08-AIOps实践

章节概述

本章系统讲解智能运维 (AIOps) 的核心技术与实践方法，从异常检测、根因分析到自动修复，构建完整的智能运维体系。

学习路线图

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                         AIOps 技术栈                                     │
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│  ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │                      应用层                                       │   │
│  │  Dashboard │ 告警中心 │ 分析控制台 │ 自动化工具                    │   │
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│  │                      智能决策层                                   │   │
│  │                                                                  │   │
│  │   异常检测        根因分析        智能决策        自动修复        │   │
│  │   ├─ 统计方法     ├─ 拓扑分析     ├─ 容量预测     ├─ 规则引擎    │   │
│  │   ├─ 机器学习     ├─ 时序关联     ├─ 弹性伸缩     ├─ K8s操作     │   │
│  │   └─ 深度学习     └─ 因果推断     └─ 成本优化     └─ 回滚机制    │   │
│  │                                                                  │   │
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│  │                      数据处理层                                   │   │
│  │   实时流处理 (Flink) │ 批处理 (Spark) │ 特征工程 │ ETL            │   │
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│  ┌──────────────────────────┴──────────────────────────────────────┐   │
│  │                      数据存储层                                   │   │
│  │   时序库(VictoriaMetrics) │ 日志库(ES) │ 图数据库(Neo4j)          │   │
│  └──────────────────────────┬──────────────────────────────────────┘   │
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│  ┌──────────────────────────┴──────────────────────────────────────┐   │
│  │                      数据采集层                                   │   │
│  │   Prometheus │ Fluentd │ Jaeger │ Kafka │ OpenTelemetry          │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘   │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

章节内容

01-AIOps概述与架构

AIOps 定义与价值
成熟度模型 (L0-L4)
平台架构设计
数据采集与处理
核心组件实现

02-异常检测算法

时序异常检测
- 统计方法 (Z-Score, MAD, EWMA)
- 机器学习 (Isolation Forest, LOF)
- 深度学习 (LSTM Autoencoder, VAE)
日志异常检测
- Drain 解析器
- DeepLog 模型
- LogBERT

03-根因分析与告警聚合

拓扑分析
- 服务依赖图
- 故障传播分析
时序关联
- 相关性分析
- DTW 距离
因果推断
- Granger 因果
- PC 算法
告警聚合
- 去重与压缩
- 智能聚类

04-智能运维决策

自动修复系统
- 修复框架
- Kubernetes 执行器
- 风险评估
容量预测
- Prophet 预测
- LSTM 预测
弹性伸缩
- 预测性 HPA
- 强化学习伸缩
成本优化
- FinOps 集成

05-AIOps平台实战

平台架构设计
K8s 部署方案
核心模块实现
系统集成
最佳实践

核心技术栈

数据采集

组件	用途	特点
Prometheus	指标采集	Pull 模式，强大的查询语言
Fluentd	日志采集	插件丰富，统一日志层
Jaeger	链路追踪	OpenTracing 兼容
OpenTelemetry	统一遥测	指标+日志+追踪一体化

数据存储

组件	用途	特点
VictoriaMetrics	时序存储	高压缩比，兼容 Prometheus
Elasticsearch	日志存储	全文检索，聚合分析
Neo4j	拓扑存储	图查询，关系分析
Redis	缓存	实时告警，状态存储

AI/ML 框架

框架	用途	场景
scikit-learn	传统 ML	异常检测、聚类
PyTorch	深度学习	LSTM、Autoencoder
Prophet	时序预测	容量规划
NetworkX	图分析	拓扑分析

实战项目

项目一：统一异常检测服务

# 架构设计
异常检测服务
├── 数据采集
│   ├── Prometheus 指标
│   ├── Elasticsearch 日志
│   └── Kafka 流数据
├── 检测引擎
│   ├── 统计检测器
│   ├── ML 检测器
│   └── 深度学习检测器
├── 告警管理
│   ├── 告警聚合
│   ├── 告警路由
│   └── 通知发送
└── API 服务
    ├── 实时检测
    ├── 历史查询
    └── 模型管理

项目二：智能根因分析平台

# 核心功能
根因分析平台
├── 数据融合
│   ├── 指标数据
│   ├── 日志数据
│   ├── 追踪数据
│   └── 拓扑数据
├── 分析引擎
│   ├── 拓扑 RCA
│   ├── 时序 RCA
│   ├── 因果 RCA
│   └── 结果融合
├── 知识库
│   ├── 故障模式
│   ├── 修复方案
│   └── 专家经验
└── 可视化
    ├── 故障时间线
    ├── 影响范围图
    └── 根因证据链

项目三：自动修复系统

# 系统架构
自动修复系统
├── 触发器
│   ├── 告警触发
│   ├── 异常触发
│   └── 预测触发
├── 决策引擎
│   ├── 规则匹配
│   ├── ML 推荐
│   └── 风险评估
├── 执行引擎
│   ├── K8s 执行器
│   ├── 脚本执行器
│   └── API 执行器
└── 验证反馈
    ├── 健康检查
    ├── 效果评估
    └── 回滚机制

关键指标

运维效率指标

指标	定义	目标值
MTTR	平均修复时间	< 30 分钟
MTTD	平均检测时间	< 5 分钟
告警降噪率	压缩后告警/原始告警	> 80%
自动修复率	自动修复事件/总事件	> 60%

AI 效果指标

指标	定义	目标值
异常检测精确率	TP/(TP+FP)	> 90%
异常检测召回率	TP/(TP+FN)	> 85%
根因准确率	正确根因/总分析	> 80%
预测准确率	预测偏差 < 10%	> 85%

成熟度演进

Level 0: 手工运维
├── 手动监控
├── 人工告警
└── 被动响应

Level 1: 监控自动化
├── 自动采集
├── 阈值告警
└── 仪表盘

Level 2: 智能检测
├── ML 异常检测
├── 告警聚合
└── 基础 RCA

Level 3: 智能决策
├── 自动根因分析
├── 容量预测
└── 部分自动修复

Level 4: 自治运维
├── 全自动检测
├── 智能决策
└── 自愈系统