构建基于AIOps的智能监控体系.pptx

构建基于AIOps的智能监控体系是现代企业IT运维的重要趋势，尤其在互联网行业中，如美图这样的公司，其产品矩阵包括美图秀秀、美颜相机、美拍等，涉及短视频、直播、电商等多个领域，业务全球化布局，对监控体系的可靠性、可用性和用户体验有着极高的要求。AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations）将人工智能技术应用于IT运维，旨在解决传统监控中的“全、快、准”问题，实现智能一体化监控。 构建智能一体化监控体系的目标是确保系统的可靠性、可用性和良好的用户体验。监控系统需要覆盖从基础资源到业务端的全维度，包括网络、流媒体、用户端、服务端等各个层面。例如，美图的监控矩阵包括用户质量监控、流媒体监控、业务监控、服务监控以及第三方拨测和APM，确保对所有关键环节的全面监控。 在解决监控问题上，速度是关键。通过端到端的监控，可以快速定位问题，减少故障影响时间。例如，美图采用自研流媒体监控和CDN监控，对直播推流、拉流、内容和DNS劫持等进行实时监控，同时结合第三方APM工具，确保服务的稳定运行。此外，用户质量监控则关注网络质量、设备资源、内容分发和用户体验，如崩溃、卡顿、SLA体系等。 在准确度方面，通过大数据监控套件（如InfluxDB、Zabbix、ELK、Prometheus、Open-falcon等）和流式处理技术，对数据进行深度分析和异常检测，提高问题识别的准确性。同时，建立统一告警平台，如美图的UAP，实现告警收敛、定制化规则和等级划分，避免告警风暴，确保重要告警能够及时传达。 在全面性上，一体化监控矩阵不仅涵盖基础设施，还包括服务实例、容器平台、项目集群等，通过日志中心收集和分析日志，监控产品运营指标，如请求吞吐量、错误率、CDN质量等。对于流媒体中心，还涉及到软硬件编码、美颜、AR、水印等功能的监控，并通过RTMP、HTTP、HLS等协议进行拉流和推流，利用动态码率和丢帧策略优化弱网环境下的流媒体传输。 数据驱动的优化案例表明，美图通过公有云和自研技术相结合的方式，优化直播推流源站和CDN播放，利用自研美颜SDK和流媒体中心，实现高效、高质量的流媒体服务。同时，监控中心提供状态实时汇报，通过数据处理和聚合，设置阈值预警，借助工具如Grafana进行可视化展示，形成一个闭环的反馈机制，不断根据数据进行优化。 构建基于AIOps的智能监控体系是通过全面、快速、准确的监控手段，结合数据驱动的决策优化，保障业务的稳定运行和用户体验，对于像美图这样业务复杂且全球化的公司至关重要。