首屆AIOps挑戰賽——冠軍LogicMonitor-AI團隊方案分享

前言

為了解決網際網路運維難題（故障發現、故障止損、故障修復、故障規避等），我們籌辦了AIOps挑戰賽http://iops.ai ，旨在藉助社群的力量，運用人工智慧演算法解決各類運維難題。挑戰賽網站於2017年12月1日上線了它的第一個挑戰賽——KPI異常檢測挑戰賽，發力解決運維領域最大的痛點之一——異常檢測。挑戰賽所用資料來自於搜狗、騰訊遊戲、eBay、百度、阿里巴巴等國內外一流網際網路公司的真實運維環境。挑戰賽吸引了三百多名選手組成的125支隊伍參加比賽，且最終有40支隊伍提交了比賽結果。經過4個月的初賽、1個月的決賽後，2018年5月19日於北京，舉行了AIOps挑戰賽決賽暨首屆AIOps研討會，進行了KPI異常檢測挑戰賽的決賽答辯，角逐出了冠亞季軍，分享了近10萬元的獎金池。   

本文是冠軍團隊LogicMonitor-AI成員姚睿，應邀所作的關於其解決方案的總結。 

概覽

異常檢測是智慧運維（AIOps）系統中一項基礎且重要功能，其旨在通過演算法自動地發現KPI時間序列資料中的異常波動，為後續的告警、自動止損、根因分析等提供決策依據。在實際場景下，由於異常點資料稀少，異常型別多樣以及KPI型別多樣，給異常檢測帶來了很大的挑戰。

本文整理了LogicMonitor-AI團隊在AIOps決賽暨首屆AIOps研討會中的分享內容，主要介紹了我們在AIOps異常檢測競賽中的演算法設計思路和實現細節。

團隊簡介

我們來自於雲智易控科技（LogicMonitor），LogicMonitor是基於SaaS模式的企業級IT效能監控平臺，提供業界領先的監控解決方案，目前服務全球超過1000家客戶。LogicMonitor-AI團隊主要專注於AIOps產品的研發，致力於推動AIOps在監控領域的落地。

接下來主要分三部分來介紹：

• 首先介紹這次競賽的背景和需求，在此基礎上給出我們方案的設計原則

• 第二部分會詳細介紹這次競賽中使用的演算法方案

• 最後探討方案的不足與改進計劃

需求分析

有部分同學可能不是太瞭解競賽的規則，這裡先簡單介紹下。

問題描述

在競賽中，主辦方提供了兩份資料集，分別用作訓練和測試，資料集由若干KPI時間序列組成，這些資料都來源於真實的運維場景。訓練資料事先由運維人員手工標註出了異常段，要求根據訓練資料生成模型並對測試資料進行異常檢測（即對每個資料點標註是否為異常點）。

評估

通過對比測試集上模型的檢測結果與真實標註資料，計算F-Score作為演算法的評估標準，考察演算法的精準率和召回率。通常情況下，運維人員往往只關心異常檢測演算法能否檢測到某一連續異常區間，而非檢測到該異常區間的每一個異常點。因此，對於連續的異常段，規定了時效性視窗，只要在視窗內檢出異常點，那麼該異常段都算作成功檢出，否則都判為失敗。

考慮到演算法的實用性，競賽還補充了幾點規則：

• 禁用手工干預：在模型訓練階段，不允許手動地建立從“KPI曲線ID或KPI曲線計算得出的特徵”到“演算法和引數”的一一對映。即在模型訓練階段，不允許手動針對一條特定的KPI曲線進行演算法的選擇和引數的調優。

• 禁用未來資訊：不允許參賽演算法使用未來點的資訊對當前點的異常做出判斷

關於這兩點規則，放到實際應用場景下很好理解。在實際監控系統中，首先，KPI資料規模是非常大的，幾乎不可能針對每條KPI手工地去配置演算法、引數以及調優。那麼就要求演算法足夠的穩定和普適。其次，異常檢測往往需要實時地對資料點進行判定，自然也是無法利用未來資訊來幫助判定。

設計原則

基於以上需求分析，我們確立了以下幾條設計原則：

• 監督學習：因為資料本身是帶標註的，自然很適合用監督學習來進行訓練

• 自動化：為了避免手工干預，我們需要將整個機器學習流程設計為自動化的方式，同時在演算法模型選擇上儘量避免調參需求高的模型。實際上，在決賽中，我們全程是無法接觸到資料以及程式執行過程的，這一點也要求方案本身有較高的魯棒性。

• 流處理：按流處理的方式對測試資料進行特徵提取並實時進行異常檢測，避免使用到未來資料。在特徵方面，需要選擇能夠通過流式獲取到的特徵，避免使用批處理方式提取特徵。

在以上三點的基礎上，兼顧普適性：

• 框架通用，適用於相同場景下的其他資料集

• 實現簡單，流程清晰，易維護

• 效能良好，滿足真實生產環境需求

• 演算法表現穩定

方案詳解

我們將異常檢測作為二分類問題來處理，按照機器學習流程分為四個階段：預處理，特徵提取，模型訓練和最後的異常檢測。

技術棧方面，整個方案通過Python來進行實現，用到的主要工具包括：Keras, Numpy，Pandas和Sklearn。

在預處理過程中，我們首先面對的一個挑戰是樣本極度不平衡，這也是異常檢測問題的主要特點。如圖所示，在本次競賽中，異常樣本比例只有2%，遠遠低於正常樣本。在實際應用中，這個比例可能會更低。如果直接將樣本進行訓練，模型會傾向於將所有樣本預測為正常樣本，那麼將無法達到異常檢測的目的。

為了解決這個問題，我們嘗試了幾種方案：

1. 對正常樣本進行欠取樣以達到正負樣本1:1，實驗發現這種方案因為丟失了大量的樣本資訊，模型會出現比較嚴重的過擬合，泛化效能不佳

2. 欠取樣加整合學習。這種方式雖然效果有所提升，但由於每個基分類器的正確率很低，整合後的效果也不是很理想

3. 異常樣本過取樣以達到正負樣本1:1，最後通過閾值進行決策調整。實測下來，這種方式的結果比較理想，成為了我們的最終方案。

在需求分析中，我們提到了競賽評估標準中有時效性需求，即對於一段連續異常，我們需要在首個異常點出現的後的時效視窗內檢出異常點。這句話怎麼理解呢？我們來看上面這幅圖，圖中紅點表示發生了一段連續異常，藍色框表示時效視窗，基於規則，我們需要在藍框包含的樣本點檢出異常，否則後續異常點即使判斷正確也會視作失敗。

自然地，起始端的異常樣本點價值是遠遠大於後續樣本的，因此我們需要增強該類樣本的權重以提升其價值。結合前面提到的樣本均衡策略，樣本權重增強也是通過過取樣來實現的。

這是預處理階段的第二個關鍵點。

接下來我們來看特徵提取，時間序列的重要特點是在時間維度上的相關性，即上下文資訊。所以我們不宜直接將單個資料點作為樣本來訓練，而需要將上下文特徵提取出來。

異常往往意味著某個維度上的突變，可能是原始值的突變，也可能是均值、方差等統計量的突變，通過前後對比能夠很好的捕捉到這類變化。

考慮到這些特點，我們通過三種方式來獲取特徵：

第一類，通過滑動視窗，提取該視窗類資料的統計特徵

第二類，通過序列前後值的對比，得到對位元徵

第三類，結合滑動視窗和對比，得到比統計特徵

上圖示意了，在T時刻，通過三種方式獲取T時刻對應的不同特徵。

統計特徵方面，我們主要使用了均值、方差和分位數等

對位元徵方面，使用了差分和變化比例這兩種對比方式，差分代表了絕對變化，變化比例則是相對值。需要注意的是，變化比例在原始資料接近0時很容易出現畸變，所以某些場景下不是太好用。

另外我們選擇了不同的視窗寬度來進行特徵提取，所以總的特徵集是視窗寬度、統計特徵、對位元徵的交叉組合。

上圖右側是特徵提取的一個例子，將原始資料轉換到方差差分特徵空間後，異常樣本的辨識度明顯提升，這也利於後續模型訓練和識別。

關於模型，我們主要考量有兩點，第一能夠適應較大的樣本量，第二是能夠自適應地控制過擬合，因為樣本不均衡容易帶來嚴重的過擬合，還有一點是希望模型超引數夠少，儘量避免人工調參。

我們測試過三種模型：

第一個是IsolationForest，這是一種常用的異常檢測模型，但由於它對區域性異常不敏感，在這個問題上表現欠佳

第二個是隨機森林，作為一種整合模型，總體表現很穩定，泛化能力也不錯，實測結果略低於DNN

最終的選擇方案是深度學習模型，主要考慮到模型有足夠的表達能力，能適應大資料，泛化能力強。實測下來，表現也是非常的好。

這是我們最終使用的深度模型，有兩個全連線隱層和一個Sigmoid輸出層，兩個隱藏神經元數量都是128。通過Dropout和L1正則化控制模型的過擬合，以增強泛化能力。

DNN輸出資料點的異常概率，再通過閾值進行二分類。閾值如何確定呢？以F-Score作為評估標準，通過網格搜尋的方式確定最優閾值。這裡使用閾值的目的主要是為了修正樣本不均帶來的偏斜。

在普適性上，我們做到了以下幾點：

• 通用：在競賽中，所有KPI的異常檢測都能通過一套框架來解決，這套方案也可以很容易地推廣到類似的場景和問題，且容易實現和維護。

• 自動：整套流程無需人工介入，演算法模型有較高的自適應能力

• 效能：對於普通監控資料（分鐘級取樣），單個KPI的模型訓練時間在3分鐘以內（單機，單GPU），流處理情況下單資料點檢測時間在毫秒級，基本滿足生產環境需求。

• 穩定：在不同資料集上，演算法的評估分數非常一致和穩定

最後來看一下這套演算法方案的評估結果，上圖列出了演算法在預賽訓練集、預賽測試集以及決賽測試集上的F-Score得分，在三個不同資料集上，得分穩定在0.8左右，表現非常穩定，有不錯的泛化能力。

在測試集標註公開以後，我們對演算法的誤報、漏報情況做過分析，發現目前還存在這樣一些不足：

• 有些異常模式只存在於測試集中，模型無法從訓練集中學習出該模式，這類異常容易出現漏報

• 部分異常在區域性不明顯，只能通過週期同比的方式發現，這類也容易出現漏報

針對這些問題，我們後續計劃從以下幾點對方案做進一步的優化：

• 引入週期或時間相關的特徵，比如週期同比、星期、小時等維度，用於發現這類維度上異常

• 整合無監督模型，以適應異常樣本極度稀少或分佈不均的情況

• 提供整合業務規則的能力，以支援業務規則下的異常檢測

總結

本文以AIOps挑戰賽為背景，介紹了LogicMonitor-AI團隊對異常檢測的理解和思考，分享了詳細的演算法方案。該方案通用性強，高效且演算法表現穩定，適用於有標註的KPI異常檢測問題。

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