10月20日，騰訊織云 Metis 智能運(yùn)維學(xué)件平臺(tái)正式對(duì)外開(kāi)源。Metis 是 AIOps（Algorithmic IT Operations），即智能運(yùn)維領(lǐng)域的***開(kāi)源產(chǎn)品，它是聚焦在智能運(yùn)維的應(yīng)用實(shí)踐集合，基于騰訊已有的運(yùn)維數(shù)據(jù)，將機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的分類(lèi)、聚類(lèi)、回歸、降維等算法和運(yùn)維場(chǎng)景相結(jié)合，旨在通過(guò)一系列基于機(jī)器學(xué)習(xí)的算法，對(duì)運(yùn)維數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、決策，從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化運(yùn)維的更高階段。

主要功能

• 異常檢測(cè)：提供率值檢測(cè)和量值檢測(cè) API 接口，對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行檢測(cè)，HTTP協(xié)議

• 特征提?。禾峁┤?lèi)特征（統(tǒng)計(jì)特征、擬合特征、分類(lèi)特征）的提取功能，特征維度90+；支持增加自定義特征

• 異常查詢(xún)：經(jīng) API 檢測(cè)后的時(shí)間序列（僅異常）入庫(kù)存儲(chǔ)，提供管理功能，分頁(yè)查詢(xún)、檢索、放縮等

• 標(biāo)注打標(biāo)：提供標(biāo)注打標(biāo)的功能，標(biāo)記/取消標(biāo)記為正負(fù)樣本，標(biāo)記后樣本入樣本庫(kù)

• 樣本管理：提供樣本管理功能，檢索、圖示、編輯、刪除，導(dǎo)入等功能

• 模型管理：提供模型管理功能，支持自定義模型訓(xùn)練

應(yīng)用場(chǎng)景

• 質(zhì)量保障： 利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，進(jìn)行異常檢測(cè)、故障定位、瓶頸分析等，可在無(wú)人工干預(yù)下，智能地保障業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行。如無(wú)閾值智能監(jiān)控、DLP 生死指標(biāo)監(jiān)控、多維根因分析。

• 效率提升：基于自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，進(jìn)行智能問(wèn)答、智能變更、智能決策，可顯著提升運(yùn)維效率。如 Metis 的智能咨詢(xún)機(jī)器人、輿情監(jiān)控、集群智能負(fù)載均衡、數(shù)據(jù)庫(kù)參數(shù)調(diào)優(yōu)、容量預(yù)測(cè)。

• 成本管理：基于大數(shù)據(jù)智能分析技術(shù)，進(jìn)行資源（設(shè)備、帶寬、存儲(chǔ)）管理，可迅速分析資源使用的明細(xì)，并通過(guò)橫向大數(shù)據(jù)對(duì)比識(shí)別可優(yōu)化點(diǎn)。如硬盤(pán)生命周期預(yù)測(cè)。本次 Metis 率先開(kāi)源的無(wú)閾值智能監(jiān)控學(xué)件，是從無(wú)監(jiān)督+有監(jiān)督學(xué)習(xí)的角度來(lái)解決時(shí)序數(shù)據(jù)的智能檢測(cè)問(wèn)題。

項(xiàng)目特性

• 智能檢測(cè)：運(yùn)維人員不需要再去設(shè)置監(jiān)控閾值，模型能夠?qū)Ξ惓Ｇ闆r做智能判決，直觀告知檢測(cè)結(jié)果是正常還是異常。通常而言，閾值的監(jiān)控包含最值、同比、環(huán)比等維度設(shè)置，此檢測(cè)方案在檢測(cè)初期效果較好，但是隨著業(yè)務(wù)發(fā)展和規(guī)模壯大，就會(huì)需要付出較高的人力成本去維護(hù)合適的閾值范圍，對(duì)于大規(guī)模發(fā)展性業(yè)務(wù)得不償失。智能檢測(cè)的方案是基于統(tǒng)計(jì)判決、無(wú)監(jiān)督和有監(jiān)督學(xué)習(xí)對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)合檢測(cè)，通過(guò)統(tǒng)計(jì)判決、無(wú)監(jiān)督算法進(jìn)行首層判決，輸出疑似異常，其次進(jìn)行有監(jiān)督模型判決，得到最終檢測(cè)結(jié)果。這個(gè)過(guò)程就摒棄了閾值方式帶來(lái)的問(wèn)題。

• 通用模型：智能檢測(cè)的模型由騰訊織云多元化的海量業(yè)務(wù)樣本訓(xùn)練而成，比較適合復(fù)用在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的時(shí)間序列檢測(cè)中。有監(jiān)督的檢測(cè)效果取決于標(biāo)注樣本的準(zhǔn)確性和種類(lèi)豐富性，通過(guò)樣本庫(kù)管理功能積累了大量的正負(fù)樣本、分為測(cè)試集和訓(xùn)練集，通用模型是經(jīng)過(guò)海量訓(xùn)練集的樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練而來(lái)，涵蓋較全面的樣本分類(lèi)。可以幫助一些用戶(hù)避免掉缺乏訓(xùn)練數(shù)據(jù)所帶來(lái)的難點(diǎn)，用戶(hù)可直接加載通用模型進(jìn)行檢測(cè)。

• 規(guī)則學(xué)習(xí)：實(shí)踐過(guò)程中也會(huì)遇到較個(gè)性的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，千人千面，不同的用戶(hù)對(duì)異常的判斷標(biāo)準(zhǔn)也不盡一致，因此支持標(biāo)注反饋功能，用戶(hù)可根據(jù)標(biāo)注信息進(jìn)行訓(xùn)練，生成新的檢測(cè)模型，進(jìn)而掌握新的業(yè)務(wù)規(guī)則。

騰訊表示，秉承騰訊開(kāi)源的理念，Metis 將打造一個(gè)開(kāi)放的學(xué)件平臺(tái)，陸續(xù)開(kāi)源時(shí)間序列指標(biāo)預(yù)測(cè)、主機(jī)異常智能分析、MySQL 異常智能分析、硬盤(pán)生命周期預(yù)測(cè)等其它智能運(yùn)維學(xué)件，集合廣大用戶(hù)在智能運(yùn)維領(lǐng)域的建設(shè)經(jīng)驗(yàn)和實(shí)踐，豐富完善針對(duì)質(zhì)量、效率、成本三個(gè)方面的AI學(xué)件，搭建完備的運(yùn)維場(chǎng)景，并將在未來(lái)兼容其它監(jiān)控領(lǐng)域的開(kāi)源產(chǎn)品，如 Zabbix、Nagios、Open-Falcon 等。