微服務(wù)架構(gòu)下的根因定位方法綜述

李思毅，馬詩雨，崔麗月，張圣林，孫永謙，張玉志

南開大學(xué)，軟件學(xué)院，天津 300350

引 言

在移動互聯(lián)網(wǎng)背景下，互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)業(yè)務(wù)更新迭代速度加快，需求研發(fā)周期大大縮短，線上應(yīng)用變更十分頻繁。與此同時，新冠疫情加速了傳統(tǒng)行業(yè)線上化和數(shù)字化轉(zhuǎn)型，超大規(guī)模云平臺作為關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，為我國經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級提供了重要支撐，已廣泛應(yīng)用于電信、互聯(lián)網(wǎng)、金融、政府、電力等多個行業(yè)，但這些行業(yè)線上業(yè)務(wù)體量龐大、監(jiān)管嚴格、對異常容忍度極低[1]。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和各行業(yè)業(yè)務(wù)的多元化需求，將會有越來越多的傳統(tǒng)行業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型和上云過程中采用云原生架構(gòu)[2]，將原本的單體應(yīng)用拆分成數(shù)百個微服務(wù)[3]應(yīng)用，每個微服務(wù)應(yīng)用部署到上千個容器實例上。一個微服務(wù)應(yīng)用可以同時為多個業(yè)務(wù)鏈路提供服務(wù)，因此微服務(wù)應(yīng)用之間存在復(fù)雜的調(diào)用關(guān)系。當一個微服務(wù)應(yīng)用出現(xiàn)異常時，它將影響調(diào)用鏈路下游的多個微服務(wù)應(yīng)用，最終影響整個業(yè)務(wù)鏈路的成功率。例如，對于金融行業(yè)實現(xiàn)合約簽訂、信用審核等微服務(wù)應(yīng)用會被其他應(yīng)用高頻次調(diào)用。當這類微服務(wù)應(yīng)用出現(xiàn)異常時，異常會擴散至多個微服務(wù)應(yīng)用，形成告警風(fēng)暴，單純依賴人工故障定位很難滿足電信、互聯(lián)網(wǎng)、金融、政府、電力等行業(yè)對于系統(tǒng)穩(wěn)定性的要求，而對于這些行業(yè)來說，極短時間的故障也會產(chǎn)生巨大資損，給國家造成重大損失。因此，依賴費時費力、無法擴展的人工方式故障應(yīng)急是不可行的。

鑒于此，本文總結(jié)了面向微服務(wù)架構(gòu)的根因定位方法，探索在微服務(wù)架構(gòu)下系統(tǒng)發(fā)生異常后自動、準確地定位引起異常的根因事件或異常組件，縮短異常修復(fù)時間，提高云上系統(tǒng)穩(wěn)定性。

1 研究背景及意義

1.1 微服務(wù)架構(gòu)

微服務(wù)指將大型的單體軟件應(yīng)用拆分成多個簡單應(yīng)用，每個簡單應(yīng)用描述一個細分業(yè)務(wù)或功能，系統(tǒng)中各個簡單應(yīng)用可被獨立部署，且各個應(yīng)用之間松耦合以實現(xiàn)系統(tǒng)的持續(xù)快速交付和運維[4]。微服務(wù)架構(gòu)與傳統(tǒng)的單體架構(gòu)相比，旨在通過將功能分解到各個離散的服務(wù)中，實現(xiàn)單個系統(tǒng)復(fù)雜度和耦合性降低，通過系統(tǒng)之間的輕量級通信機制實現(xiàn)相互協(xié)作，具有更細粒度的獨立部署、獨立擴展、跨語言編程等特點。微服務(wù)架構(gòu)在帶來靈活性、開發(fā)敏捷性的同時也帶來了運維層面的挑戰(zhàn)，隨著應(yīng)用服務(wù)數(shù)量的增加，微服務(wù)之間的通信、部署依賴、數(shù)據(jù)一致性、監(jiān)控以及安全性的管理成為新的挑戰(zhàn)。

云原生技術(shù)是基于微服務(wù)架構(gòu)思想、以容器技術(shù)為載體的一種產(chǎn)品研發(fā)運營的全新模式。云原生技術(shù)是各行業(yè)在公有云、私有云或混合云中構(gòu)建和運行可彈性擴展的應(yīng)用的核心技術(shù)。云原生的代表技術(shù)包括服務(wù)網(wǎng)格（Service Mesh）[5]、基于Kubernetes[6]的容器技術(shù)、微服務(wù)、不可變基礎(chǔ)設(shè)施和聲明式API。

綜上，基于微服務(wù)架構(gòu)的云原生系統(tǒng)將是未來一段時間各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中技術(shù)上主要的發(fā)展趨勢。

1.2 微服務(wù)架構(gòu)的運維

1.2.1 監(jiān)控指標

監(jiān)控中臺是微服務(wù)架構(gòu)下的核心系統(tǒng)之一，面向微服務(wù)場景下的全功能監(jiān)控中臺包含關(guān)鍵業(yè)務(wù)鏈路監(jiān)控、應(yīng)用監(jiān)控、基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)控和自定義監(jiān)控等功能，為系統(tǒng)監(jiān)控報警以及后續(xù)運維操作提供基礎(chǔ)。監(jiān)控中臺關(guān)注的主要包含如下指標：

（1）業(yè)務(wù)指標：包括關(guān)鍵業(yè)務(wù)鏈路的成功率、失敗數(shù)、平均耗時等描述業(yè)務(wù)穩(wěn)定性的指標。

（2）系統(tǒng)指標：包括POD 容器、應(yīng)用容器、Sidecar 容器等多個維度的指標，主要有：CPU、LOAD（負載）、MEM（內(nèi)存）、下游請求信息、上游請求信息、磁盤水位等。

監(jiān)控中臺在整合監(jiān)控數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，同時集成了監(jiān)控指標的異常檢測能力，并通過異常事件中心等功能展示給運維工程師。

圖1 某金融系統(tǒng)交易成功量（業(yè)務(wù)指標）Fig.1 The number of successful transactions in the financial system (business indicator)

圖2 云平臺中某物理機CPU 使用量（系統(tǒng)指標）Fig.2 CPU usage of a physical machine in the cloud platform (system metrics)

1.2.2 CMDB

CMDB[7]的全稱是configuration management database(配置管理數(shù)據(jù)庫)。CMDB 是云上所有核心硬件、軟件及其關(guān)聯(lián)關(guān)系的邏輯體現(xiàn)。如圖3所示，CMDB 保存了機房、機柜、網(wǎng)絡(luò)位置、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、服務(wù)器、應(yīng)用、應(yīng)用分組、云資源實例等實體的物理拓撲和云上拓撲關(guān)系。CMDB 保存的運維元數(shù)據(jù)是異常處理的關(guān)鍵依據(jù)。

圖3 CMDB 中的實時拓撲關(guān)系Fig.3 Real-time topological relationships in CMDB

1.3 研究意義

當異常發(fā)生時，監(jiān)控中臺會根據(jù)已有的異常告警原則產(chǎn)生大量告警信息，短時間內(nèi)產(chǎn)生的數(shù)量龐大的告警（告警風(fēng)暴）給運維工程師異常處理帶來了極大的挑戰(zhàn)，在龐大的業(yè)務(wù)系統(tǒng)和海量的告警信息中迅速發(fā)現(xiàn)告警風(fēng)暴背后的異常關(guān)聯(lián)關(guān)系并鎖定根因的難度非常大。本文調(diào)研了智能運維領(lǐng)域關(guān)于根因定位方法的相關(guān)文獻，對微服務(wù)架構(gòu)下基于圖推理的根因定位方法進行總結(jié)，為大規(guī)模云平臺的智能根因定位系統(tǒng)建設(shè)提供參考。

2 根因定位系統(tǒng)框架

在大規(guī)模云平臺中，智能告警系統(tǒng)通過時間序列異常檢測算法結(jié)合人工設(shè)置的指標異常檢測規(guī)則實時監(jiān)測系統(tǒng)狀態(tài)，力求在最短時間內(nèi)發(fā)現(xiàn)指標的異常情況。當系統(tǒng)發(fā)生異常，由于大型的網(wǎng)絡(luò)、云平臺內(nèi)部設(shè)備眾多，關(guān)聯(lián)關(guān)系復(fù)雜，清晰的調(diào)用關(guān)系、設(shè)備與鏈接的相互連接關(guān)系是根因定位的重要基礎(chǔ)。除了CMDB 提供的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的物理拓撲之外，還存在指標間、協(xié)議間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。上述關(guān)聯(lián)關(guān)系對異常的排查、止損與溯源起著至關(guān)重要的作用。根因定位系統(tǒng)在異常發(fā)生后基于相關(guān)運維元數(shù)據(jù)分析結(jié)合智能運維算法確定引發(fā)異常的根本原因。具體來講，根因定位系統(tǒng)主要分為兩個部分：系統(tǒng)首先通過關(guān)系學(xué)習(xí)方法構(gòu)建異常指標、異常組件或異常事件之間的故障傳播圖，該圖描述了異常發(fā)生時刻設(shè)備實體及其關(guān)鍵指標、告警狀態(tài)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系或依賴關(guān)系。之后，根因定位系統(tǒng)通過圖推理算法可以得出圖中節(jié)點的根因可能性排名，取Top N 作為推薦根因輸出。

3 根因定位方法綜述

本章介紹微服務(wù)架構(gòu)下用于構(gòu)建故障傳播圖的關(guān)系學(xué)習(xí)方法和對故障傳播圖進行節(jié)點重要性排序?qū)崿F(xiàn)推薦異常根因的相關(guān)算法。

3.1 關(guān)系學(xué)習(xí)方法

當微服務(wù)架構(gòu)下的線上系統(tǒng)發(fā)生異常，由于大型的網(wǎng)絡(luò)、云平臺內(nèi)部設(shè)備眾多，關(guān)聯(lián)關(guān)系復(fù)雜，清晰的調(diào)用關(guān)系、設(shè)備與鏈接的相互連接關(guān)系是根因定位的重要基礎(chǔ)。除了網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的物理拓撲之外，還存在不同的指標、協(xié)議等關(guān)聯(lián)關(guān)系。上述這些關(guān)聯(lián)關(guān)系都對異常的排查、止損與溯源起著至關(guān)重要的作用。根據(jù)異常時段的關(guān)聯(lián)關(guān)系構(gòu)成的有向無環(huán)圖（Directed Acyclic Graph,DAG）即為故障傳播圖。在故障傳播圖中，異常會沿著模塊和設(shè)備間的依賴關(guān)系傳播，導(dǎo)致更大范圍的模塊和設(shè)備的異常。

圖4 微服務(wù)根因定位框架Fig.4 Root cause localization framework

由于實際生產(chǎn)環(huán)境多種多樣，不同系統(tǒng)架構(gòu)下構(gòu)建出的故障傳播圖也各不相同。故障傳播圖按節(jié)點類型主要分為三類：以異常指標為節(jié)點的故障傳播圖、以異常組件為節(jié)點的故障傳播圖和以異常事件為節(jié)點的故障傳播圖。相同屬性的節(jié)點多依賴算法挖掘和程序調(diào)用分析，不同屬性的節(jié)點多依賴CMDB 提供的拓撲關(guān)系，綜上，可以構(gòu)建出描述異常發(fā)生時段內(nèi)系統(tǒng)的故障傳播圖。

目前，已有的相關(guān)工作通過一些關(guān)系學(xué)習(xí)方法來構(gòu)建故障傳播圖。關(guān)系學(xué)習(xí)方法主要有三種：系統(tǒng)信息構(gòu)建、算法自動學(xué)習(xí)和兩者相結(jié)合。這一節(jié)將分別介紹三種關(guān)系學(xué)習(xí)方法。

3.1.1 系統(tǒng)信息

基于系統(tǒng)信息構(gòu)建的故障傳播圖如圖5所示，根據(jù)系統(tǒng)設(shè)備、模塊之間明確的的部署、依賴、調(diào)用關(guān)系等系統(tǒng)信息可以直接構(gòu)建故障傳播圖，其中節(jié)點為異常性能指標對應(yīng)的系統(tǒng)設(shè)備、模塊，邊為上述節(jié)點之間的部署、依賴、調(diào)用關(guān)系。這里的系統(tǒng)信息主要包括靜態(tài)的物理設(shè)備之間的部署關(guān)系（通過CMDB 獲?。┮约皠討B(tài)的實時系統(tǒng)模塊之間的調(diào)用關(guān)系。通過配置數(shù)據(jù)采集模塊、日志分析工具、程序調(diào)用分析工具等手段獲取系統(tǒng)模塊之間的實時調(diào)用信息。

圖5 以異常組件為節(jié)點的故障傳播圖示例Fig.5 A example of a fault propagation graph with anomalous components as nodes

根據(jù)系統(tǒng)信息可以直接構(gòu)建故障傳播圖，但在實際的生產(chǎn)環(huán)境中，收集額外的系統(tǒng)數(shù)據(jù)需要更改線上Web 服務(wù)的架構(gòu)。由于更改線上系統(tǒng)架構(gòu)十分困難，所以基于系統(tǒng)信息的構(gòu)圖方法難以應(yīng)用。

3.1.2 算法自動學(xué)習(xí)

采用算法自動學(xué)習(xí)的方法構(gòu)建故障傳播圖的原理是通過對監(jiān)控指標數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，按需提取監(jiān)控指標之間的依賴關(guān)系，以確定故障傳播圖中的異常節(jié)點及其關(guān)聯(lián)關(guān)系。其中，節(jié)點為監(jiān)控指標，邊為挖掘出的指標之間的依賴關(guān)系。

目前相關(guān)工作中最常用的思路為通過PC 算法[8]自動構(gòu)建監(jiān)控指標之間的依賴關(guān)系來構(gòu)建故障傳播圖。PC 算法主要分為兩步。首先，通過檢驗條件獨立性確定節(jié)點間的依賴關(guān)系，生成一個無向圖以構(gòu)建骨架（skeleton）。PC 算法把上述過程轉(zhuǎn)化為d 分隔（d-separation）問題，采用了Fisher Z Test 作為條件獨立性檢驗方法對任意兩個節(jié)點進行條件獨立性檢驗以判斷d 分隔。然后，利用d 分隔的原理來確定圖中邊的依賴方向，把無向圖擴展為有向無環(huán)圖[8]。

除PC 算法之外，也可以通過相關(guān)性分析方法挖掘監(jiān)控指標數(shù)據(jù)之間的依賴關(guān)系從而構(gòu)建故障傳播圖。然而，在生產(chǎn)環(huán)境中可能存在一些難以觀察和推導(dǎo)的隱變量，監(jiān)控指標數(shù)據(jù)和告警信息也可能存在誤報、漏報以及缺損，導(dǎo)致通過算法自動學(xué)習(xí)到的故障傳播圖準確度有限。

3.1.3 兩者結(jié)合

為了構(gòu)建更完整、更準確的故障傳播圖，也有一些相關(guān)工作將系統(tǒng)信息和自動學(xué)習(xí)方法結(jié)合使用。

首先結(jié)合系統(tǒng)架構(gòu)的物理拓撲關(guān)系和系統(tǒng)模塊之間的實時調(diào)用關(guān)系等系統(tǒng)信息構(gòu)造系統(tǒng)模塊之間的故障傳播圖，通過PC 算法或者相關(guān)性分析方法挖掘單個系統(tǒng)模塊節(jié)點上不同監(jiān)控指標之間的因果關(guān)系，最后通過結(jié)合構(gòu)造的系統(tǒng)模塊之間的故障傳播圖和單個系統(tǒng)模塊節(jié)點上的監(jiān)控指標之間的因果圖得到一個完整的全局故障傳播圖。

3.2 根因定位方法

3.1 中的故障傳播圖描述了系統(tǒng)異常時刻關(guān)鍵異常節(jié)點的關(guān)聯(lián)關(guān)系，依據(jù)故障傳播圖提供的節(jié)點類型、異常指標、拓撲關(guān)系等信息，對圖中節(jié)點進行重要性排序，排序結(jié)果可以作為本次異常事件的根因推薦，本章節(jié)將對相關(guān)算法進行介紹。

3.2.1 深度優(yōu)先搜索

深度優(yōu)先搜索算法[9]（Depth-First-Search，簡稱DFS）是一種用于遍歷或搜索樹或圖的算法。DFS會盡可能深地搜索樹的分支。當節(jié)點的所在邊都已被探尋過，搜索將回溯到發(fā)現(xiàn)節(jié)點的那條邊的起始節(jié)點。這一過程一直進行到已發(fā)現(xiàn)從源節(jié)點可達的所有節(jié)點為止。在根因定位領(lǐng)域，根據(jù)上述關(guān)系學(xué)習(xí)方法獲取的故障傳播圖表示了異常的傳播過程，因此對其進行深度優(yōu)先搜索是獲得此次異常根因的方法之一。

3.2.2 皮爾森相關(guān)系數(shù)

在統(tǒng)計學(xué)中，皮爾森相關(guān)系數(shù)[10]（Pearson correlation coefficient）用于度量兩個變量和之間的相關(guān)程度（線性相關(guān)）。兩個變量之間的皮爾森相關(guān)系數(shù)定義為兩個變量的協(xié)方差除以它們標準差的乘積，其值介于-1 與1 之間。

由于各種監(jiān)控都是以時間序列的形式存在，因此對于兩個異常的系統(tǒng)組件，可以分別選取其異常發(fā)生及前一段時間的監(jiān)控指標，計算兩個時間序列的皮爾森相關(guān)系數(shù)，表示異常組件的異常關(guān)聯(lián)強度。

3.2.3 PageRank 算法

PageRank 算法[11]是Google 公司所使用的對其搜索引擎搜索結(jié)果中的網(wǎng)頁進行排名的一種算法。其本質(zhì)是一種以節(jié)點之間的連接個數(shù)和權(quán)值作為主要因素粗略地分析故障傳播圖中節(jié)點重要性的算法。

對于故障傳播圖中某個節(jié)點pi，其PageRank 值的計算公式如下：

一般情況下，云原生場景下的故障傳播圖是有向無環(huán)圖，因此對于已知的故障傳播圖可以通過PageRank 算法計算圖中節(jié)點的重要程度。有向無環(huán)圖中節(jié)點的重要性排名也可以作為各節(jié)點對該異常的影響排名。

3.2.4 隨機游走算法

隨機游走[12]（Random Walk，縮寫為 RW）是一種數(shù)學(xué)統(tǒng)計模型，它由一連串的軌跡所組成。在原生隨機游走算法中，每一次游走的方向都是隨機的?？梢越梃b其原理，設(shè)計故障傳播圖的游走策略并生成概率轉(zhuǎn)移矩陣。每一次游走因子從當前節(jié)點向更有可能是異常根因的節(jié)點轉(zhuǎn)移或繼續(xù)留在當前節(jié)點，重復(fù)此步驟上萬次，并記錄游走軌跡?；诠收蟼鞑D中每個節(jié)點被訪問的次數(shù)對節(jié)點進行排序，結(jié)果可作為各節(jié)點對異常的貢獻度排名，從而確定異常根因。隨機游走算法分為一階隨機游走和二階隨機游走。一階隨機游走是指假設(shè)下一個要訪問的節(jié)點只依賴于當前節(jié)點（馬爾科夫性），其缺點是無法捕獲高階依賴關(guān)系。一階隨機游走根據(jù)最后一個頂點的狀態(tài)選擇下一個頂點，它的轉(zhuǎn)移概率的計算方式為：

二階隨機游走在訪問下一個節(jié)點時依賴于當前節(jié)點和當前節(jié)點的前一個節(jié)點。因此，二階隨機游走建立了高階依賴關(guān)系，提高了應(yīng)用的精度。二階隨機游走是根據(jù)最后兩個頂點和的狀態(tài)選擇下一個頂點，轉(zhuǎn)移概率是

4 根因定位方法應(yīng)用

本章節(jié)介紹上述關(guān)系學(xué)習(xí)方法和基于圖推理的根因分析方法的實踐。

MonitorRank[13]首先通過收集微服務(wù)應(yīng)用上配置的傳感器記錄微服務(wù)之間的調(diào)用關(guān)系，然后根據(jù)異常時間段的調(diào)用關(guān)系來構(gòu)建故障傳播圖。其基本思想是：故障傳播圖的指標m和異常前端節(jié)點（負責(zé)接收用戶的請求以及進一步調(diào)用下游請求以完成用戶的請求的微服務(wù)）的指標的相關(guān)性表示了該節(jié)點是根因的可能性。為避免非根因節(jié)點和異常前端節(jié)點的指標有較高的相關(guān)性，需要分別考慮指標之間的相關(guān)性和服務(wù)節(jié)點之間的依賴關(guān)系。概率轉(zhuǎn)移矩陣的設(shè)計是隨機游走算法的關(guān)鍵，MonitorRank主要使用故障傳播圖中不同節(jié)點監(jiān)控指標的相關(guān)性來生成轉(zhuǎn)移概率。向量定義了每個節(jié)點和異常前端節(jié)點指標的相關(guān)性因此概率轉(zhuǎn)移矩陣可以定義為在實際情況中，每個微服務(wù)節(jié)點的異常根因并非一定由其下游調(diào)用節(jié)點導(dǎo)致，也可能是其自身節(jié)點或上游節(jié)點導(dǎo)致。綜上，MonitorRank 給出的轉(zhuǎn)移概率為：

因此完整的概率轉(zhuǎn)移矩陣的定義為：

MicroRCA[14]在構(gòu)建故障傳播圖時同樣依賴微服務(wù)應(yīng)用間的調(diào)用關(guān)系。與MonitorRank 不同的是，MicroRCA 同時會考慮微服務(wù)應(yīng)用在宿主機上的部署關(guān)系。因為在實際的運維異常處理場景中，當一臺物理機宕機，的確會影響到該異常物理機上部署的全部微服務(wù)應(yīng)用。MicroRCA 同樣基于皮爾森相關(guān)系數(shù)計算不同節(jié)點之間的相關(guān)性，用作Personalized PageRank 算法[15]中的權(quán)值來推斷異常根因。

與上述工作相似，TON18[16]通過OpenStack 開源云計算管理平臺中的系統(tǒng)接口和PreciseTracer 程序調(diào)用分析工具構(gòu)建模塊之間的故障傳播圖，然后通過隨機游走算法分析故障傳播圖實現(xiàn)根因定位。

MicroHECL[17]基于監(jiān)控中臺的服務(wù)調(diào)用關(guān)系和指標動態(tài)構(gòu)建一定時間窗口內(nèi)的目標微服務(wù)系統(tǒng)的故障傳播圖。故障傳播圖上除了表示各個服務(wù)節(jié)點之間的調(diào)用關(guān)系外，還記錄了各種度量指標，例如響應(yīng)時間（RT）、錯誤數(shù)量（EC）和每秒請求數(shù)（QPS）等信息。由于根因服務(wù)和初始異常服務(wù)通常都處于由一系列的異常服務(wù)組成的異常傳播鏈上，MicroHECL 分析了所有可能的異常傳播鏈路，并采用了剪枝策略來消除不相關(guān)的服務(wù)調(diào)用，從而得到候選異常根因服務(wù)集合。MicroHECL 認為初始異常服務(wù)的異常指標數(shù)據(jù)與根因服務(wù)的異常指標有相似的變化趨勢，因此使用皮爾森相關(guān)性系數(shù)進行相關(guān)性分析，基于相關(guān)性值對候選異常根因服務(wù)進行排序。

表1 基于圖推理的根因定位方法實踐Table 1 Practice of abnormal diagnosis method based on graph reasoning

Groot[18]首先從初始告警或者可疑服務(wù)開始通過分布式執(zhí)行軌跡和日志分析維護一個全局服務(wù)依賴圖G，服務(wù)依賴圖中的有向邊表示服務(wù)調(diào)用或其他形式的依賴。然后Groot 將G中的每個服務(wù)對應(yīng)的異常情況映射成異常事件，總結(jié)了該系統(tǒng)中的各種類型的指標、日志的異常行為。結(jié)合SRE 的領(lǐng)域知識構(gòu)建事件之間的因果關(guān)系，形成基于事件的實時因果關(guān)系圖。Groot 提出了改進的PageRank 算法GrootRank，使每條邊都與加權(quán)傳播的加權(quán)分數(shù)相關(guān)聯(lián)，對于誤報率高的警報，算法將其設(shè)置得較低。此外，由于葉子節(jié)點更可能是根本原因，GrootRank算法將個性化向量定制葉子節(jié)點和其余節(jié)點的分數(shù)，以增強葉子節(jié)點之間的傳播。Groot 基于事件類型構(gòu)建因果關(guān)系圖有兩個顯著的優(yōu)點：

（1）使用監(jiān)控事件作為基本節(jié)點對比使用服務(wù)節(jié)點能夠獲得更準確的結(jié)果；

（2）因果關(guān)系圖支持各種事件類型，例如性能指標、狀態(tài)日志和系統(tǒng)變更等，并且允許SRE 和開發(fā)人員引入不同的異常事件類型，使得Groot 更加靈活，并支持更廣泛的事件類型。

CloudRanger[19]提出了一種動態(tài)因果關(guān)系分析方法，能夠在缺乏拓撲的情況下構(gòu)建故障傳播圖，基于二階隨機游走的啟發(fā)式搜索算法來識別根因服務(wù)。CloudRanger 首先基于PC 算法自動構(gòu)建監(jiān)控指標之間的故障傳播圖。之后，CloudRanger 利用二階隨機游走算法來識別根因服務(wù)。利用皮爾森相關(guān)性系數(shù)定義相關(guān)性特征以描述指標序列之間的相關(guān)性。給定一個服務(wù)集，以及對于任何一對服務(wù)定義指標數(shù)據(jù)矩陣，相關(guān)性，對與的相關(guān)性定義如下：

此外，CloudRanger 設(shè)置了兩種額外的轉(zhuǎn)換類型，即后向和自向，使算法能夠找到更多的路線并使其隨機游走更具啟發(fā)性。假設(shè)表示已經(jīng)被訪問過的節(jié)點，是從當前服務(wù)到它的鄰居的后向轉(zhuǎn)移概率，受后向常數(shù)限制，后向轉(zhuǎn)移概率計算如下：

給定故障傳播圖，CloudRanger 根據(jù)以上公式計算前向、后向、自我轉(zhuǎn)移概率隨機游走，記錄每個服務(wù)節(jié)點的訪問次數(shù)并將其降序排序輸出為根因識別結(jié)果。

與CloudRanger 相似的是，MSRank[20]、Service-Rank[21]也通過自動構(gòu)建監(jiān)控指標之間的故障傳播圖去定位根因。它們首先利用PC 算法構(gòu)造有向無環(huán)圖表示監(jiān)控指標間的依賴關(guān)系，然后使用不同的算法遍歷生成的故障傳播圖實現(xiàn)根因定位。其中，MSRank 使用了二階隨機游走算法去定位根因，ServiceRank 使用皮爾森相關(guān)系數(shù)進行相關(guān)性分析以實現(xiàn)根因定位。

MicroCause[22]在上述工作的基礎(chǔ)上提出一些改進。在PC 算法的基礎(chǔ)上提出PCTS(Path Condition Time Series)算法構(gòu)建監(jiān)控指標間的依賴關(guān)系，使用TCORW(Temporal Cause Oriented Random Walk)算法去定位根因。當關(guān)鍵性能指標(Key Performance Indicator，簡稱KPI) 中檢測到在線異常 時，MicroCause 將被激活。發(fā)生異常微服務(wù)在異常前數(shù)小時的監(jiān)控指標數(shù)據(jù)將用作MicroCause 的輸入。MicroCause 利用PCTS 算法用于生成該異常的故障傳播圖。使用改進的PC 算法用于學(xué)習(xí)時間序列的因果圖。PCTS 算法假設(shè)，如果時間序列A 和時間序列B 在某個時間點中存在因果關(guān)系，那么在故障傳播圖中A 代表節(jié)點和B 代表節(jié)點間就會存在一條邊。因此，因果關(guān)系最終會被合并轉(zhuǎn)化為故障傳播圖。與此同時，異常檢測模塊檢測輸入數(shù)據(jù)集是否存在異常。故障傳播圖學(xué)習(xí)模塊和異常檢測模塊可以并行處理。MicroCause 還設(shè)計了面向時間因果的隨機游走（TCORW）。MicroCause 利用偏相關(guān)系數(shù)（Partial Correlation)來計算轉(zhuǎn)移概率矩陣。與Pearson 相關(guān)性不同的是，和異常KPI 因果性更強的系統(tǒng)指標將具有更高的偏相關(guān)系數(shù)，而皮爾森相關(guān)性更注重兩個指標之間的相關(guān)性，因此和異常KPI 因果性更強的系統(tǒng)指標將在隨機游走中獲得更高的訪問次數(shù)。然后隨機游走的結(jié)果和指標的異常程度對于異常的指標計算潛在根因得分，計算方式如下：

除PC 算法外，也有一些論文采用相關(guān)性分析的方法構(gòu)建故障傳播圖。例如，BRCA[23]通過分析應(yīng)用服務(wù)監(jiān)控指標數(shù)據(jù)中的告警信息去構(gòu)造故障傳播圖，然后通過基于故障傳播圖設(shè)計排序算法實現(xiàn)根因定位。

另外也有一些算法結(jié)合系統(tǒng)信息和自動學(xué)習(xí)方法以構(gòu)建更完整的故障傳播圖。Microscope[24]首先通過PC 算法和網(wǎng)絡(luò)IP 及端口信息構(gòu)建了微服務(wù)內(nèi)各子服務(wù)之間的故障傳播圖，然后通過一些預(yù)定義的規(guī)則去獲取候選根因列表，并使用皮爾森相關(guān)性系數(shù)對候選根因排序。CauseInfer[25]通過不同服務(wù)節(jié)點之間的網(wǎng)絡(luò)通信數(shù)據(jù)去構(gòu)造服務(wù)節(jié)點之間的故障傳播圖，基于PC 算法去構(gòu)造單個服務(wù)節(jié)點上不同監(jiān)控指標之間的因果圖，結(jié)合構(gòu)造的服務(wù)節(jié)點之間的故障傳播圖和單個服務(wù)節(jié)點上的因果圖，通過DFS算法搜索所有異常節(jié)點，并根據(jù)得分對根因進行排序輸出。DFS 算法遍歷得到的故障傳播圖，當某個異常節(jié)點無異常子節(jié)點，則判斷此指標為根因指標。如果該節(jié)點指標正常，則對父節(jié)點指標進行異常檢測，重復(fù)此步驟。由于存在多條因果路徑，DFS 算法最終得到的是根因節(jié)點的集合?；趜-score 方法計算每個根因節(jié)點的得分，對其進行排序輸出。計算公式如下，其中和是平均值和標準滑動窗口的偏差。

5 結(jié)論與展望

本文介紹了云原生架構(gòu)下面臨的運維挑戰(zhàn)，總結(jié)了通用的微服務(wù)架構(gòu)根因定位框架，分別介紹了基于指標、系統(tǒng)拓撲關(guān)系、異常告警等信息構(gòu)造故障傳播圖，以及異常根因推理的方法。文中介紹的微服務(wù)架構(gòu)根因定位方案有以下特點：

（1）通用性強：基于圖推理的根因定位方法適用于云原生架構(gòu)的多種類型異常。

（2）可解釋性強：本文闡述的故障傳播圖的構(gòu)建方案能夠自動梳理告警風(fēng)暴背后的邏輯關(guān)聯(lián)，直觀地將異常在系統(tǒng)中的傳播關(guān)系展現(xiàn)給運維工程師，且故障傳播圖的構(gòu)建依賴準確的系統(tǒng)拓撲結(jié)構(gòu)和應(yīng)用調(diào)用日志，因此具有很強的可解釋性。

（3）自適應(yīng)且輕量級：以上方案只需要少量人工干預(yù)，節(jié)約了大量人力，并且該框架可以適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的動態(tài)變化（如線上系統(tǒng)的頻繁變更）。

現(xiàn)有的框架僅通過可捕獲的時空數(shù)據(jù)挖掘潛在的依賴關(guān)系，但這類挖掘方法的準確度有限。此外，現(xiàn)有的方法在挖掘到依賴關(guān)系后僅依賴故障傳播圖進行異常的定位，鎖定可能導(dǎo)致異常的關(guān)鍵指標、關(guān)鍵組件或關(guān)鍵異常事件，尚未有方法能夠給出對應(yīng)止損策略。另外，如果能夠結(jié)合運維人員專家經(jīng)驗，就能構(gòu)建出更準確、更精簡的故障傳播圖。在異常根因推理過程中，可以基于強化學(xué)習(xí)等方法提高定位的準確性，實現(xiàn)快速、準確的止損。

利益沖突說明

所有作者聲明不存在利益沖突關(guān)系。