2019年银行领域大规模X86分布式系统的无阈值智能监控应用实践.pdf

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1、GOP S 全 球 运 维 大 会 2019上 海 站GOP S 全 球 运 维 大 会 2019上 海 站银行领域大规模X86分布式系统无阈值智能监控应用实践GOP S 全 球 运 维 大 会 2019上 海 站目录银行领域大规模X86分布式系统监控现状1无阈值监控的理念及技术2规模化应用关键点及解决方案3推广成效及展望4GOP S 全 球 运 维 大 会 2019上 海 站1.银行科技体系架构转型背景银行领域大规模X86分布式系统监控现状主/小机集中式架构研究起步加速稳定并存X86分布式架构高潮GOP S 全 球 运 维 大 会 2019上 海 站2.架构转型带给运维的挑战规模及风险银行领

2、域大规模X86分布式系统监控现状主/小机集中式架构X86分布式架构风险分散发展较慢不易扩散风险缓释高潮中间件中间件角角 色色节节 点点监控对象多监控场景复杂工作量激增DUBBOELK。缺少专用工具GOP S 全 球 运 维 大 会 2019上 海 站X86分布式系统运维资源调整版本部署日常操作集中化一键化工单变更应急监控GOP S 全 球 运 维 大 会 2019上 海 站一刀切不能个性化设置各节点监控阈值传统监控问题固定不能随着业务、压力、资源等场景的变化，自动调整阈值误报不能反映真正风险滞后不能感知触发告警阈值之前的异常孤立不能做多个监控项之间的关联分析GOP S 全 球 运 维 大 会

3、2019上 海 站X86系统监控技术现状与发展异常检测流量监控分段阈值多个确定场景固定阈值传统、简单、普遍无阈值面向风险概率自适应GOP S 全 球 运 维 大 会 2019上 海 站目录银行领域大规模X86分布式系统监控现状1无阈值监控的理念及技术2规模化应用关键点及解决方案3推广成效及展望4GOP S 全 球 运 维 大 会 2019上 海 站1.【业务时序特征】生产系统就像人的躯体，时刻处于有规律的运行当中。2.【普适性】体现不同系统（节点、角色）的个性化差异。3.【自适应性】适应系统动态变化。4.【风险完全可控】密切监测系统健康状况，且须“无创”。无阈值智能监控理念与目标GOP S 全

4、 球 运 维 大 会 2019上 海 站无阈值智能监控能力历史自适应风险根据历史积累的经验，预测出当前时间点“正常”的监控值。自动判断当前监控值是否有较高风险。可随系统结构和功能的变化自动调整。GOP S 全 球 运 维 大 会 2019上 海 站无阈值智能监控技术时序预测根据监控值历史数据建立监控项预测模型，预测出当前的监控值异常概率根据差异历史数据建立分布模型，判断当前监控值是否异常风险告警根据异常持续累积值的历史数据，判断当前监控项是否需要预警GOP S 全 球 运 维 大 会 2019上 海 站目录银行领域大规模X86分布式系统监控现状1无阈值监控的理念及技术2规模化应用关键点及解决方

5、案3推广成效及展望4GOP S 全 球 运 维 大 会 2019上 海 站1.非侵入2.漏报率低3.误报率低4.成本低银行生产系统对监控工具的要求支持规模化应用X86分布式系统GOP S 全 球 运 维 大 会 2019上 海 站规模化应用的关键点多场景预测准确性并行建模及预测跨平台数据治理模型自动选择自适应告警十万量级模型训练/监控项巡检100个节点GOP S 全 球 运 维 大 会 2019上 海 站多场景下预测准确性GOP S 全 球 运 维 大 会 2019上 海 站并行建模及预测GOP S 全 球 运 维 大 会 2019上 海 站跨平台异构监控数据治理GOP S 全 球 运 维 大

6、 会 2019上 海 站跨平台异构监控数据治理GOP S 全 球 运 维 大 会 2019上 海 站模型自动选择及预测GOP S 全 球 运 维 大 会 2019上 海 站自适应的告警模型GOP S 全 球 运 维 大 会 2019上 海 站自适应的告警模型系统架构图（示意）GOP S 全 球 运 维 大 会 2019上 海 站应用效果（示意）1.准确感知异常cpuTXN_ALL交易响应时间交易响应时间GOP S 全 球 运 维 大 会 2019上 海 站2.提前捕获异常应用