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封神 – 运维大脑 | 日志检测工具

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1. 背景目标

 

阿里云应用业务有问题,云平台监控可以发现问题,但并不能定位到问题根本原因,运维大脑监控底层日志,可快速定位问题原因,帮助现场运维同学解决问题。

 

运维大脑融合SRE方法,专注于深度运维的技术服务领域,帮助客户与现场,增强租户视角运维监控能力、提升平台视角问题定位效率、加强双维度容量性能运营能力。浓缩TAM现场运维经验,多样化地、标准化地、智能化地向客户输出运维能力与技术服务。

 

2. 开发设计

图1:流程图

2.1 日志配置

 

如图2所示,可通过运维大脑前端页面配置需要监控的日志,可单独新增也可批量导入。配置信息包括产品、服务、服务角色、日志类型(DOCKER 物理机 VM)、日志路径、监控周期、算法(ML-TOP ML-CP ML-KEY)、状态(开启\关闭)。

图2:日志配置

2.2 日志训练

 

前端配置日志信息存储到后台数据库,后台程序通过产品、服务、服务角色等条件查询相应的主机名。

图3:

定时任务启动,根据获取到的主机名通过PSSH命令下发训练脚本到各个机器上。下发前判断各台机器是否已存在训练脚本,如果脚本已存在,则停止下发命令。

图4:pssh

训练脚本开始工作:首先读取日志,通过正则进行英文分词(英文文本可通过NLTK库分词,中文文本可通过JIEBA分词进行切分,在这里选择最简单的PYTHON自带的RE模块根据特殊符号进行切分),统计总词数,并计算每个单词的词频。按词频排序将单词以二进制形式写入TOP模型文件,词频写入CP模型文件,如图5所示。

 

警告:文件命名最好以服务角色+文件路径的方式命令,否则在后续读取的时候可能会冲突。

图5:文件命名

2.3 日志分析

 

定时任务启动,同训练过程初始化一样,首先判断各台机器是否存在分析脚本,如若不存在,进行下发命令。

 

分析脚本开始工作:首先读取日志,区别于日志训练,分析脚本会根据前端配置的监控周期进行选取(比如监控周期为30分钟,则分析脚本会选取当前时间至30分钟之前的日志进行分析)。同训练脚本一样,读取日志后,进行文本分词,计算词数,统计词频。读取模型文件,根据不同的算法(算法这块在文章第三部分会单独进行讲述),计算算法权重值。对算法权重值进行阈值判断,超过阈值,会判断日志异常信息并从日志文件获取。分析结束,最后把产品、服务、服务角色、日志文件、日志级别(ERROR\INFO)、算法值、日志错误详情、监控时间等监控数据进行入库,并在前端页面进行展示,如图6所示。

图6:日志分析

2.4 模型优化

 

训练模型初始化的弊端在于无法手动去打标签(正常\异常),所以对于初始化后的模型文件肯定不能是一个完全正常的模型,需要后续不断的去优化。

 

定时任务启动:还是一样的流程,完成读取文件、分词等工作后,生成的模型文件与源模型文件对比,对比方法与算法相同,阈值比分析阈值更低,低于阈值后,单词词频字典进行合并,按次序排序后分别写入源模型文件。至此,整个日志过程完成闭环操作。

 

2.5 日志巡检

 

日志巡检是对自身系统运行状况的监控,环绕整个闭环操作。日志训练、分析、模型优化通过定时任务去驱动,日志巡检对每一步操作过程进行成功判断,并对异常的操作进行原因分析,相关数据存储入库,并在前端进行展示,如图7所示。

图7:日志巡检

3. 算法逻辑

 

运维大脑所开发的算法借鉴了贝叶斯和文本相似度两大算法,以传统的自然语言处理方式对文本进行分析。

 

3.1 分词方式两种常用方式:结巴分词 和 nltk库分词

 

结巴分词适用于中文分词,分词原理为:

 

①基于Trie树结构实现高效的词图扫描,生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图(DAG)。

 

②采用动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合。

 

③对于未登录词,采用了基于汉字成词能力的HMM模型,使用了Viterbi算法

 

nltk库只能用于英文分词,除此以外还可用于词性标注和文本分析。

 

个人认为英文分词以空格或部分特殊符号进行切分即可:re.split()。

 

3.2 TF-IDF

 

TF-IDF是Term Frequency-Inverse Document Frequency的缩写,即词频-逆文档频率,用来刻画一个词语在某篇文档中重要程度,也就是说是否可以用该词语来代表某篇文档的主要内容。

TF表示词频。给定几个关键词,在某篇文档中出现的次数最高者,则说明该文档与出现次数最高的词语关系最密切。用词语出现的次数除以文档的总词汇数,就是TF,当然此处在统计文档总词汇时,把类似于“了”、“的”、“地”、“即”等词语排除在外不予考虑。引入词频后,则某个词的词频越高,该文档与其关系也就越大。
TF计算公式为: TF = 词语在文档中出现的次数 / 文档词语次数
IDF表示逆文档频率。如果一个词语在某篇文档中出现的TF高,但是在语料库的其它文档中出现的次数少,则说明该词语对于文档分类具有重要作用,因此引入IDF来刻画此项数据,其值越大,说明该词语对于语料库来说具有越好的区分能力。如果某个词语在每篇文档里均出现,且出现的次数很接近,则该词语用来区分文档时效果便不好。
IDF计算公式为: IDF = log(语料库文档总数/包含某词语的文档数+1)
TF-IDF 值越大说明某个词语用类识别文档的区分度便越大。
TF-IDF计算公式为: TF * IDF

3.3 文本相似度

 

Latent Indexing(LSI)从文本潜在的主题进行分析。LSI是概率主题模型的一种,另一种常见的是LDA,核心思想是:每篇文本中有多个概率分布不同的主题;每个主题中都包含所有已知词,但是这些词在不同主题中的概率分布不同。LSI通过奇异值分解的方法计算出文本中各个主题的概率分布,严格的数学证明需要看相关论文。假设有5个主题,那幺通过LSI模型,文本向量就可以降到5维,每个分量表示对应主题的权重。

 

可参考文后资料[1]了解详情。

 

总结下文本相似度和贝叶斯算法的处理过程:

 

 

    1. ML-LSI

 

    1. ①使用nltk库分词将日志文本切割。②建立词袋模型。③建立TF-IDF模型。④构建一个query文本,确认主题,利用词袋模型的字典将其映射到向量空间。⑤构建LSI模型,设置主题数为2(ERROR、INFO)。⑥计算文本相似度。

 

    1. ML-BAYES

 

    1. ①使用nltk库分词将日志文本切割。②对处理之后的文本开始用TF-IDF算法进行单词权值的计算。③去掉停用词。④贝叶斯预测种类。

 

 

运维大脑日志分析算法包括:

 

 

    1. ML-TOP

 

    1. weight = x * wx : 验证集top10新出现个数w : 单个词权重值 0.1

 

    1. ML-CP

 

    1. weight = x / wx : 词频变化超过0.02数w : 词频变化总数

 

    1. ML-KEY

 

    1. weight = x / wx:关键词日志行数w:日志总行数

 

    1. ML-NUM

 

    1. weight = x * wx:异常日志行数w:0.1开发思路:①获取日志k:v 求v平均值 报错num模型。②对比新日志v值。

 

 

4. 总结

 

本期给大家介绍了封神系统运维大脑模块的相关知识,分享了机器学习中两个常用的文本分析算法。目前运维大脑所能达到的效果是可以把日志中报错进行识别并展示,但是我们的最终目标是可以识别出故障,虽然普通的报错可能对平台并没有太大的影响,但是频繁的报警并不利于运维工作的开展。

 

关于运维大脑暂时就介绍这幺多,当前也确实存在一定问题,待后续完善后会再跟大家介绍,然后如果同学有更好的算法或者思路,欢迎讨论!

 

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