智能运维中的时间序列分析：异常检测与根源分析

“藏经阁-智能运维里的时间序列.pdf”主要探讨了在智能运维领域中时间序列的应用，包括异常检测、根源分析和预测等方面。文件由赵宇辰，销售易技术VP分享，涵盖了性能监控中的关键指标、时间序列类型、计算方法以及传统的异常检测方法。 在智能运维中，时间序列数据扮演着至关重要的角色。性能监控时间序列涉及多种关键指标，如BlockTime、Calls、CPUUsed、Errors、ResponseTime等，这些指标用于量化系统的健康状况和性能。时间序列可以分为不同类别，如后端性能、用户UE监控、移动设备、服务端点、全局应用性能、业务交易性能、应用基础设施性能和错误监控等，全方位覆盖系统运行的关键方面。 时间序列的计算通常包括原始数值、最小值/最大值、总和、平均值、数量、百分比和百分位数等统计量，这些计算方法帮助运维人员理解数据的分布特征和趋势。 异常检测是智能运维的重要环节，传统的异常检测方法主要有固定阈值和动态阈值两种。固定阈值简单直接，但可能因未考虑系统波动而产生误报或漏报；动态阈值基于平均值和方差来定义正常范围，但这种方法对于周期性变化的忽视可能导致检测效果不佳。 周期性（seasonality）是时间序列中常见的特性，如定时任务或定期维护活动会导致数据出现规律性的波动。传统方法往往未能充分考虑到这一因素，从而影响异常检测的准确性和效率。 随着AI技术的发展，AI+时间序列的方法正被引入到智能运维中，通过机器学习算法自动识别异常模式，提升异常检测的智能化水平。同时，根源分析（Root Cause Analysis，RCA）是另一个关键环节，它旨在找出导致问题的根本原因，以进行针对性的修复。AI技术能够帮助快速定位问题，减少排查时间。 这份资料详细阐述了智能运维中时间序列的应用，包括其重要性、种类、计算方法以及与AI的结合，为理解和实践智能运维提供了宝贵的指导。