4-阿里巴巴-手淘AIOps实战-消息全链路异常检测-董福铭-黄俊.pdf

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1、手淘AIOps实战-消息全链路智能监控阿里巴巴-董福铭（吾铭）、黄俊（豆豆）手淘消息业务场景、系统架构手淘消息全链路稳定性保障异常检测在全链路体系实践经验 Holmes异常检测平台未来展望 Q&A 目录电商消息业务场景场景：社交互动、客服沟通、交易提醒、优惠通知、品牌资讯标：打造新零售业务商业连接，帮助消费者进消费决策目录电商消息业务场景消息链路面临问题全链路质量保障全链路排查打造手淘消息全链路智能监控排查系统，赋能消息及上层业务，实现业务指标实时监控、舆情智能分析、端到端全链路自动排查，有效缩短了线上问题从发现到定位的时间。提升排查效率达70%以上；日志量

2、每天减少数百亿条；SLS存储资源和采集资源减少50%以上；累计服务9个APP；问题排查次数达162W；全链路监控传统监控-现状&痛点告警有效性低、监控疲劳海量告警及告警噪音，消耗大量人力传统规则通用性差指标复杂的周期性和模式变化的动态性误报/漏报受季节性数据/噪声/抖动数据的干扰排查效率低业务系统链路长，排查问题需要多人协同全链路监控智能监控-特点&优势特点：学习历史数据，分析当前指标曲线趋势是否异常基于以往数据，进预测未来指标势优势：算法检测代替规则检测告警准确率更早发现异常情况可适应业务发展带来的趋势变化异常检测架构基于AI算法的异常检测平台

3、-Holmes 智能化、轻量级、易接、可扩展异常检测算法替代传统的规则监控解决准确率低、时效性低、配置复杂等问题异常场景算法检测效果异常检测-实践效果实践案例1：某客户端新版本放量期间, 由于客户端请求传参问题导致服务端返回量空返回错误，Holmes 有效检测到异常并及时告警。相关同学收到报警及时中放量并快速定位问题。 ps：基于规则监控因未达到阈值没有预警异常检测-实践效果实践案例2：在618促压测期间，由于千新业务订单数据量持续下降（缓慢下跌），Holmes检测到持续异常信息，预测数据下跌风险，早于传统规则监控90分钟提前报警，有效避免了线上故障。 CNN本分类+DBScan相似算法，精细聚类舆情；舆情问题结合全链路排查体系，智能定位原因，提排查效率；分钟级定时巡检预警，结合AI异常检测，避免问题故障。智能舆情-监控智能舆情-报警 1、舆情精细化

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