AIOps 常用模型与算法解析：运维也得懂点“数学大脑”了！

时间：2025-06-19

编辑：tance.cc

AIOps 算法.png

说实话，很多人一听到 AIOps 背后的“机器学习”“模型算法”，第一反应就是：这玩意是不是给博士搞的？我一个普通运维，能用得上吗？

别怕，其实你用的告警压缩、日志聚类、异常检测……背后早就偷偷用了 AI。你不需要造轮子，但你得知道这些轮子是怎么转的。

今天就来聊聊：AIOps 背后用的到底是哪些算法？它们是怎么让系统更聪明的？

模型不是玄学，AIOps 就是“让数据自己说话”

运维工作数据多得离谱：指标、日志、告警、拓扑、配置、变更……
你不可能全靠人工去处理它们。
而 AI 模型的核心任务就是：

发现数据之间的规律、联系和异常，帮你快速定位问题或者干脆预测它。

想象你每天做运维巡检，一眼扫过去就知道“嗯，这个服务不对劲”。AIOps 模型做的事情，和你大脑一样——只是更快、更准、不走神。

假设你有一组请求响应时间的指标数据，传统方式就是设个阈值，比如超过 500ms 告警。

但 AI 怎么做？

如果你想试着动手玩一下，Facebook 的 Prophet 是个简单好用的时间序列预测工具。

日志是最头疼的东西，一条条看，谁也看不过来。
AIOps 用 自然语言处理（NLP）+聚类算法，帮你把相似的日志归为一类，直接展示“有 800 条日志都长这样”。

比如系统抛出大量错误日志，内容差不多但细节不同，AIOps 会自动把这些聚成“模板”，你只需要看一条“母体日志”就能明白问题。

Drain 模板挖掘算法在 LogPAI 项目中就有开源实现。

很多时候，AIOps 要解决的不是“发生了什么”，而是“为啥发生”。

根因分析会结合调用链、依赖关系、配置变更等因素，构建一张图谱（Graph），然后用图分析算法判断哪个节点最有嫌疑。

比如：

像 Instana 这种工具，就用了这种依赖图 + 动态学习技术来定位故障根源。

谁都经历过告警风暴对吧？某服务挂了，几十个下游组件全告警，Slack/钉钉炸了……

AIOps 在这里用到的算法是：

举个例子：

这种压缩方式，不仅减压，还帮你把注意力集中在“真正要处理的事上”。

你可能在想：“这些模型要怎么学会我们的系统逻辑？”

其实模型不是凭空训练的，它需要喂以下几种数据：