机器学习与基础设施监控：工具与理由

作者：Charles Mahler / 开发者
2024 年 3 月 20 日

在技术日新月异的世界中，有效的监控对于维护您的基础设施并确保其有效运行至关重要。虽然传统的监控方法是有效的，但随着系统规模的扩大以及变得更加动态和复杂，它们可能会显得不足。本文旨在弥合差距，向软件工程师介绍机器学习 (ML) 在基础设施监控中的强大功能，不仅概述其应用的“方法”，还概述其应用的“原因”。

传统基础设施监控的挑战

随着组织的发展，其基础设施不断演进，纳入更广泛的设备、系统和技术，传统的监控解决方案常常难以跟上步伐。扩展此类解决方案的复杂性不仅仅在于处理增加的容量，还在于现代数字环境的多样性和异构性。

传统工具可能需要进行大量的手动配置和调整，才能有效地监控新型设备或应用程序指标，这使得该过程既困难又成本高昂。这种可扩展性挑战可能导致监控覆盖范围出现漏洞，使部分基础设施未经检查且可能易受攻击。以下是传统监控策略中遇到的一些常见问题。

信噪比差

传统基础设施监控最重大的挑战之一是高信噪比。监控工具可能会生成大量警报，其中许多是误报或不需要立即关注的非关键问题。筛选这些噪声以识别真正的问题不仅耗时，而且还会增加在杂乱中遗漏关键警报的风险。

这种情况可能会导致 IT 团队出现警报疲劳，重要的警告被忽视或延迟处理，因为团队对持续不断的通知变得麻木。

响应时间延迟

响应时间延迟可能是需要人工干预的监控系统造成的。而上述的警报疲劳则使情况变得更糟。检测和响应问题的延迟可能会迅速升级为重大问题，导致停机时间延长，并对用户体验产生负面影响。

停机时间

停机时间对任何组织都具有破坏性，系统不可用的每一分钟都可能造成生产力、收入和客户信任方面的重大损失。无法快速识别和修复问题意味着系统可能离线更长时间，从而加剧财务和声誉损害。相比之下，更高级的监控方法旨在通过利用预测分析来预测和预防问题，从而最大限度地减少停机时间。

预防性维护问题

传统监控框架中的预防性维护通常基于固定计划或制造商建议，而不是基础设施组件的实际状况或性能数据。这种方法可能会导致不必要的维护活动，这些活动会中断运营而没有带来真正的好处，或者更糟糕的是，可能会导致错过潜在故障的早期迹象。

机器学习用于基础设施监控

机器学习可以通过自动化对庞大而复杂的基础设施部署的监控，从而显着提高团队效率。自动化是通过智能算法实现的，这些算法可以过滤掉不相关的警报和噪声，使工程团队能够专注于实际的、可操作的问题。让我们看看使用 ML 进行基础设施监控的一些具体好处。

提高团队效率

ML 监控可以通过对最复杂的基础设施设置进行更准确和精细的监控，从而提高运营团队的效率。这可以减少误报并过滤掉不相关的警报，使您的团队能够专注于可操作的问题，并减少在仪表板中翻找的时间。

更快的事件响应时间

机器学习通过预测潜在故障的发生来增强基础设施监控。ML 驱动的系统分析历史和实时数据，以识别故障之前的模式，从而实现先发制人的行动。这些模型可以经过训练，以查找数百个不同变量之间的相关性，这些变量可能不会形成明显的模式，但在过去，这些变量曾导致事件发生。

预测能力可以更快地响应问题，通常使用自动化解决方案来处理事件解决的初始步骤，从而减少人工干预的需要并加快缓解过程。例如，在数据中心，ML 模型可以预测服务器或硬盘的硬件故障，以便可以在故障发生之前更换它们。

改进基础设施投资预测

ML 算法擅长分析基础设施系统中的复杂趋势和使用模式，为未来的规划和投资提供有价值的见解。通过了解这些模式，组织可以就基础设施升级或扩展的地点和时间做出更明智的决策，优化资源分配并确保投资投向最需要的领域。

开始使用机器学习进行基础设施监控

既然您已经对用于基础设施监控的 ML 有了概要了解，那么让我们看一下实施 ML 并开始将其用于您自己的监控用例的一些具体步骤。

数据收集

利用机器学习进行基础设施监控的第一步是数据收集。这涉及从基础设施内的各种来源收集历史和实时数据，例如日志、性能指标、系统状态和错误报告。这些数据不仅是训练 ML 模型的基础，而且使模型能够了解基础设施的正常运行基线。有效的数据收集策略可确保全面的数据集，反映您的基础设施可能遇到的各种场景，这将有助于提高 ML 模型的准确性。

模型选择

选择正确的 ML 模型对于您的监控策略的成功至关重要。选择过程应以您的监控任务的具体需求为指导。以下是一些需要考虑的潜在权衡

• 准确性与可解释性 - 虽然深度学习模型与其他类型的模型相比可以提供更高的准确性，但它们通常被认为是黑盒，因为没有明确的方法来确定它们做出决定的原因。

• 计算要求 - 某些模型在训练和进行预测时都需要更多的计算资源。对于实时监控，即使会降低准确性，使用更小、更高效的模型来减少预测延迟也可能是有意义的。

• 训练数据要求 - 考虑您有多少可用的训练数据。深度学习模型需要更多的训练数据才能表现良好并避免过度拟合。即使数据集相对较小，决策树和 SVM 等经典模型也能表现良好。

现在您已经对选择用于基础设施监控的 ML 模型时需要考虑的一些权衡有了一些了解，以下是一些最常见的模型

训练和验证

选择合适的模型后，下一步是使用收集的数据对其进行训练。此过程涉及向模型输入历史数据，以帮助其学习和识别与基础设施性能和运行状况相关的模式、异常或预测指标。使用多样化且全面的数据集进行训练至关重要，以涵盖您的基础设施可能面临的各种场景。

训练之后，必须验证模型以评估其准确性和有效性。验证涉及针对模型之前未见过的单独数据集测试模型，使您能够衡量模型在实际环境中预测或检测问题的能力。此步骤可确保模型在部署到实时环境之前的可靠性。

集成

将经过训练和验证的 ML 模型与您现有的监控工具集成，是实现自动化和增强监控功能的关键步骤。这种集成使 ML 模型能够处理实时数据，应用其学习到的模式和预测，并根据其发现生成警报或操作。集成应该是无缝的，确保 ML 模型补充现有工具，而不会中断当前操作。成功的集成会带来更主动的监控方法，可以在潜在问题影响基础设施之前对其进行解决。

持续改进

机器学习模型不是一劳永逸的工具；它们需要定期更新和改进，以长期保持其准确性。这种持续改进过程包括使用新数据重新训练模型、整合来自其预测和检测的反馈，以及在发生底层基础设施更改时调整其参数。

用于机器学习基础设施监控的工具

将机器学习集成到基础设施监控中需要一套强大的工具，用于数据收集、处理、分析和可视化。此处讨论了一些值得注意的工具，每种工具都有独特的优势。

TensorFlow

TensorFlow 是 Google 创建的开源机器学习框架，使开发人员能够构建和训练复杂的 ML 模型。它支持从简单的线性回归到复杂的神经网络等各种任务，使其能够适应各种监控需求。

在基础设施监控中，TensorFlow 可用于设计自定义模型，以了解基础设施运营数据的复杂性。这些模型可以预测故障、识别异常模式，并根据历史和实时数据的分析优化系统性能。TensorFlow 的多功能性和可扩展性使其成为希望将高级机器学习功能集成到其监控策略中的团队的绝佳选择，它能够大规模处理数据并得出有意义的见解，从而提高基础设施的可靠性和效率。

Scikit-learn

Scikit-learn 是一个用于 Python 的开源机器学习库，以其简单性、效率和在处理各种机器学习任务方面的广泛实用性而闻名。它为分类、回归、聚类、降维等提供了广泛的算法。

Scikit-learn 的预处理工具、指标和算法套件允许快速迭代和评估模型。例如，决策树和随机森林可用于识别故障模式，而支持向量机 (SVM) 可以根据历史数据对系统状态进行分类。Scikit-learn 的模型可以根据历史运营数据进行训练，以识别正常与异常模式、预测系统负载和预测潜在停机时间。对于希望构建不需要大量计算资源的更传统的 ML 模型的组织，Scikit-learn 是一个不错的选择。

InfluxDB

InfluxDB 是一个高性能、开源、时间序列数据库，旨在处理高写入和查询负载，使其特别适用于实时监控应用程序。对于机器学习，InfluxDB 可以作为基础数据存储，收集和聚合大量的运营数据。然后，这些数据可用于训练机器学习模型，其实时功能还使其可用作预测管道的一部分。

Telegraf

Telegraf 是一个开源服务器代理，用于从堆栈、传感器和系统收集指标和数据。它是 InfluxDB 生态系统的一部分，旨在从各种来源收集数据并将其写入 InfluxDB。Telegraf 支持各种数据格式和来源，使其能够适应不同的监控需求。

在基础设施监控的上下文中，Telegraf 充当数据收集骨干，确保有效地收集所有必要的数据点并将其发送到 InfluxDB 或其他数据库，ML 模型可以在其中访问和处理它们。它的即插即用特性允许轻松集成到现有基础设施中，简化了基于机器学习的监控系统的设置过程。

Quix

Quix 是一个 Python 库，旨在简化实时流数据的处理。Quix 可用于在将数据发送到存储之前处理您的数据，并且可以直接与机器学习模型集成，以最小的延迟返回预测和警报。

HuggingFace

HuggingFace 是一个托管预训练机器学习模型的平台。如果准确性合适，您可以直接使用开箱即用的 ML 模型，或者使用预训练模型，然后使用您自己的数据对其进行微调。

Apache Kafka

Apache Kafka 是一个分布式流处理平台，它作为一个强大的队列，能够处理大量数据并实现数据流的实时处理。Kafka 在基础设施监控中尤其有用，它可以聚合来自不同来源的数据，并使其可用于机器学习模型的分析。

下一步

机器学习可以成为增强基础设施监控方式的宝贵工具。虽然可能存在学习曲线，但它可以提供优于传统方法的优势，例如更高的准确性。