作者：图杨
背景
某位资深运维工程师A：“一天不收个几十条告警，我都觉得心里不踏实” 。运维工程师B：“我那几个告警天天告，我的应用一点问题都没有，但是我又不敢关”。运维工程师C：“我每天都要花大量的时间，整理已经发生的告警：查它们是什么原因导致的，是故障还是误报，要不要解决，要不要屏蔽。”运维工程师D：“要不我们给告警数配置一个告警吧，一天收100条告警是正常的，哪天告出来200条估计就是有问题了”。会出现这样的对话不是因为这几位运维工程师不专业，实际上，误告警泛滥，真告警被淹没，就是大多数团队，甚至顶尖的互联网企业的运维团队的现状。想要配置出“系统无异常时不误告，有异常时及时告”的“高质量”的告警规则是非常具有挑战性的。
所以这些告警都是些什么？为了保证系统和应用的稳定性，工程师们会搭建监控系统以实时地采集比如RT(响应时间)、QPS(调用次数)、Error Rate(错误率)、HTTP状态码、Full GC次数等关键指标，并对核心应用的关键指标进行实时地巡检，当检测到指标当前值超出“正常水位”时，相关的工程师就会收到对应的告警。
那这些误告警又是怎么产生的呢？传统的告警规则主要是静态阈值告警，当某指标的实际值超出用户设定的阈值，就认为是系统出现了异常。但是，想要快速选定合适的阈值，配出“高质量”告警，是很难的。阿里云应用实时监控服务ARMS通过对近百位用户的访谈与调研，发现平均每个用户每天收到1275条告警。而且，我们对 6 万条关于响应时间和错误率突增的告警进行了分析，发现其中只有 3.05%的告警是“真”告警，剩下的96.95%都是由于阈值设置不当引发的误告警。
为什么配出”高质量“告警很难？
传统的告警规则是静态阈值告警，工程师们会对每个指标设定一个固定的阈值来定义指标的“正常水位”，当指标的实际值超出阈值时，对应的工程师就会收到告警。比如当应用的RT超出1s，就算是异常。但是合适的静态阈值，是很难定义的。因为：
1. 同一指标，不同应用，不同接口的“正常水位”不同。
现实生活中，SRE(运维工程师)需要对很多应用、很多接口配置告警。即使是同一个指标，不同应用，不同接口的“正常水位”都是是不一样的。下图是同一家公司，不同应用的错误率指标。
下图是同一应用，不同接口的平均响应时间指标：
SRE需要为每一个应用、每一个接口的每一个指标来设定“正常水位”。 这对于有几百个应用、几十条关键指标的公司来说，仅靠人力来不断地设定和维护指标的“正常水位”需要花费大量的时间。
更可怕的是，随着业务的发展，代码不断变更，各项指标的“正常水位”会不断地变化。这意味着SRE要不断地调整告警阈值。
###v2. 有的指标，不同时段的“正常水位”不一样
比如某工作网站的访问量，在10：00-18：00时段内，访问量低于1000是异常的；但是在夜间，比如22：00-6：00，访问量超过1000可能是收到了攻击。在这种场景下，指标的“正常水位”会随着时间变化而不断变化。如果我们硬配置一个阈值，比如低于1000就告警，那整个晚上都会受到告警的打扰。
有的SRE可能会表示，那我晚上自动吧告警关掉就好了，但是现实生活中，这种起伏不定的指标，很难有像“1000”这么规整的阈值，现实生活中的调用量指标是下面的样子，就是会有一些令人意想不到的“大毛刺”。
3. 告警阈值的合理性难以及时验证
SRE们配好一个告警阈值之后，也很难验证这个阈值是不是合理的。运维工程师们往往会不断地被打扰，他们要不断地调整阈值，才能得到一个较高质量的告警。当指标的正常水位随着业务变化而变化之后，周而复始，重新调整阈值。
业界是怎么协助用户配置出”高质量“告警的？
如何有效地帮助客户配制出“高质量”的告警规则，是每一个APM(应用性能监控)厂商关注的问题。为了解决这个问题，主流的APM厂商都提供了智能告警服务。主要思路就是用统计学算法或者机器学习算法，提取指标的特征，下面介绍业界如何解决上面提到的问题：
问题 1：同一指标，不同应用，不同接口的“正常水位”不同
为了解决阈值难配的问题，一些APM厂商给出了静态阈值推荐的功能。一般地，他们用算法为各个接口、各个应用，根据对于指标的历史数据学习指标特征，结合指标历史平均水位以及波动情况给出一个建议阈值。
但是，厂商给的是通用算法，SRE很难评估算法推荐的阈值是不是符合他的业务，是不是真的“高质量”的阈值。
问题 2：有的指标，不同时段的“正常水位”不一样
对于波动型指标，一些厂商推出了动态阈值(也称区间检测)功能。在这个场景下，指标的实际值不再和单一的静态阈值比较，而是和一个时间序列做对比。具体地，算法会根据指标历史数据学习其波动特征，并对未来一段时间指标正常变化范围进行预测。比如每天00：00对未来一天的指标“正常水位”的上下边界进行预测，等采集到实际值时，比如10：00时，将实际值与之前的预测值进行比较，实际值超过了边界就被判定为异常。下面是一个动态阈值功能的示意图，绿线是指标的实际值，蓝色阴影是算法计算出来的，指标在正常情况下的上下边界。
这里的缺点在于：算法对用户来说是黑盒，SRE们不敢把关键的业务指标放心地交给算法。另外，这些算法是通用的，不一定符合SRE的实际业务需求。而且，很多APM厂商没有关注到这一点，没有给用户调节动态阈值的功能。
问题 3：告警阈值的合理性难以及时验证
一些APM厂商给出了阈值和指标过去一段时间实际值的对比图。但是，SRE们往往没有时间对每个应用、每条指标、每个接口都浏览一遍来设置合理的阈值。
另外，对于动态阈值的功能，很少有厂商给出对比图。SRE没有足够的信息来对告警阈值进行调整，只能不断地受到告警打扰再调节阈值。这样，有了几次误告警之后，SRE们就会把这些“华而不实”的AI功能关掉。
ARMS 是怎么帮用户实现半分钟配出”高质量“告警的？
为了解决这些问题，为了给用户提供“透明的”、“易用的”、“所见即所得”的智能化告警体验，ARMS对应用性能监控告警功能进行了全面升级。 下面我们介绍ARMS如何解决“高质量”告警难配的问题。
问题 1：同一指标，不同应用，不同接口的“正常水位”不同
实际上，对每一条指标配置一个合适的阈值其实都不算难，难的地方在于每个应用、每个接口、每种指标类型适合的阈值都不一样。SRE要遍历所有的指标，为他们设置合适的阈值，这是需要耗费大量时间的地方。
对于配静态阈值这种重复的工作，ARMS决定交给代码来做。用户只需要选择要配告警的应用、接口和指标类型。
然后点击“填入P4建议阈值”，ARMS就会自动拉取每个应用、每个接口对应指标的历史3天数据，然后用N-sigma算法，计算每个指标历史3天的均值和方差。当业务没有发生变化，我们默认指标服从一个正态分布，它偏离它的期望N倍标准差的概率很小。根据这个原理，我们给出一个推荐阈值。这里的"P4"是表示的是最不严重的告警，这个建议阈值仅仅表示指标有些许异常。
当用户的业务发生了变化，应用正常水位也发生了变化，那么用户也只需要编辑一下告警规则，再点一次“填入P4建议阈值”即可。真正做到了一次配置，随处生效。
问题 2：有的指标，不同时段的“正常水位”不一样
由于静态阈值告警难以满足如RT、QPS等波动型指标的监控功能，我们推荐动态阈值，也叫区间检测功能。这里我们会自动根据指标7天历史数据，预测指标未来上下边界。用户可以根据上下边界配置告警，当指标实际值超出上边界或下边界，触发告警。
ARMS主要使用了Meta(Facebook)公司2018年公布的Prophet算法 [ 1] 。算法会先根据指标历史7天数据，用时间序列分解算法，将指标分解成季节项、趋势项和残差项。举个例子 [ 2] ，对于下面图 1 中的时间序列，Prophet算法会将它分解成有规律的趋势项(图2)季节项(图3)和没有规律的残差项。
图 1
图 2
图 3
既然趋势项和季节项是有规律的，我们就可以对未来一段时间指标的值进行预测。但是还有残差项的存在，所以如果我们对指标的变化趋势预测得到的是一个区间，可以看图 1 中蓝色阴影部分。Prophet是一个无领域的，时序预测通用算法。我们对该算法做了一些实验之后，发现把它应用到APM领域，还需要大量的改造。
当用户配置区间检测任务之后，ARMS会在后台以每24h一次的频率，学习指标历史7天数据的特征，提取指标趋势性、季节性等特征，得到指标未来24h的预测曲线。再根据指标自身的波动情况，也就是误差方差的大小，为未来一天指标的数据做出一个估计区间。用户在配置区间检测告警中，可以对算法计算出来的上下边界进行预览。下图中，蓝线是指标的实际值，绿色的阴影是上下边界。
与静态阈值推荐功能不同的地方在于，当用户业务变化导致指标正常水位发生变化，用户不需要通过手动编辑告警规则的方式来更新阈值。这是因为ARMS持续地在以每天一次的频率学习指标的特征，并只预测未来一天的上下边界。SRE们不需要再一遍一遍来回地调整阈值。ARMS区间检测告警，一次配置，自适应学习指标特征，持久有效。
问题 3：告警阈值的合理性难以及时验证
为了帮助用户及时地验证告警的合理性，使得用户能够根据自身业务调整算法推荐的阈值，ARMS推出了如下的功能：
这里的P1、P2、P3、P4的阈值代表着不同的严重程度，当用户配置好各个阈值之后，ARMS会用不同的颜色标识出4个不同等级的阈值。
2.提供了告警数预测功能
我们会根据指标历史24h数据，计算指标会超出每个阈值的次数来预测在该设定下告警的数量。并且，ARMS提供了指标详情信息，用户可以看到具体是哪些时刻，指标的实际值超出了当前的阈值。用户可以根据这些信息调整阈值，以适配实际业务需求。
在静态阈值配置的界面下， 用户可以按需地修改阈值；在区间检测功能中，用户可以滑动灵敏度按钮，从0到200挑选任意整数作为灵敏度。并且，图中标识着指标上下边界的绿色区间也会随着灵敏度的变化而变化。
总结
为了帮助用户快速配出“高质量“告警，ARMS提供了“静态推荐阈值”来帮助用户快速地计算指标的“正常水位”；并且，针对不同时间段“正常水位”不一样的指标，ARMS提供了“区间检测”功能。另外，ARMS提供了告警数预测功能，使得运维工程师们可以及时地评估告警规则的合理性。也让他们有足够的信息，根据自身业务来调节告警阈值以及区间检测中的灵敏度，一次性配出“高质量”告警。
运维工程师D表示："用ARMS确实比给告警数配告警靠谱哈"，运维工程师A、B、C：“赶紧上阿里云开通ARMS吧，我再也不想半夜被告警电话吵醒了”。
参考文献：
[1] Prophet算法
Taylor S J, Letham B. Forecasting at scale[J]. The American Statistician, 2018, 72(1): 37-45.
[2] 举个例子zhuanlan.zhihu.com/p/52330017
