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文吉-基于大模型的根因分析实战.pdf

上传人: 鲁** 编号:615319 2025-03-03 46页 13.85MB

1、基于大模型的根因分析实战文吉 畅捷通信息技术股份有限公司演讲嘉宾文吉十年以上SRE实战经验,特别是对ToB场景有丰富实战经验用友集团 P9高级专家多次对外分享,融合大模型能力升级智能运维荣获了信通院颁发的“稳定性优秀案例”目 录CONTENTS1.背景2.问题/痛点3.解决思路/整体方案4.具体实现/技术实践5.总结与展望背景PART 01畅捷通是做什么的?畅捷通信息技术股份有限公司是用友旗下成员企业,成立于2010年3月,于2014年在港交所上市,是中国领先的小微企业财税及业务云服务提供商。业务架构复杂C端用户量+B端客户体量要保障每个用户的体验业务迭代速度快畅捷通运维转型之路目标0-2-5

2、-10业务从自建机房逐步转向全面采用公有云容器化架构,为业务发展提供了更强大的基础,但同时也带来了运维复杂性的指数级增长。自建机房云计算虚拟化容器化手工操作资源利用率低部署和扩展速度慢不易实现弹性伸缩提高资源利用率简化部署和管理仍需手动配置和管理迁移到公有云或私有云平台实现弹性、灵活性和成本效益可根据需求快速调整资源实现更快速的部署弹性伸缩和持续交付提高开发和部署效率问题/痛点PART 02从一次飞机撞鸟说起2023年11月1日,旭日8409飞机起飞离地时,发动机遭遇鸟击。情况万分危急,关系到机上183人的生命安全。收集现象执行检查单做出正确决策总耗时7秒畅捷通运维面临什么样的压力?上给我退货

3、!发生故障时难以定位定位一个问题,需要:打开3-5个看板执行2-4次分析脚本90%的问题此时就能找到原因,耗时10分钟。但另10%的问题,才会产生大的故障,且往往难以定位原因无法快速判断爆炸半径怎么判断报警严重性?报警爆炸半径多大?是否正在处理?谁在处理?恢复了吗?畅捷通运维面临什么样的压力?客户不能等线上法复现迹可寻压解决思路/整体方案PART 03关键要素:检查单1.吸收了所有故障排查经验2.紧急时刻不需要思考3.谁都可以执行,无门槛4.资料集中,查阅方便运维领域现状-传统AIOps的缺陷运维团队积累的专家经验很难编码到算法模型中。通常,这些经验会被简化为阈值或复杂的规则,不仅难以维护,也

4、难以传承。接入和维护成本高,需要业务和算法团队深入理解业务逻辑和算法模型。未遇到过的故障很难被解决,因为它们超出了模型的训练范围。方案需要用户理解模型并精确地传递参数如何打造运维检查单?可落地的协同处理流程建立故障处理流程;高效协同多个组织;可落地的协同处理流程建立业务高峰期预防应急机制。应急止损方法论应急止损建立应急止损操作流程和工具。应急止损方法论排障树建立故障排查的专家经验排障树。基于大语言模型的根因诊断(RCA)Agent 框架我们定义了一些工具和插件,这些工具和插件是用于出现故障时进行检测。除了工具和插件,我们还设计了工作流编排,可以自动化的故障处理流程。此外我们构建了一个知识库,它

5、包含了历史故障数据、专家经验和故障处理策略,这些都是进行有效根因分析的关键资源。基础工具的构建将传统的针对多模态运维数据的异常检测方法变成工具(Agent),用户仅需维护指标项即可。比如我们定义变更查询工具,该工具可以用于确定问题是否由线上变更导致。这样的工具有很多,一般都是基于运维专家日常的排障经验,可以是一个简单的脚本,也可以是一个API,或者是一个命令,这些工具可以完成故障排查过程中某一个环节的任务。服务器资源瓶颈分析域名错误量upstream分布分析工作流的构建构建工作流,我们在prompt和文档中预先设置了不同报警的分析流程,即应该先后检查哪些数据,从而得出结论。这个工作流类似飞机检

6、查单(SOP),不同的现象对应不同的检查项,类似一个树状结构,最终一定会递归找到一个叶子节点然后返回。比如当某个域名出现5xx状态码报警,我们需要先判断这些状态码是否来源于同一个用户的请求,再判断这些请求是否都打到了同一个upstream节点,后端承载流量的微服务、容器和node是否存在问题,最后再检查是否是第三方依赖存在问题等。这是一种妥协方案,我们可以选择对通用大语言模型进行训练,十七能够根据用户的SOP文档直接生成工作流,但是大模型训练的成本是非常高的,一方面是资源成本,另一方面是对大模型人才需求的成本。具体实现/技术实践PART 04数据治理CM

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本文主要分享了用友集团畅捷通信息技术股份有限公司在全面采用公有云容器化架构后,面临运维复杂性指数级增长的情况下,如何基于大模型技术升级智能运维,并荣获信通院颁发的“稳定性优秀案例”。 主要内容包括: 1. 背景:畅捷通信息技术股份有限公司是中国领先的小微企业财税及业务云服务提供商,业务架构复杂,C端用户量+B端客户体量,业务迭代速度快。 2. 问题/痛点:面临运维复杂性指数级增长,自建机房迁移到公有云后,发生故障时难以定位,无法快速判断报警严重性,恢复时间长。 3. 解决思路/整体方案:采用基于大模型的根因分析方法,建立故障处理流程,高效协同多个组织,建立业务高峰期预防应急机制,建立故障排查的专家经验排障树。 4. 具体实现/技术实践:构建了数据治理、监控统一、SOP定义等步骤,实现了线上报警的自动分析,目前根因的召回率已经超过50%。 5. 总结与展望:该方案通过构建根因排查逻辑树、建立统一的报警字段集规范,实现报警的自动化分析,整体耗时在1分钟以内,提高了业务稳定性。未来将继续拓展更多工作流,实现工作流插件化,简化开发过程,充分释放AI的能力。
"如何利用大模型提升运维效率?" "大模型如何帮助实现智能故障排查?" "如何通过数据治理构建稳健的IT架构?"
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