嘉宾介绍

曾勇 阿里云MVP、Elastic开发工程师与布道师，在分布式搜索、高性能、高可用架构、自动化运维等方面积累了超过七年的经验。曾勇是Elasticsearch国内首批用户，自2010年起就开始接触Elasticsearch并投入到生产环境中使用，并编写过一系列的中文处理相关的插件。

智能运维从概念走向应用

人工智能是当前很火热的话题，无AI不科技。在运维领域如何同人工智能结合，业界也正在不断探索。理想的世界里，运维工程师可以悠闲的喝咖啡，所有的运维工作都由机器帮忙搞定。这只存在与概念层面，实际上，落地的应用还需要较长的时间。如何落地，在哪些运维的点上可以尝试人工智能，这就是我们今天讨论的重点。

运维的痛点

运维在一个公司里面人不多，但是事情又特别杂，涉及到很多方面，包括最基本的IT运维，服务器的运维，公司内网等基础设施的监控，安全等。今天我们重点聊运维监控这块的。

海量且复杂数据的挑战

如今需要我们管理的设备数量多，数据类型复杂，比如各种应用软件、OA系统、ERP系统，网络硬件、服务器、交换机，也包括考勤机或者是摄像头等传感设备。特别是在现在万物互联的时代，物联网行业一些设备量非常非大，比如弱电设备也会产生很多很多的数据，甚至电表，每天会上报各种各样的数据。举一个电信行业的用户案例，他们正在做新一代的面向水电表的物联网，家里的每一个水表，每一天都会产生海量的数据，归集到一个区域或一个时间段内，数据规模是非常非常大的，几十亿上百亿的数据量。

设备运行状态预测

另一个关键是做到设备运行状态的监控，能够预测到设备的异常。保证正常的为你的企业，为你的客户在服务，这个是运维很关心的一个点。我们收集到设备状态数据之后，可以通过多维度的报表，直观的的了解到设备的运行信息。在ELK的体系里，我们使用Kibana来实现可视化和业务告警。当设备出现异常的时候，我们需要第一时间发现，比如服务器CPU占用飙升30%，或者说磁盘有问题了，可以迅速的从这些海量指标里面定位出来，并辅助我们判断和解决问题。

合理方案的选择

要解决上述问题，必须先考虑一些关键点。我简单列了一些关键字，如下图所示。

第一个，数据接入的问题。各种各样的数据源，通过各种各样的渠道，接进来之后，海量的数据，怎么处理，怎么有效的处理，怎么实时的处理。
第二个，数据处理和分析的问题。数据拉进来之后要去分析，怎么把这个数据利用起来，发现里面的问题。
第三个，系统稳定性的问题。系统需要监控起来，所有的东西需要找到里面存在的一些问题，不能说等你的服务器已经宕机了，我的业务都已经挂掉了，这个时候再去发现问题。
第四个，一些衍生的需求。如可视化、告警灯。比如说我怎么去更方便的可视化去分析。做数据探索，去海量的数据里面去找到你感兴趣的东西。

Elastisearch：海量数据的实时分析

当然刚刚说的这些痛点，Elastic都可以帮你去解决，Elasticsearch比较擅长海量数据处理和实时分析。

监控指标的收集

运维主要几个任务，首先就是监控指标的收集，数据从各个渠道收集起来。Elastic提供了多种收集工具，包括Metricbeat、Filebeat、Auditbeat、Logstash来收集应用软件、云环境、安全、网络等系统的日志数据。

监控数据的存储

目前大部分的数据收集任务用Elastic都可以帮你去解决。然后第二个是存储，存储这一块也不想说太多，Elasticsearch目前在业界TB级别的一点问题没有，很多客户都是每天有海量的数据接进来，每天几百万，几千万都可以支撑，数据规模也相应的会去做一些扩容，这个是支持的。看一下告警，告警这个说实话，我们得到分析的结果之后我们可以去通知，这个说实话也很好做，我们自己也有一个高级引擎，后面有嘉宾同学会进行介绍。

监控数据的分析

重点介绍监控数据的分析。通用的做法是，第一步数据拉过来，Kibana配置Dashboard，然后投影到电视屏幕上。这个可以称为运维的1.0。从最开始的人肉运维，到自动化运维，再到现在的智能运维。其目的就是高效运维，以最少的时间最快的速度去发现问题，可视化如果仅仅停留在看得到这个层面，其实没意义。

上图所示一台服务器的CPU指标，仅仅CPU本身就会收集到这么多指标，比如CPU的空闲时间、使用负载，但是收集起来你会发现很多，几千个指标，或者把它缩一下变几百个，CPU这么复杂了，加上其他的一些业务数据的指标，各种各样的网络设备数据，几万个都是一个保守的估计，但这只是一台服务器。如果你有很多台服务器，如果说把他们去怎么分析。你可能把所有的服务器放到一起做了一个Group，这样其实是有很多噪声的。或者做了一个平均、最大值最小值，但是你只要做到一个最大值最小值或者是平均，它里面就会丢失一部分数据。设想，一平均之后，中间如果有异常数据就发现不了。看到一个整体趋势是可以的，但是某一台服务器就是有问题，发现不了的。
再举硬盘的例子，从指标里面可以反应出来硬盘性能的衰退，但常规指标粗线条是很难发现会有问题的，如果能分析到某一台服务器的，某一个硬盘的，某一堆硬盘里面的某一个硬盘它的健康状况什么样子的，那你就可以知道非常细腻度的监控，当它出问题的时间你可以第一时间发现它，可能还没有出现问题，但是快出问题了，把它找到，然后及时处理，这样的话可以第一时间把这个问降低到最低。接下来，说一下Elastic如何使用机器学习来帮助做运维检测。

Elastic中的机器学习

首先我们看一下监控数据吧，主要分为三大类，第一个就是日志loging，服务器里面，产生一个行为就会记录一条日志。第二类，tracing info更偏向于应用的分析，可能跟更详细的一些调用这种东西。第三个是指标信息，服务器的CPU、负载、百分比、占有情况等等这是第三类。他们都有一个共同点，都具有实时性。

实时性数据顾名思义，都是跟时间相关的，可以看到里面可以放在一个时间轴上面的。首先可以看到它是有规律的，随着时间的变化它是有一些前后的一个关联性的。基于时间的数据可以做预测，服务器指标以前的一个工作情况什么样子的，可以预测它明天，应该是一个什么样的工作情况，今后一段时间如果没有出什么问题的情况下，它应该就是怎么工作，它的指标应该是这么表现。

我们可以做一个关联，我们可以看到这是一个指标，表示每分钟的一个请求数，下面是另外一个指标，一个网站的一个状态码，可以看到，这个是两个指标，他们都是在一个时间轴上面，当某一个地方出问题的时候，比如说这个状态突然说以前都是200，上面是500了，是有问题了，这个时候我们发现另外一个指标也有关联性的一个改变，比如说KPS突然变这么高，他们就是有关联性的，可能是服务器突然被人大量并发的高峰期访问，或者说是恶意攻击，从而影响其他业务，是有一些关联性的，这是实时性的另外一个特点。

当然实时性的数据如果不做一些处理，数据的力度很细，比如每秒钟收集一条，10秒钟收集一条，数据量非常大，需要做一些组合可以看到到这个锯齿非常非常的频繁。然后做一些按时间，比如说15分钟做一组，把他们做一些预加工，做预聚合，它的曲线就会变得更加平滑，可以更好的去分析，这个是Bucket选择。然后我们可以看到三个不同的Bucket的一个分布选择，这是第一个是没有做任何的一个处理的，你看到原始数据非常非常密，基本上是看不出任何问题的，这个其实我们目前分析的方式也基本上是这样，一个图出来，各种线条都在一起，很密，我就知道它这里面都是比较平的一条曲线，没什么问题，看到起来很好。然后我再把它做一些组合之后会发现，其实里面有一个比较规律的一个波动的，然后在进一步做合并之后，再放大，曲线时间再放大会发现他们更加明显，可以看到这个时间点它的锯齿变化更加的不一样。这里面其实可能是存在潜在的一个异常，所以经过调整之后其实就可以发现里面存在的一些问题。第一个就是一个比较粗线条的一个分析，大家正在做的一个，大部分公司都是这种方式。

对实时性数据做Bucket是一种方式，再看看Elastic使用无监督学习怎么去做。它可以帮你去学习你的某一个指标，历史的一个行为是什么样子的，比如说服务器的CPU指标，过去是怎么工作的，可能就是这么一个行为，它可以自动帮你去学习，自动帮你去构建这么一个模型，但某一天这个行为出现变化的时候可以识别出来，然后自动告诉你这个时间点这个数据是不对的，你可以去有这么一个警告，发现这个地方可能会出现问题，做进一步的处理，这个就是我们的Elastic机器它可以帮你做的事情。

把序列化的指标特征化，模型化，可以让它24小时的在后台帮你去检测，服务器的每一个指标。当指标有几百上千万个指标，当有很多台服务器，每一个服务器的行为又是不一样的，可以把它理解为每一个服务器是独立的个体，它的服务器的性能不一样，就算是同一批机器它的性能都是不一样，它的磁盘也是不一样，磁盘的生产时间也不一样，只要是生产时间有一点点变化，最终的质量都不一样，生命周期也就不一样，所以说以他们每一个系列为单位，分别去检测他们的一个运行的指标，然后去看，是不是正常，当不正常的时候可以第一时间帮你告警，这是自动的，机器可以帮你去做这种它擅长做的事情，这就是我们可以利用机器学习帮你去解放你的运维。下面是几个Demo的截图。（在线Demo即将上线，敬请期待！）

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