基于流式處理的CDN異常智能檢測(cè)技術(shù)研究

張小強(qiáng) 曾強(qiáng) 謝崇斌 賴(lài)材棟

摘要：如何智能化、敏捷化的開(kāi)展內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)（CDN，Content Delivery Network）質(zhì)量監(jiān)測(cè)分析優(yōu)化，是陜西移動(dòng)當(dāng)前面臨的重要挑戰(zhàn)。本課題提出基于流式數(shù)據(jù)計(jì)算框架對(duì)用戶訪問(wèn)日志、設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)鏈路性能數(shù)據(jù)、平臺(tái)性能質(zhì)量大數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)納管，并基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)CDN運(yùn)行指標(biāo)進(jìn)行異常檢測(cè)與根因智能定位，解決運(yùn)營(yíng)支撐時(shí)效性差、準(zhǔn)確率低的問(wèn)題。該成果已在陜西移動(dòng)現(xiàn)網(wǎng)部署實(shí)踐，CDN運(yùn)營(yíng)支撐效率明顯提升。

關(guān)鍵詞：CDN;流式處理;機(jī)器學(xué)習(xí);異常檢測(cè);根因智能定位

引言

陜西移動(dòng)CDN通過(guò)多級(jí)分布式組網(wǎng)方式，具備Tbps級(jí)CDN業(yè)務(wù)分發(fā)能力。但隨著設(shè)備數(shù)量的指數(shù)級(jí)上升，跨專(zhuān)業(yè)、跨地域的協(xié)同運(yùn)維支撐能力面臨巨大挑戰(zhàn)，也對(duì)陜西移動(dòng)的CDN運(yùn)維支撐能力提出更高要求。

CDN運(yùn)維支撐能力現(xiàn)狀

陜西移動(dòng)CDN目前主要通過(guò)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)網(wǎng)管系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)備納管、告警監(jiān)控工作，基于互聯(lián)網(wǎng)探針撥測(cè)，收集業(yè)務(wù)下載速率、首包時(shí)延、成功率等指標(biāo)監(jiān)測(cè)判定CDN業(yè)務(wù)質(zhì)量，存在CDN業(yè)務(wù)全流程運(yùn)營(yíng)時(shí)效性差、準(zhǔn)確率低、協(xié)同性不足等問(wèn)題。

CDN異常檢測(cè)整體架構(gòu)

針對(duì)陜西移動(dòng)CDN運(yùn)營(yíng)支撐痛點(diǎn)，需要構(gòu)建CDN全景質(zhì)量畫(huà)像體系，快速鎖定告警根因，準(zhǔn)確定位問(wèn)題點(diǎn)，提升工作效率。通過(guò)評(píng)估設(shè)計(jì)，需搭建大數(shù)據(jù)平臺(tái)，構(gòu)建采集CDN質(zhì)量性能數(shù)據(jù)、指標(biāo)關(guān)聯(lián)訓(xùn)練、異常檢測(cè)及根因分析四大關(guān)鍵核心能力。

2.1 質(zhì)量大數(shù)據(jù)采集入庫(kù)能力

全量采集CDN業(yè)務(wù)日志、服務(wù)器性能、路由器/交換機(jī)屬性、網(wǎng)絡(luò)鏈路數(shù)據(jù)等四大模塊質(zhì)量數(shù)據(jù)，為構(gòu)建CDN全景質(zhì)量運(yùn)行畫(huà)像提供全維度數(shù)據(jù)支撐。

2.2 海量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)關(guān)聯(lián)壓縮能力

以CDN業(yè)務(wù)日志為例，全天日志達(dá)到TB級(jí)，指標(biāo)的實(shí)時(shí)計(jì)算與關(guān)聯(lián)分析的存儲(chǔ)壓力較大。隨著指標(biāo)采集粒度、維度不同，檢測(cè)分析復(fù)雜度對(duì)算力提出了極大要求。

2.3 端到端異常檢測(cè)能力

CDN業(yè)務(wù)多樣性、動(dòng)態(tài)性特性對(duì)異常檢測(cè)準(zhǔn)確度要求較高，需通過(guò)積累的樣本數(shù)據(jù)反復(fù)進(jìn)行訓(xùn)練，才可以獲得良好的異常檢測(cè)性能，滿足業(yè)務(wù)異常的快速檢測(cè)要求。

2.4 告警智能根因分析能力

CDN需要快速對(duì)業(yè)務(wù)質(zhì)差指標(biāo)進(jìn)行根因定位，解決傳統(tǒng)根因分析需各專(zhuān)業(yè)運(yùn)維專(zhuān)家協(xié)同核查處置效率低、時(shí)間成本高的問(wèn)題。

關(guān)鍵能力的創(chuàng)新實(shí)踐

3.1 基于ELK的質(zhì)量性能大數(shù)據(jù)采集模塊部署

利用開(kāi)源ELK架構(gòu)，搭建CDN全量性能大數(shù)據(jù)庫(kù)。基于Filebeat、Metricbeat、Snmpbeat、Heartbeat四個(gè)組件，實(shí)時(shí)采集用戶訪問(wèn)日志、主機(jī)性能日志、網(wǎng)絡(luò)性能、撥測(cè)數(shù)據(jù)。通過(guò)私有協(xié)議發(fā)送到實(shí)時(shí)消息隊(duì)列的規(guī)范化處理后，進(jìn)行臨時(shí)性數(shù)據(jù)保存。對(duì)相應(yīng)的性能數(shù)據(jù)進(jìn)行適配采集，實(shí)現(xiàn)采集組件與大數(shù)據(jù)屬性的最佳適配。實(shí)時(shí)流處理框架如圖1所示：

3.2 基于實(shí)時(shí)流處理的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)壓縮創(chuàng)新實(shí)踐

針對(duì)上述四大維度性能數(shù)據(jù)，采用實(shí)時(shí)流處理框架，基于滑動(dòng)時(shí)間窗口，對(duì)不同維度、時(shí)間粒度的各類(lèi)指標(biāo)時(shí)間序列的同步實(shí)時(shí)計(jì)算，最終保留關(guān)聯(lián)壓縮的指標(biāo)數(shù)據(jù)，大幅壓縮智能異常檢測(cè)處理的數(shù)據(jù)量，提升實(shí)時(shí)流處理性能。

選取消息隊(duì)列組件對(duì)上報(bào)的海量信息進(jìn)行中間處理，確保滿足海量數(shù)據(jù)不同顆粒度的匹配準(zhǔn)確度及時(shí)效性要求。通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)壓縮流處理模塊，系統(tǒng)對(duì)不同對(duì)象、不同維度的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)計(jì)算和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)壓縮，極大減少了后續(xù)處理模塊的數(shù)據(jù)計(jì)算壓力。

3.3 CDN端到端異常智能檢測(cè)應(yīng)用創(chuàng)新

傳統(tǒng)異常檢測(cè)方法需要預(yù)先具備明確的異常模式，若異常模型判斷標(biāo)準(zhǔn)準(zhǔn)確性不足，易使檢測(cè)效果較差。本課題采用機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)混合的算法模型，既滿足指標(biāo)監(jiān)測(cè)快速部署要求，又可提升指標(biāo)動(dòng)態(tài)性對(duì)檢測(cè)準(zhǔn)確性要求。

3.4 CDN告警智能根因定位運(yùn)維創(chuàng)新

利用對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)更細(xì)維度的挖掘與分析，通過(guò)時(shí)序數(shù)據(jù)相關(guān)性算法獲取指標(biāo)波動(dòng)產(chǎn)生的因果關(guān)系，并計(jì)算可能是根因的概率，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的方式快速給出質(zhì)差資源的關(guān)聯(lián)指標(biāo)及可能根因概率，極大提升了問(wèn)題定位的時(shí)效性和準(zhǔn)確性。

實(shí)踐效果

4.1 數(shù)據(jù)壓縮能力提升

該成果在CDN現(xiàn)網(wǎng)試點(diǎn)，實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)量峰值為12萬(wàn)條/s，數(shù)據(jù)壓縮后，指標(biāo)流速峰值變?yōu)?39條/s，壓縮比超100倍。隨著設(shè)備數(shù)量增加，數(shù)據(jù)壓縮比最高可達(dá)到120倍，壓縮效果顯著。

4.2 異常指標(biāo)檢測(cè)能力提升

由于采用了基于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的聯(lián)合檢測(cè)機(jī)制，隨著指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)的積累，指標(biāo)檢測(cè)進(jìn)入到長(zhǎng)時(shí)間跨度異常檢測(cè)模塊，準(zhǔn)確率得到顯著提升，再通過(guò)專(zhuān)家對(duì)異常點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)注確認(rèn)，經(jīng)過(guò)深度學(xué)習(xí)異常檢測(cè)，反周期性異常指標(biāo)也得到了精準(zhǔn)檢測(cè)，最終異常檢出率從64.3%提升至97.7%。

4.3 故障處理效率提升

成果實(shí)施后，CDN異常監(jiān)測(cè)處理時(shí)長(zhǎng)從1.2小時(shí)降低至14分鐘，故障處理時(shí)長(zhǎng)降低82%，人均效率提升40%，極大提升工作效率.。

結(jié)論

該成果已在陜西移動(dòng)CDN平臺(tái)進(jìn)行試運(yùn)行，可顯著降低異常檢測(cè)、根因分析算力的要求，降低檢測(cè)成本。同時(shí)具備較高準(zhǔn)確率，也改變了傳統(tǒng)故障排查模式，大幅提升運(yùn)營(yíng)效率。由于目前仍處于少量設(shè)備鏈路的接入試點(diǎn)，面對(duì)全省設(shè)備的納管接入，該解決方案將面臨更大數(shù)據(jù)處理能力挑戰(zhàn)。

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