业务模型(或系统部署结构)复杂带来的最直接影响就是定位故障很困难,发现根源问题成本较高,需要多部门合作,开发、运维人员相互配合分析(现在的大规模系统很难找到一一个能掌控全局的人),即使这样有时得出的结论也不见得各方都认可。
所以,下面给出的几种简单方法和技术,既能在异构系统中建立某种关联,为智能化提供一定的支持,又不要求开发人员改变技术栈或开发框架。
2、全链路追踪: traceid或者 requestid应该能从发起方透传到后端,标识唯-请求。
当这些工程(自动化、标准化)的水平达到一定高度后,我们才有望向智能化方向发展。
在实践中通常用于故障定位的机器学习算法有关联规则和决策树。
需要注意的是,并不是用了人工智能或机器学习,故障定位的效果就- -定很好,这取决于很多因素,比如特征工程、算法模型、参数调整、数据清洗等,需要不断地调整和学习。还是这句话:智能化的效果不仅仅取决于算法,工程能力也很重要,而且好的数据胜过好的算法。
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