「インテリジェント検査」を「ビジネスシステム」に組み込むにはどうすればよいですか？

はじめに：強力なSLS「Alarm2.0」メッセージシステムを使用すると、インテリジェントな検査により、多くの内部システムと外部システム（EventBridge、FCなど）をブリッジできます。トラブルシューティングと問題の解決。

製品アーキテクチャ

インテリジェントな例外分析アプリケーションは、監視インジケーター、プログラムログ、運用および保守シナリオのサービス関係などのコア要素を中心に開発されています。機械学習などの手段で異常なイベントを生成し、サービストポロジの相関関係で時系列データとイベントを分析します。最終的に、企業の運用と保守の複雑さを軽減し、サービス品質を向上させます。製品アーキテクチャ図を以下に示します。

能力の説明：

単一のタスクは、3Kから5Kの観測オブジェクトの1次元および多次元の異常検出をサポートします
タスクの検出結果は、異常スコアや異常形状を数値化しており、後処理に便利です。
スコアが0.75を超える異常なポイントについては、Alert 2.0を介して関連情報（視覚化されたグラフ）をDingTalkシステムにプッシュします。
すべての検出結果について、検出情報を現在のinternal-ml-logに書き込み、SDKを介して後続の統合を実行できるようにします。
同時に、アプリのタスクページでは、「アノテーションフィードバック」機能をサポートしており、検出結果に関連するアノテーションを付けて、モデルの学習精度を向上させることができます。

次に、「検査」機能をビジネスシステムにうまく組み込む方法を見てみましょう。

機能の統合

強力なSLS「アラーム2.0」メッセージシステムの助けを借りて、インテリジェントな検査は多くの内部および外部システム（EventBridge、FCなど）をうまく橋渡しすることができ、SLSSDKとカスタム関数を使用して「アラーム」の問題を解決することもできます問題のトラブルシューティングと解決をよりよく実現するための「分析タスク」の次のステップ。

タスクの作成

ここでは、SLS独自の監視シナリオを例として取り上げ、ツールをより適切に使用する方法を確認します。次のシナリオの問題を明確にします。LogStoreで、アクセスログを分解することにより、次の構造化された情報を取得できます（下の図を参照）。多くのお客様の実際のビジネスシナリオは類似しており、お客様のアクセス動作はアクセスログに記録されます。現在のビジネスのゴールデンインジケーターを調べることで、現在のサービスの各APIインターフェイスのサービス機能をよく知ることができます。

上記の構造に従って、検査が必要な現在のゴールデンインジケーターを定義します。

クラスタの各サービスインターフェイスの1分あたりの成功した応答の数
某集群各服务接口每分钟失败响应的次数
某集群各服务接口每分钟成功平均响应延时
某集群各服务接口每分钟失败平均响应延时
- | SELECT time - time % 60 AS time, method, Count(*) AS total, Count_if(status=200) AS n_succ, Sum( CASE WHEN status=200 THEN latency ELSE 0 END) / (1 + Count_if(status=200)) AS avg_succ_latency, Sum( CASE WHEN status!=200 THEN latency ELSE 0 END) / (1 + Count_if(status!=200)) AS avg_fail_latency FROM log GROUP BY time, method limit 100000

当然，我们还有另外一个形式的黄金指标，用来进行后续的监控，我们可以仅关注请求失败的接口中的数量的变化，具体的SQL如下

not STATUS: 200 |SELECT   __time__ - __time__ % 60 AS time,
         method,
         status,
         Count(*) AS num
FROM     log
GROUP BY time,
         method,
         status limit 100000

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