陽光燦爛的周末大清早，老王在健身房做著力量訓練以備戰即將開始的馬拉松，突然間“叮叮叮”連續的短信音打破了健身房有序的節奏，幾十條短信在手機提示欄出現“【重要告警】數據庫連接超時，請聯系管理員”。老王一拍大腿，心中默念道“系統可能崩得了”。

“Siri，打電話給小李。”“喂，王總啊，周末都不讓人睡個安穩覺啊！”“省公司系統連著發了幾十條數據庫超時的告警短信，半個小時后公司見。”

人物注：老王，某安全公司運營中心負責人。小李，老王得力干將，運營技術達人。

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告警來勢洶洶，AI提供新的可能

在這個數據信息爆炸的時代，各個系統產生的日志數據就像是一場永無止境的海嘯，每天以驚人的速度增長，如果又剛好遇到系統異常，那這場災難瞬間拉升到毀滅級，此刻命令行頁面日志信息也的確如潮水般涌來，仿佛在說：“嘿，處理我啊，看把你能的！”

“問題找到沒有？有解決方案嗎？怎么恢復業務？”一見面老王對著小李就是奪命三連問。“問題暫時沒找到，方案倒是有，想不想聽？”小李眼角有些狡黠的說到。“快說，啥時候了？”“刪庫跑路”小李笑著說，“既然找不到問題，就把提出問題的數據庫干掉，你的告警不就收不到了！”“你小子，這時候還開玩笑，心是真大，KPI不管了？”“別急嘛，我暫時有辦法恢復，不過后面改進的話，得讓研發的兄弟上新手段了”

“啥手段，說話能不能不大喘氣？”

“AI”

“先恢復業務，改進方案說來聽聽，我之前也有關注AI，感覺還真能提供些思路。”

“瞧好吧，您呢”。

半個小時后，業務恢復，好在故障發生時間在周末早上，幾乎沒有用戶訪問業務。

“來吧，說說你AI大計”

“故障原因很明確就是數據庫連接超時，但是后臺的日志量巨大，不好定位，尤其是這種短時間海量日志的情況，通過人工很難快速分析，就像我這種運營老司機都得看好久，而且現有版本只對異常結果做了告警但卻沒法對異常做預警。而日志這種文本類業務用AI來處理分析，AI能夠在幾秒鐘內分析完數萬條日志，找出其中的規律和異常，而我們人類可能還在cat grep第一條日志的內容。AI的引入，不僅大大提高了日志處理的效率，而且可以主動對異常分析提供預警能力，可以讓我們從繁瑣的人工分析中解脫出來，有更多時間去做更有創意的事情。”

“繼續，講干貨。如果方案確實可行的話，可以給公司建議投入開發。”老王的眼里閃著光芒，因為他之前也做過AI技術的調研，或許是個方向。

“好”小李灌了口紅牛，把旁邊的白板拉了過來，幾分鐘后，一個處理流程圖便出現在白板上。

其實，AI處理日志的核心過程可以概括為以下幾個通用的步驟：

1.數據收集與預處理

日志數據通常分散在系統不同組件模塊中，首先通過日志采集工具（如Fluentd、Logstash）將數據集中到統一日志平臺，這個算是一般的態勢平臺或者日志審計平臺的基本功能，現有的技術方案很成熟，可以直接復用。

通常而言，收集到日志數據根據格式可以分為結構化和非結構化兩種：

● 結構化日志就像是一位穿著整齊的紳士，每條記錄都有固定的格式和內容位置，比如時間戳、日志級別、消息內容等。這種日志AI可以輕松地將其拆解和分析。

● 非結構化日志則像是一位隨性的藝術家，信息雜亂無章，格式依開發的程序猿風格各異。類似的日志處理起來就復雜多了，這個如果人工處理，那將是一個極其費時的事情。

預處理通常是對日志進行清洗和格式化處理，去除噪聲數據，并將非結構化日志轉換為結構化數據（如JSON或CSV格式）。這一步是后續所有工作開始的基礎，也是后續AI進行推理訓練的基礎，而海量日志的預處理過程同樣可以通過AI進行處置。

2.分布式存儲與索引

海量日志處理必然需要高效的存儲方案及高效的檢索能力。目前，AI系統通常使用分布式存儲技術（如Hadoop HDFS、Elasticsearch）來存儲日志數據，并通過索引技術（如倒排索引）實現快速查詢。這使得即使面對TB級的數據，系統也能在秒級內完成檢索。這個技術也相當成熟，同樣可以采用“拿來主義”直接使用。

3.特征提取與模式識別

這一步就是整體AI方案的中最為核心的步驟，從文本描述的日志信息里從日志中來提取關鍵特征。比如常見手段如下：

● 通過正則表達式識別錯誤碼、IP地址等固定模式。

● 用NLP技術（如TF-IDF、BERT）對日志文本進行分類（如錯誤、警告、信息）。比如，一條非結構化日志可能是：“【Pid 9527 ERROR】2024-04-01 12:34:56 綜合業務系統登錄Failed to connect to database.”需要識別出時間戳、日志級別和錯誤信息，作為日志文本的特征值存儲。

通過聚類算法（如K-means、DBSCAN）將相似的日志歸類，這樣素材就已經規整完畢，具備分析的條件了。

4.異常檢測與預測

特征值處理之后，通過AI就能夠自動檢測日志中的疑似異常行為。常見的手段包括有：

● 使用孤立森林（Isolation Forest）或局部異常因子（LOF）算法識別異常日志。

● 通過時間序列分析（如ARIMA、Prophet）預測系統未來的運行狀態（如流量峰值、故障概率）。

● 利用深度學習模型（如LSTM）捕捉復雜的日志模式，實現更精準的異常檢測。

5.自動化響應與根因分析

發現疑似的異常問題之后，處置方式可以推送給人工做研判，也可以由AI直接自動依據策略采取行動。比如說：

● 通過訓練之后的AI模型自動觸發告警、重啟服務或擴容資源（該操作需要和PAAS或SAAS平臺聯動，一般需要做開發）。

● 使用因果推斷或圖分析技術定位問題的根本原因，提供疑似方向，幫助運維團隊快速解決問題。

6.可視化與報告生成

當然，為了便于運維人員更直觀地理解日志數據，也提供可視化工具（如Kibana、Grafana），將日志數據以圖表形式展示，這里的技術也是很成熟的技術了。

AI還能自動生成分析報告，總結系統運行狀況、異常事件和優化建議，由于模型是針對具體環境進行了專項調整，因此，比現有的通用模板生成的報告效果會更有參考價值，同時也可以節省報告編寫的時間。

“王總，怎么說？您覺得這個方法論和對應的技術棧調研是否可行？”“聽起來有點兒意思，但是這個技術儲備要求也蠻復雜的，開發周期應該挺久的吧”“要不，您破費下，中午給我安排一頓，我再給您細細聊聊。”“嚯，你小子在這兒等我呢”老王笑了點了點頭，“Siri，打電話給南京大排檔。”

待續，下篇精彩繼續。

審核編輯 黃宇