智能运维之根因分析
王钊扬
前阿里运维数据挖掘专家 8 年智能运维从业经验。对智能运维相关的业务、产品、数据、算法、工程五个维度均有深入的研究。 ACM/ICPC 北京赛区 银牌 算法技术博客:https://blog.csdn.net/micklongen
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根因分析概述:好的根因分系统是什么样的?
云平台产生告警风暴(一):业务场景分析及思路探讨
云平台产生告警风暴(二):如何处理系统中的关联信息?
云平台产生告警风暴(三):如何基于关联信息分析出根因故障呢?
云平台产生告警风暴(四):如何实现根因分析系统?
云平台产生告警风暴(五):案例演示与代码讲解
移动端QPS下降的背后:如何鉴别运营商问题还是软件故障?
行业案例:eBay、美团、百度是如何实现根因分析的?
本节摘要
我们深入剖析了三个来自不同企业的经典案例,以展示各自在问题根因定位上的独特策略与实践。 首先,eBay 借助其分布式链路跟踪系统的数据构建服务关系图谱。为快速定位服务故障的根本原因提供了坚实的数据支撑。 接着,百度则另辟蹊径,通过整合网络基础配置信息及标准化的监控标签数据,构建了一棵反映系统架构全貌的关系树。在此基础上,百度结合实时的告警数据,有效缩短了故障排查的时间。 最后,美团通过制定严格的日志标准化规范,随后利用这些标准化的日志数据进行高效的日志压缩处理,显著缩小了故障排查的范围,实现了对问题根源的快速定位。
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