在SLS中快速實現異常巡檢

1、相關算法研究

1.1 常見的開源算法

• Yahoo：EGADS
• FaceBook：Prophet
• Baidu：Opprentice
• Twitter：Anomaly Detection
• Redhat：hawkular
• Ali+Tsinghua：Donut
• Tencent：Metis
• Numenta：HTM
• CMU：SPIRIT
• Microsoft：YADING
• Linkedin：SAX改進版本
• Netflix：Argos
• NEC：CloudSeer
• NEC+Ant：LogLens
• MoogSoft：一家創業公司，作的內容蠻好的，供你們參考

1.2 基於統計方法的異常檢測

基於統計方法對時序數據進行不一樣指標（均值、方差、散度、峯度等）結果的判別，經過必定的人工經驗設定閾值進行告警。同時能夠引入時序歷史數據利用環比、同比等策略，經過必定的人工經驗設定閾值進行告警。
經過創建不一樣的統計指標：窗口均值變化、窗口方差變化等能夠較好的解決下圖中（1，2，5）所對應的異常點檢測；經過局部極值能夠檢測出圖（4）對應的尖點信息；經過時序預測模型能夠較好的找到圖（3，6）對應的變化趨勢，檢測出不符合規律的異常點。

如何判別異常？

• N-sigma
• Boxplot（箱線圖）
• Grubbs’Test
• Extreme Studentized Deviate Test

PS：

1. N-sigma：在正態分佈中，99.73%的數據分佈在距平均值三個標準差之內。若是咱們的數據服從必定分佈，就能夠從分佈曲線推斷出現當前值的機率。
2. Grubbs假設檢驗：常被用來檢驗正態分佈數據集中的單個異常值
3. ESD假設檢驗：將Grubbs'
4. Test擴展到k個異常值檢測

1.3 基於無監督的方法作異常檢測

什麼是無監督方法：是否有監督（supervised），主要看待建模的數據是否有標籤（label）。若輸入數據有標籤，則爲有監督學習；沒標籤則爲無監督學習。
爲什麼須要引入無監督方法：在監控創建的初期，用戶的反饋是很是稀少且珍貴的，在沒有用戶反饋的狀況下，爲了快速創建可靠的監控策略，所以引入無監督方法。
針對單維度指標

• 採用一些迴歸方法（Holt-Winters、ARMA），經過原始的觀測序列學習出預測序列，經過二者之間的殘差進行分析獲得相關的異常。

• 針對單維度指標

  • 多維度的含義（time，cpu，iops，flow）

  • iForest（IsolationForest）是基於集成的異常檢測方法

    • 適用連續數據，具備線性時間複雜度和高精度
    • 異常定義：容易被孤立的離羣點，分佈稀疏且離密度高的羣體較遠的點。

  • 幾點說明

    • 判別樹越多越穩定，且每棵樹都是互相獨立的，能夠部署在大規模分佈系統中
    • 該算法不太適合特別高維度數據，噪音維度維度和敏感維度沒法主動剔除
    • 原始iForest算法僅對全局異常值敏感，對局部相對稀疏的點敏感度較低

1.4 基於深度學習的異常檢測

論文題目：《Unsupervised Anomaly Detection via Variational Auto-Encoder for Seasonal KPIs in Web Applications》（WWW 2018）

• 解決的問題：針對具備週期性的時序監控數據，數據中包含一些缺失點和異常點
• 模型訓練結構以下

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• 檢測時使用了MCMC填補的技術處理觀測窗口中的已知缺失點，核心思想根據已經訓練好的模型，迭代逼近邊際分佈（下圖表示MCMC填補的一次迭代示意圖）

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1.5 使用有監督的方法作異常檢測

• 標註異常這件事兒，自己很複雜？

  • 用戶定義的異常每每是從系統或者服務角度出發，對數據進行打標，所關聯的底層指標、鏈路指標繁雜，沒法從幾個維度出發（更多的是系統的一個Shapshot）
  • 在進行架構層設計時，都會進行服務自愈設計，底層的異常並未影響到上層業務
  • 異常的溯源很複雜，不少狀況下，單一監控數據僅是異常結果的反應，而不是異常自己
  • 打標樣本數量不多，且異常類型多樣，針對小樣本的學習問題還有待提升

• 經常使用的有監督的機器學習方法

  • xgboost、gbdt、lightgbm等
  • 一些dnn的分類網絡等

2、SLS中提供的算法能力

• 時序分析

  • 預測：根據歷史數據擬合基線
  • 異常檢測、變點檢測、折點檢測：找到異常點
  • 多週期檢測：發現數據訪問中的週期規律
  • 時序聚類：找到形態不同的時序

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• 模式分析

  • 頻繁模式挖掘
  • 差別模式挖掘

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• 海量文本智能聚類

  • 支持任意格式日誌：Log4J、Json、單行（syslog）
  • 日誌經任意條件過濾後再Reduce；對Reduce後Pattern，根據signature反查原始數據
  • 不一樣時間段Pattern比較
  • 動態調整Reduce精度
  • 億級數據，秒級出結果

​​​​​​​

3、針對流量場景的實戰分析

3.1 多維度的監控指標的可視化

具體的SQL邏輯以下：

* | 
select
   time,
   buffer_cnt,
   log_cnt,
   buffer_rate,
   failed_cnt,
   first_play_cnt,
   fail_rate 
from
   (
      select
         date_trunc('minute', time) as time,
         sum(buffer_cnt) as buffer_cnt,
         sum(log_cnt) as log_cnt,
         case
            when
               is_nan(sum(buffer_cnt)*1.0 / sum(log_cnt)) 
            then
               0.0 
            else
               sum(buffer_cnt)*1.0 / sum(log_cnt) 
         end as buffer_rate, 
sum(failed_cnt) as failed_cnt, 
sum(first_play_cnt) as first_play_cnt , 
         case
            when
               is_nan(sum(failed_cnt)*1.0 / sum(first_play_cnt)) 
            then
               0.0 
            else
               sum(failed_cnt)*1.0 / sum(first_play_cnt) 
         end as fail_rate 
      from
         log 
      group by
         time 
      order by
         time
   )
   limit 100000

3.2 各指標的時序環比圖

具體的SQL邏輯以下：

* |
select 
    time,
    log_cnt_cmp[1] as log_cnt_now,
    log_cnt_cmp[2] as log_cnt_old,
    case when is_nan(buffer_rate_cmp[1]) then 0.0 else buffer_rate_cmp[1] end as buf_rate_now,
    case when is_nan(buffer_rate_cmp[2]) then 0.0 else buffer_rate_cmp[2] end as buf_rate_old,
    case when is_nan(fail_rate_cmp[1]) then 0.0 else fail_rate_cmp[1] end as fail_rate_now,
    case when is_nan(fail_rate_cmp[2]) then 0.0 else fail_rate_cmp[2] end as fail_rate_old
from
(
select 
    time, 
    ts_compare(log_cnt, 86400) as log_cnt_cmp,
    ts_compare(buffer_rate, 86400) as buffer_rate_cmp,
    ts_compare(fail_rate, 86400) as fail_rate_cmp
from (
select 
      date_trunc('minute', time - time % 120) as time, 
    sum(buffer_cnt) as buffer_cnt, 
    sum(log_cnt) as log_cnt, 
    sum(buffer_cnt)*1.0 / sum(log_cnt) as buffer_rate, 
    sum(failed_cnt) as failed_cnt,  
    sum(first_play_cnt) as first_play_cnt ,
    sum(failed_cnt)*1.0 / sum(first_play_cnt) as fail_rate
from log group by time order by time) group by time)
where time is not null limit 1000000

3.3 各指標動態可視化

具體的SQL邏輯以下：

* | 
select 
    time, 
    case when is_nan(buffer_rate) then 0.0 else buffer_rate end as show_index,
    isp as index
from
(select 
    date_trunc('minute', time) as time, 
    sum(buffer_cnt)*1.0 / sum(log_cnt) as buffer_rate,
    sum(failed_cnt)*1.0 / sum(first_play_cnt) as fail_rate,
    sum(log_cnt) as log_cnt,
    sum(failed_cnt) as failed_cnt,
    sum(first_play_cnt) as first_play_cnt,
    isp
from log group by time, isp order by time) limit 200000

3.4 異常集合的監控Dashboard頁面

• 異常監控項目的背後圖表SQL邏輯

* | 
select 
    res.name 
from ( 
    select 
        ts_anomaly_filter(province, res[1], res[2], res[3], res[6], 100, 0) as res 
    from ( 
        select 
            t1.province as province, 
            array_transpose( ts_predicate_arma(t1.time, t1.show_index, 5, 1, 1) ) as res 
        from ( 
            select
                province,
                time,
                case when is_nan(buffer_rate) then 0.0 else buffer_rate end as show_index
            from (
                select 
                    province, 
                    time, 
                    sum(buffer_cnt)*1.0 / sum(log_cnt) as buffer_rate, 
                    sum(failed_cnt)*1.0 / sum(first_play_cnt) as fail_rate, 
                    sum(log_cnt) as log_cnt, 
                    sum(failed_cnt) as failed_cnt, 
                    sum(first_play_cnt) as first_play_cnt
                from log 
                group by province, time) ) t1 
            inner join ( 
                select 
                    DISTINCT province 
                from  ( 
                    select 
                        province, time, sum(log_cnt) as total 
                    from log 
                    group by province, time ) 
                where total > 200 ) t2 on t1.province = t2.province  
        group by t1.province ) ) limit 100000

• 針對上述SQL邏輯的具體分析

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