腾讯云8天扩容100万核过程分析

笔者有幸参与了腾讯云的这次“战疫”工作，监控系统有效地支撑了几大应用场景。

腾讯会议放量较早、腾讯课堂、微信课堂也相继放量，应对海量的用户场景需求，我们分析系统的主要需求表现在：

前面提及过，各大系统基于视频云技术搭建，视频云本身存在较多的视频、音频处理工作，设备量的需求日益增长。每天面对数万核、数十万核的设备量需求，虽然每个模块有各自的负载特点，但大盘层急需准确把控整体系统水位，从而判断整体设备需求趋势。跟后端的设备供应部门准确、有效地提出需求。

比如：

a. 如何避免在海量指标中把控重点指标？

从单维指标到多维指标，系统的指标上万个，且由于历史原因，指标散落在不同BG的数个监控系统，如果对于重点指标缺乏有效的抽象、监控。不分主次地处理，可能忽略重要指标的把控，引起严重后果。

b. 监控系统如何有效监测上述这些指标，使告警敛到合适范围？

常见的监控手段为阈值监控，对业务形态比较熟练的开发、运维人员在指标上设置一个“恰当”的阈值，一旦偏离阈值，系统即发送告警到开发人员。

然而阈值设置的合理性不易判断。在数千万、上亿用户的场景下，阈值少设或多设 0.01% 都代表数千、上万人的体验受损，而且不同时间的数据，数据也会呈现一定的周期规律性，如图二所示，简单的阈值告警显然无法满足多样化的业务需求。

c. 问题发现的第一时间，开发、运维人员迫切需要知道问题的表现根因。以便快速介入处理，如何准确发现根因？

业务故障时，在大盘面，可能看到的是整个成功率（或用户量）的下降。但引起下降的可能性是较多的。必须在第一时间找到原因，深入排查，以减少业务故障时间。

监控的存在是为业务服务的，团队一起进行了碰头，很快形成了解决方案并实施：

一、梳理重点模块、重点指标。建立直观的业务可观测性

基于业务架构剖析、业务形态理解，我们梳理起若干个关键指标。所谓关键即业务生死指标，这些指标可以从以下维度来衡量：

1、对用户有损

用户有损的指标有：在线用户量，用户登陆成功率，用户进房成功率，关键接口调用成功率…

2、对收入有损

购买成功率、付费成功率、收入趋势等 ……

3、资源风险相关

分SET、分模块CPU负载、出口带宽等、以便及时介入调度。一般每个SET的容量是有限的，必须及时观察各SET容量水位及负载趋势，一方面系统自行进行SET间用户调度，一方面人为可在必要时进行调度干预。

二、导入自定义 Dashboard 能力

采用 Dashboard 展示以上指标，抽象形成数个作战视图。较为常见的 Dashboard 有 Grafana, Kibana 等，我们采用了较常用的开源 Grafana，原因是：
非常适合时序展示展示，提供自由的时间选择功能；
易于运维人员自由定制。配置门槛极低；
易于适配各种异构数据源, 开发工作量较少。
在原有 Grafana 我们做了以下定制：
集成公司 OA 权限控制机制。
适配公司内部各监控系统数据源。时序数据库存储协议转换，以有利于 grafana 直接拉取数据，而无需数据转存，以节约数据存储成本、获得较为实时的数据效果。

三、引入 AIOps 能力

在之前多次提及过无阈值监控，在此不做过多阐述。基于统计（无监督）及 基于数据特征、人员打标形成的有监督方法。在此次监控保障中发挥了重要力量。

同时工程上我们做了一些场景导入，我们开发了“云监控助手” 移动端。方便用户自行一键订阅、退订指标。获得了较好的告警触达准确性。避免告警过多骚扰。同时通过用户的订阅退订动作，形成了用户的兴趣点标签，为后续的告警推荐、模型训练打下了基础。

业务人员关注整体业务大盘，同时业务保障工作是一个相对细致的工作，既要保障大盘稳定性，也要随时诊断导致各种业务异常的根因，现场如战场，故障场景下，早一秒钟获得根因，就能早一秒钟修复故障，减少损失，多维分析方法是非常快速的问题分析方法，举两个例子：

1）客户端质量

客户端问题一般出现在：无法登陆、卡慢、无法退出、无法发言、异常中断等。这种情况下，一般根因上可能与客户的地域、运营商、客户端版本相关，利用智能多维较为容易找到客户端根因汇聚。

2）后端 API 质量

后端 API 质量主要出现在服务间调用，腾讯云用户API主要表现在WEB端调用后端和用户应用调用腾讯云。一般根因上可以出现在用户调用方式（API/WEB），地域、产品、命令字、版本等层面。通过智能多维能迅速找到汇聚。

多维根因分析实现流程如下：

统一业务指标上报，抽象Fields（指标） 与 Tags（维度） 上报至集中存储, 相关技术选型有 Druid, InfluxDB, Prometheus等 。
抽象业务关键指标， 集中监控关键指标。
通过无阈值/有规则检测方法获得业务异常指标曲线。
获得异常期间故障根因维度。常用算法：决策树、Adtributor 等。

经过告警检测后，产生的告警量可能还是不少，能对告警进行合并显然是非常重要的需求，我们其中的一个解决办法是先通过聚类算法对各告警源进行聚类（采用one-pass clustering, k-means等方法)，各告警间的距离可以采用 Pearson 相似性公式获得。

该方法能获得较好的相似性效果，减少对人员的告警骚扰。

用户反馈分析的技术在腾讯内部已经相对成熟了，在2015年前后就已经相继推出一些反馈分析功能。对于海量用户反馈分析，此方法相对比较有效。

较为常见的处理方式是：

产品增加投诉入口，用户的反馈通过接口上报至指定位置。
将投诉信息分词，分词方法很多，不再详述。
分析词频，通过无阈值监控，对突增词频做重点分析处理。
但另一方面此类旁路监控，已经相对滞后。最有效的办法是在问题发生前就解决它，而不是引起投诉后。

随着业务的发展，技术越来越中台化，业务质量保障越来越重要，如何有效破除数据烟囱，形成统一视图？监控的本质是数据，如何利用这些数据，及时发现业务问题、有效诊断业务问题，是监控的关键目的所在。