
图1 调用链告警调用链是vivo服务级监控的重要手段,上图红框内原因链接是故障定位平台提供的根因定位能力。
图2 故障现场上图红框区域,A服务从10:00左右,每分钟平均时延从78ms开始增长,突增到10:03分的90ms左右直接点击图2蓝色的【根因分析】按钮,就可以分析出下图结果:
图3 根因分析结果从点击按钮到定位出原因的过程中,系统是如何做的呢?接下来我们看下系统的分析流程。
图4 分析流程红色箭头各部分组成了一个递归调用图4是根因分析的主要流程,下面将通过文字详细描述:
图5 链路及原因在整个分析过程中,分析函数负责调用检测算法,并根据返回结果决定是否继续下钻分析。而核心逻辑是在检测算法中实现的,接下来我们看下检测算法是如何做的。
图7 K-Means聚类 最后我们通过聚成类的波动方差,过滤掉波动小的聚类,找到最可能造成异常服务的原因。以上是对算法原理的简要介绍,接下来我们更进一步,深入到算法实现细节。
图8 切分时间线(2) 计算波动标准差:运用二级指数平滑算法对前半段进行数据预测,然后根据观测值与预测值计算出波动标准差,如下图:
图9 计算波动标准差(3)计算异常波动范围:后半段大于3倍波动标准差的时间线属于异常波动,下图红线代表3倍波动标准差,所以异常波动是红线以上的时间线,如下图:
图10 计算异常波动范围(4)时间点标记:红线与时间线第一次相交的时间点是波动开始时间,红线与时间线最后一次相交的时间点是波动结束时间,起始时间和波动结束时间关于波动开始时间对称,如下图:
图11 时间点标记(5)服务下钻:根据起始时间~波动结束时间,对异常服务按组件和服务名下钻,得到下游服务时间线,如下图:
图12 服务下钻(6)计算正常区域平均值:下游服务的前半段是正常区域,后半段是异常区域,先求出正常区域的平均值,如下图:
图13 计算正常区域平均值(7)计算异常区域波动方差:根据异常区域波动点与正常区域均值之间的波动计算波动方差和波动比率,如下图:
图14 计算异常区域波动方差(8)时间线过滤:过滤掉波动方向相反、波动比率小于总波动比率的1/10的时间线,排除正常时间线,如下图:
图15 时间线过滤(9)对剩余下钻时间线进行KMeans聚类,如下图:
图16 进行KMeans聚类很好奇,就使用rubyonrails自动化单元测试而言,你们正在做什么?您是否创建了一个脚本来在cron中运行rake作业并将结果邮寄给您?git中的预提交Hook?只是手动调用?我完全理解测试,但想知道在错误发生之前捕获错误的最佳实践是什么。让我们理所当然地认为测试本身是完美无缺的,并且可以正常工作。下一步是什么以确保他们在正确的时间将可能有害的结果传达给您? 最佳答案 不确定您到底想听什么,但是有几个级别的自动代码库控制:在处理某项功能时,您可以使用类似autotest的内容获得关于哪些有效,哪些无效的即时反馈。要确保您的提
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