入在上線之後掉下來了。

      下面這個是我們一個學生在百度實習的時候做出來的一個方案，基於機器學習的KPI自動化異常檢測

      橫軸是時間，縱軸是流量，要找到異常。我們要迅速識別出來，並且準確識別出來，幫助我們迅速進行診斷和修復，進一步阻止潛在風險。

      我們學術界，包括其他的領域，包括股票市場，已經研究幾十年了，如何根據持續的曲線預測到下一個值是多少？有很多演算法。我們的運維人員，就是我們的領域專家，會對自己檢測的KPI進行負責，但是我們有海量的資料，這KPI又是千變萬化各種各樣的，三個曲線就很不一樣，如何在這些具體的KPI曲線裡取得良好的匹配？這是非常難的一件事情。

      我們看看為什麼是這樣的？有一個運維人員負責檢測這樣的曲線，假如說要試用一下演算法，學術界的常規演算法，要跟演算法開發人員進行一些描述。演算法開發人員說，你看我這兒有三個引數，把你的異常按照我的三個引數描述一下，運維人員肯定不幹這個事情。開發人員還不瞭解KPI的專業知識，就想差不多做一做吧，做完了之後說你看看效果怎麼樣？往往效果差強人意，再來迭代一下，可能幾個月就過去了。

      運維人員難以事先給出準確、量化的異常定義；對於開發人員來說，選擇和綜合不同的檢測器需要很多人力；檢測器演算法複雜，引數調節不直觀，這些都是存在的問題。

      所以我們方法的主要思想是，做一個機器學習的工具。我們跟著運維人員學，做一個案例學一個，把他的知識學下來，不需要挑具體的檢測演算法，把這個事情做出來，根據歷史的資料以及它的異常學到這個東西。

      運維人員需要做什麼事情？我看著這些KPI的曲線，這段是異常，標註出來，就有了標註資料。本身就是有特徵資料的，提供一下，說你這個小徒弟，你要想把它做好，我有一個要求，準確率要超過80%，小徒弟就拼命的跟師傅學。

      具體做的時候，比如說KPI的具體曲線，假如說這裡有一個異常點，我們把能拿到的理論界上，學術界上的各種演算法都已經實現了，它還有各種引數，把引數空間掃一遍，大概100多種，用集體的智慧把KPI到底是不是異常，通過跟運維人員去學，把這個學出來。

      為什麼能夠工作？就是因為它的基本工作原理，就是我會學歷史資訊，學到了之後生成一些訊號，對於同樣的異常會有預測值，紅色是檢測出來的訊號。檢測出來的訊號略有不同，但是我們覺得集體的智慧，能夠最後給出一個非常好的效果，這就是一個基本的思路。

      如何把它轉化成機器學習的問題？我們有特徵資料、有標註，想要的就是它是異常還是非異常，就是一個簡單的監督機器學習分類的問題。運維人員進行標註，產生各種特徵資料，這就是剛才100多種檢測器給出的特徵資料，然後進行分類，效果還是比較理想的。

      但是，還是有很多實際的挑戰，我們簡單提一個挑戰。第一個挑戰，我們運維人員需要標註，我得花多長時間去標註？在實際運維過程中，那些真正的異常並沒有那麼多，本身數量相對比較少。如果能做出一些比較高效的標記工具，是能夠很好的幫助我們的。

      如果把這個標註工具像做一個網際網路產品一樣，做得非常好，能夠節省標註人員很多的時間。我們做了很多工作，滑鼠加鍵盤，瀏覽同比、環比的資料，上面有放大縮小，想標註一個數據，拿著滑鼠拖一下就OK了。一個月裡面的異常資料，最後由運維人員實際進行標註，大概一個月也就花五六分鐘的時間，就搞定了。

      還有很多其他的挑戰，比如說歷史資料中異常種類比較少，類別不均衡問題，還有冗餘和無關特徵等。

      下面是一個整體的設計。那麼，拿實際運維的資料進行檢測的時候效果怎麼樣呢？

      這裡拿了四組資料，三組是百度的，一組是清華校園網的。一般的操作，分別對這些資料配一組閾值。我們不管這個資料是什麼樣的，就是用一種演算法把它搞定，就拿剛才給出的運維小徒弟這樣的演算法，把100多種其他的演算法都跑了一遍，比較了一下，在四組資料裡面，我們演算法的準確率不是第一就是第二，而且我們的好處是不用調引數。超過我們這個演算法，普通的可能要把100多種試一下，我們這個不用試，直接就出來。

      為了讓運維更高效，可以讓告警工作更智慧，無需人工選擇繁雜的檢測器，無需調參，把它做得像一個網際網路產品一樣好。這是第一個案例，關於智慧告警的。理論上學術界有很多漂亮的演算法，如何在實際中落地的問題，在這個過程中我們使用的是機器學習的方案。我們看一下第二個案例，剛才說的秒級。先看一個概念，搜尋響應時間。

      搜尋響應時間，這個就是首屏時間了。對於綜合搜尋來說，使用者在瀏覽器上輸入一個關鍵字，點一下按紐，直到首屏搜尋結果返回來，當然這裡面有一些過程。

      這個為什麼很重要？這就是錢。對於亞馬遜來說，如果響應時間增加100毫秒，銷量降低1%。對於谷歌來說，每增加100毫秒到400毫秒搜尋，使用者數就會下降0.2%到0.6%，所以非常重要。

      看一下在實際中搜索響應時間是什麼樣的？橫軸是搜尋響應時間，縱軸是CDF。70%的搜尋響應時間是低於1秒，是符合要求的。30%的時間是高於1秒的，是不達標的。那怎麼辦呢？大於1秒的搜尋原因到底是什麼？如何改進？這裡面也是一個機器學習的問題。各種日誌非常多，答案就藏在日誌裡面，問題是如何拿到日誌分析出來。我們看一下日誌的形式：

      對於使用者每一次搜尋，都有他來自於哪個運營商，瀏覽器核心是什麼，返回結果裡面圖片有多少，返回結果有沒有廣告，後臺負載如何等資訊。這次響應，它的響應時間是多少，大於1秒就是不理想，小於1秒就是比較理想，我們有足夠多的資料，一天上億，還有標註，這個標註比較簡單了。

      我們現在來回答幾個問題，在這麼多維度的資料裡邊，如何找出它響應時間比較高的時候，高響應時間容易發生的條件是什麼？哪些HSRT條件比較流行？如果找出流行的條件，我們就找到了一些線索，就知道如何去優化。我們能不能在實際優化之前，事先看一下，有可能優化的結果是什麼？基本上想做的就是這麼一個事情。這裡面有些細節我們就跳過，想表達的意思是說對於多維度資料，如果只看單維度的資料，會有各種各樣的問題。

      在分析多維屬性搜尋日誌的時候也會有很多挑戰

• 第一，單維度屬性分析方法無法揭示不同條件屬性的組合帶來的影響。

• 第二，屬性之間還存在著潛在的依賴關係，所以單維度分析的結論可能是片面的。

• 第三，得到的HSRT條件可重疊，每次HSRT被計算多次，不易理解。你如果單維度看，圖片數量大於30%，貢獻了50%的響應時間，看一下其他的維度，加起來發現120%，這都是單維度看存在的問題。

      因為每個維度有各種各樣的取值，一旦組合，空間就爆炸了，人是不可能做的，就算是做了視覺化的工具，人是不可能一個個試來得出結論，必須靠機器學習的方法，所以我們把這個問題建模成分類問題，利用監督機器學習演算法，決策樹得到直觀分類模型。

      下面這個是我們當時設計的一個架構圖，每天日誌來了之後，輸入到機器學習決策樹的模型裡面，分析出每天高響應時間的條件，跨天進行分析，之後再去做一些準實驗，最後得出一些結果。

      下面這個是我們第一步完成了之後，得出的一個決策樹，生成決策樹的過程，基本上拿一些現成的工具，把資料導進去，調一些引數就可以了。

      我們會看一個月的時間內，每天都獲得的資料，我們得出一個月裡面，哪些條件比較流行，然後，在此基礎上，做一些準實驗。不是說分析出來了之後，就真的上線調這些優化條件，比如說得出這樣的組合，當圖片數量大於10，它的瀏覽器引擎不是WebKit，裡面沒有打廣告，它會容易響應時間比較高。

      給了我們一些啟示，具體哪個條件導致的？優化哪個維度會產生比較好的結果？這不知道。我如果把每個條件調一下，這個大於10，變成小於10，這個條件的組合，在實際的日誌資料裡面就是存在的，把這個資料取出來，看一下它的響應延遲到底是高還是低，這就是準實驗，諸如此類都做一些，很容易得出一些結論。

      我們針對當時的場景，圖片數量過多是導致響應時間比較長的主要瓶頸，是當時最重要的瓶頸，具體對這個進行了優化，大家可能就比較熟悉了，部署了base64 encoding來提高“數量多、體積小”的圖片傳輸速度。

      這裡想強調一點，這個優化方式，大家都知道，但是在沒有這樣分析的情況下，你並沒有把握上線之後，就有效果。假如說你運維部門的KPI指標，超過20%就不達標，如果低於20%就達標了，上線這一個就達標了。各種比較都很清晰，就是這樣的一個工具，有很多日誌，你做一些基於機器學習的分析，找到目前最重要的瓶頸，把這些瓶頸跟拿到手的各種優化的方式方法，應用一下，就能得到很好的效果，這個效果是很不錯的，通用性也比較高。

      第三個案例跳過去吧，大概意思是說自動更新會產生很多問題，我簡單直接把案例給出來就好了。

      最後給出一個案例，這個案例就是說百度上線了一個反點選作弊的版本，上線之後，廣告收入就出現了下降，實際上用我們這個系統做了一下，10分鐘能夠準確檢測出問題。而人在具體做的時候，要客戶申述、檢查KPI、定位問題，要一個半小時，差異還是很大的。

      剛才舉了幾個具體的案例，其實還有其他的很多案例，如異常檢測之後的故障定位、故障止損建議、故障根因分析、資料中心交換機故障預測、海量Syslog日誌壓縮成少量有意義的事件、基於機器學習的系統優化(如TCP執行引數)。

      我們在學術界來說，我們也不做產品，我們是針對一線生產環境中遇到的各種有挑戰性的問題，做一些具體的演算法。我們的目標就是做一些智慧運維演算法的集合，執行在雲上面，它會有一些標準的API。標準的API支援任意時序資料，它有一個時間戳，有一個關鍵指標，這個關鍵指標針對不同場景會不一樣，有銷售額、利潤、訂單數、轉化率等等不同屬性，經過這樣的分析之後，跑到雲裡面，就能得出一些通用性的結果。

      這裡我想給大家一些具體的啟示，包括我們自己的一些思考。智慧運維到底有哪些可行的目標？我們的步子不能邁得太大，又不能太保守，我們到底想達到什麼樣的效果？誰拿著槍，誰就處於主導地位。像R2-D2是運維人員的可靠助手，最後還是人來起主導作用。

      1、很重要的就取決於人工智慧本身發展到哪個地步，人工智慧解決了一些問題，知其然，又知其所以然。知其然，不知其所以然，這個其我知道它下的好，但是為什麼好，計算機算出來的，我並不知道。人工智慧發展到現在的階段，比較可靠的是這個地步：知其然，而不知其所以然，技術方面，通過機器學習相對成熟，在一定條件下比人好。到後面既不知其然，又不知其所以然，以及連問題都不知道，人工智慧還沒有到那個地步。我們要自動化那些“知其然而不知其所以然”的運維任務。

      2、如何更系統的應用機器學習技術。機器學習紛繁複雜，簡單說一下。特徵選取的時候，早期可以用一些全部資料 容忍度高的演算法，如隨機森林，還有特徵工程、自動選取(深度學習)；不同機器學習演算法適用不同的問題；一個比較行之有效的方法，大家做日常運維過程中，可以跟學術界進行具體探討，針對眼前問題一起探討一下，可能比較容易找到適合的起點。工業界跟學術界針對具體問題進行密切合作是一個有效的策略。

      3、如何從現有ticket資料中提取有價值資訊。我們可以把ticketing系統作為智慧運維的一部分來設計。

      4、如何把智慧運維延伸到智慧運營？我們有各種各樣的資料，資料都在那兒，企業的痛點是，光有海量資料，缺乏真正精準的運營和行動之間有效轉化的工具。其實我們思考一下，我們看的那些KPI，如果抽象成時序資料，跟電商的銷售資料，跟遊戲的KPI指標沒有本質的區別。如果抽象成演算法層面，可能都有很好的應用場景，具體還會有一些額外的挑戰，但是如果在演算法層面進行更多投入，可以跳出運維本身到智慧運營這塊。

      總結一下今天的內容，基於機器學習的智慧運維，在今後幾年會有飛速的發展，因為它有得天獨厚的資料、標註和應用。智慧運維的終極可行目標，是運維人員高效可靠的助手。智慧運維能夠更系統應用機器學習技術，學術界和工業界應能夠在一些具體問題上密切合作。更系統的資料採集和標註會幫助智慧運維更快發展。下一步把智慧運維的技術延伸到智慧運營裡面。