自动找出复杂故障根本原因，阿里AI获选智能运维国际竞赛冠军

邻居WIFI如果发生失灵，检查下路由器基本上就能发现状况。但对于拥有简单指令集的云算出和平台来说，要找到失灵状况更为简单和耗时。帕尔充满著根因归纳区别于基本概念，透过AI并能定位失灵根因，已运用于部份云算出产品，节省时间超过一半，精准度超过80%。该基本概念也在近期举行的ICASSP’22 AIOps Challenge因特网智能运维国际性体育竞赛里面取得冠军。

ICASSP(International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)是机器学习领域规模最大的国际性学术不会议。其里面，ICASSP’22 AIOps Challenge因特网智能运维体育竞赛由香港里面文大学(深圳)等机构举办活动，想用机器学习等方式来自动找到因特网失灵的根本状况，此次共有382支参加者组队。由帕尔达摩院决策智能麻省理工学院和帕尔云算出和平台组成的团队取得冠军，并受举办活动方之邀将其里面主要启发式以专著的形式出版在ICASSP上。

帕尔团队MindOps取得体育竞赛冠军

所谓根因归纳(Root Cause Analysis)，是指找到失灵的根本状况，这是智能运维AIOps的重要数据分析同方向。以云算出和平台为例，其稳定性至关重要，但由于指令集简单，子的系统极多，一旦出现失灵，如果纯靠人工来整改费时费力，已根本无法满足需求量。因此，基于机器学习等智能方式的根因归纳应运而生。

不过，根因归纳的技术投票率颇高，过关斩将重重。首先是运维数据往往意指有所不同的系统，形式多样，需要大海捞针找到更为重要电子邮件。其次是容易被本质误以为，大型的系统里面，失灵扩散的链路往往很长，根本状况可能像是在正因如此节点里面。此外还存在标明样本数据少，异常少见等问题。

帕尔打造的根因归纳区别于基本概念，彻底解决了上述关键问题。针对多源异构的海量数据，以时序归纳技术来提取更为重要电子邮件;针对标明样本少，透过时间序列相似之处等多种方法来来进行数据强化;针对失灵扩散链路长，运用结合了专家科学知识和因果三幅的三幅启发式来找到根本状况。

该基本概念协作了丰富的启发式工具箱和兵器库，已运用于帕尔云可视算出、区别于算出等多个重要产品里面，如Blink/Flink、MaxCompute、Dataworks等，帮助运维技术人员及时发现异常，并能定位问题根因，精准度达80%以上，相较早先能节省时间一半以上。比如可视算出和平台的同类型机器问题，不会导致负载过高、作业缓慢，其状况链条较长，可能源于硬件失灵，也可能是作业本身，人工整改较为耗时，而用于该基本概念能够并能定位根因。此外，它还能帮助发现较为隐蔽的异常，比如部份机器下线不会导致人力资源不足，迫使一些的产品等待排队，这些在常规集群既有作业里面根本无法发现。

根因归纳工具箱

此外，基于该基本概念的一篇专著早先还被国际性顶不会CIKM2021收录于，数据分析技术人员受邀作30分钟的在线演讲(Oral Presentation)。

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