20｜AIOps 问题定位：如何在报警风暴中找到暴风眼？

1. AIOps在故障定位领域解决了多维归因分析、因果推断、重复问题定位等问题，通过多维归因定位可以快速准确地识别导致问题的主要因素，利用算法如Attributor、HotSpot和Divisia分解法进行多维数据分析和根因定位。 2. 多维归因定位方法包括总量贡献度分析、日常占比分析和差异性分析，通过分析不同维度和元素的“惊喜度”和“解释力”来量化和识别可能导致关键性能指标异常波动的因素。 3. 因果推断包含关联性的发现、干预验证和反事实推理，通过分析服务调用链的异常和故障，可以进行因果推断，确定是哪个服务导致了整个调用链出现问题的原因。 4. 通过算法和方法的应用，AIOps在故障定位领域能够帮助快速定位问题根源，提高故障排查效率和精度。 5. 通过多维归因分析和因果推断，可以有效解决报警风暴中的问题，帮助定位故障的暴风眼，提高故障排查的准确性和效率。 6. AIOps在故障定位领域的发展和应用，为提高系统稳定性和可靠性提供了重要的技术支持和解决方案。 7. 在处理重复类型故障时，相似度检查是定位问题的关键。这通常涉及到对故障特征的提取和比较，以便快速识别和解决类似问题。 8. DejaVu系统实现了面向重复类型故障的可操作故障定位，通过自动化、可执行且可解释的方式，对在线服务系统中的重复故障进行定位。 9. 多维归因分析适用于存在外部因素导致的原因，因果推断适用微服务多层链路调用的情况和定位，重复问题定位适用无直接调用的情况。这些方法可以显著提升故障诊断的速度和准确性，帮助我们从海量数据中迅速识别问题的根源。 10. 如果有一天业务的流量突然下降，定位思路和步骤包括提取关键特征、搜索类似故障、故障诊断和知识库更新，以最快的速度定位到原因。