长期支持版本

    社区创新版本

      gala-anteater使用手册

      gala-anteater是一款基于AI的操作系统异常检测平台。主要提供时序数据预处理、异常点发现、异常上报等功能。基于线下预训练、线上模型的增量学习与模型更新,能够很好地适应于多维多模态数据故障诊断。

      本章主要介绍如何部署和使用gala-anteater服务。

      安装

      挂载repo源:

      [oe-22.03-lts-sp1-everything] # openEuler 22.03-LTS-SP1 官方发布源
      name=oe-2203-lts-sp1-everything
      baseurl=http://repo.openeuler.org/openEuler-22.03-LTS-SP1/everything/x86_64/
      enabled=1
      gpgcheck=0
      priority=1
      
      [oe-22.03-lts-sp1-epol-update] # openEuler 22.03-LTS-SP1 Update 官方发布源
      name=oe-22.03-lts-sp1-epol-update
      baseurl=http://repo.openeuler.org/openEuler-22.03-LTS-SP1/EPOL/update/main/x86_64/
      enabled=1
      gpgcheck=0
      priority=1
      
      [oe-22.03-lts-sp1-epol-main] # openEuler 22.03-LTS-SP1 EPOL 官方发布源
      name=oe-22.03-lts-sp1-epol-main
      baseurl=http://repo.openeuler.org/openEuler-22.03-LTS-SP1/EPOL/main/x86_64/
      enabled=1
      gpgcheck=0
      priority=1
      

      安装gala-anteater:

      # yum install gala-anteater
      

      配置

      说明:gala-anteater部分参数可以在配置文件/etc/gala-anteater/config/gala-anteater.yaml中配置。

      启动参数介绍
      参数项参数详细名类型是否必需默认值名称含义
      -ks--kafka_serverstringTrueKAFKA_SERVERKafka Server的ip地址,如:localhost / xxx.xxx.xxx.xxx
      -kp--kafka_portstringTrueKAFKA_PORTKafka Server的port,如:9092
      -ps--prometheus_serverstringTruePROMETHEUS_SERVERPrometheus Server的ip地址,如:localhost / xxx.xxx.xxx.xxx
      -pp--prometheus_portstringTruePROMETHEUS_PORTPrometheus Server的port,如:9090
      -m--modelstringFalsevaeMODEL异常检测模型,目前支持两种异常检测模型,可选(random_forest,vae)
      random_forest:随机森林模型,不支持在线学习
      vae:Variational Atuoencoder,无监督模型,支持首次启动时,利用历史数据,进行模型更新迭代
      -d--durationintFalse1DURATION异常检测模型执行频率(单位:分),每x分钟,检测一次
      -r--retrainboolFalseFalseRETRAIN是否在启动时,利用历史数据,进行模型更新迭代,目前仅支持vae模型
      -l--look_backintFalse4LOOK_BACK利用过去x天的历史数据,更新模型
      -t--thresholdfloatFalse0.8THRESHOLD异常检测模型的阈值:(0,1),较大的值,能够减少模型的误报率,推荐大于等于0.5
      -sli--sli_timeintFalse400SLI_TIME表示应用性能指标(单位:毫秒),较大的值,能够减少模型的误报率,推荐大于等于200
      对于误报率较高的场景,推荐1000以上

      启动

      执行如下命令启动gala-anteater。

      说明:gala-anteater支持命令行方式启动运行,不支持systemd方式。

      在线训练方式运行(推荐)
      gala-anteater -ks {ip} -kp {port} -ps {ip} -pp {port} -m vae -r True -l 7 -t 0.6 -sli 400
      
      普通方式运行
      gala-anteater -ks {ip} -kp {port} -ps {ip} -pp {port} -m vae -t 0.6 -sli 400
      
      查询gala-anteater服务状态

      若日志显示如下内容,说明服务启动成功,启动日志也会保存到当前运行目录下logs/anteater.log文件中。

      2022-09-01 17:52:54,435 - root - INFO - Run gala_anteater main function...
      2022-09-01 17:52:54,436 - root - INFO - Start to try updating global configurations by querying data from Kafka!
      2022-09-01 17:52:54,994 - root - INFO - Loads metric and operators from file: xxx\metrics.csv
      2022-09-01 17:52:54,997 - root - INFO - Loads metric and operators from file: xxx\metrics.csv
      2022-09-01 17:52:54,998 - root - INFO - Start to re-train the model based on last day metrics dataset!
      2022-09-01 17:52:54,998 - root - INFO - Get training data during 2022-08-31 17:52:00+08:00 to 2022-09-01 17:52:00+08:00!
      2022-09-01 17:53:06,994 - root - INFO - Spends: 11.995422840118408 seconds to get unique machine_ids!
      2022-09-01 17:53:06,995 - root - INFO - The number of unique machine ids is: 1!                            
      2022-09-01 17:53:06,996 - root - INFO - Fetch metric values from machine: xxxx.
      2022-09-01 17:53:38,385 - root - INFO - Spends: 31.3896164894104 seconds to get get all metric values!
      2022-09-01 17:53:38,392 - root - INFO - The shape of training data: (17281, 136)
      2022-09-01 17:53:38,444 - root - INFO - Start to execute vae model training...
      2022-09-01 17:53:38,456 - root - INFO - Using cpu device
      2022-09-01 17:53:38,658 - root - INFO - Epoch(s): 0     train Loss: 136.68      validate Loss: 117.00
      2022-09-01 17:53:38,852 - root - INFO - Epoch(s): 1     train Loss: 113.73      validate Loss: 110.05
      2022-09-01 17:53:39,044 - root - INFO - Epoch(s): 2     train Loss: 110.60      validate Loss: 108.76
      2022-09-01 17:53:39,235 - root - INFO - Epoch(s): 3     train Loss: 109.39      validate Loss: 106.93
      2022-09-01 17:53:39,419 - root - INFO - Epoch(s): 4     train Loss: 106.48      validate Loss: 103.37
      ...
      2022-09-01 17:53:57,744 - root - INFO - Epoch(s): 98    train Loss: 97.63       validate Loss: 96.76
      2022-09-01 17:53:57,945 - root - INFO - Epoch(s): 99    train Loss: 97.75       validate Loss: 96.58
      2022-09-01 17:53:57,969 - root - INFO - Schedule recurrent job with time interval 1 minute(s).
      2022-09-01 17:53:57,973 - apscheduler.scheduler - INFO - Adding job tentatively -- it will be properly scheduled when the scheduler starts
      2022-09-01 17:53:57,974 - apscheduler.scheduler - INFO - Added job "partial" to job store "default"
      2022-09-01 17:53:57,974 - apscheduler.scheduler - INFO - Scheduler started
      2022-09-01 17:53:57,975 - apscheduler.scheduler - DEBUG - Looking for jobs to run
      2022-09-01 17:53:57,975 - apscheduler.scheduler - DEBUG - Next wakeup is due at 2022-09-01 17:54:57.973533+08:00 (in 59.998006 seconds)
      

      输出数据

      gala-anteater如果检测到的异常点,会将结果输出至kafka。输出数据格式如下:

      {
         "Timestamp":1659075600000,
         "Attributes":{
            "entity_id":"xxxxxx_sli_1513_18",
            "event_id":"1659075600000_1fd37742xxxx_sli_1513_18",
            "event_type":"app"
         },
         "Resource":{
            "anomaly_score":1.0,
            "anomaly_count":13,
            "total_count":13,
            "duration":60,
            "anomaly_ratio":1.0,
            "metric_label":{
               "machine_id":"1fd37742xxxx",
               "tgid":"1513",
               "conn_fd":"18"
            },
            "recommend_metrics":{
               "gala_gopher_tcp_link_notack_bytes":{
                  "label":{
                     "__name__":"gala_gopher_tcp_link_notack_bytes",
                     "client_ip":"x.x.x.165",
                     "client_port":"51352",
                     "hostname":"localhost.localdomain",
                     "instance":"x.x.x.172:8888",
                     "job":"prometheus-x.x.x.172",
                     "machine_id":"xxxxxx",
                     "protocol":"2",
                     "role":"0",
                     "server_ip":"x.x.x.172",
                     "server_port":"8888",
                     "tgid":"3381701"
                  },
                  "score":0.24421279500639545
               },
               ...
            },
            "metrics":"gala_gopher_ksliprobe_recent_rtt_nsec"
         },
         "SeverityText":"WARN",
         "SeverityNumber":14,
         "Body":"TimeStamp, WARN, APP may be impacting sli performance issues."
      }
      

      文档捉虫

      “有虫”文档片段

      问题描述

      提交类型 issue

      有点复杂...

      找人问问吧。

      PR

      小问题,全程线上修改...

      一键搞定!

      问题类型
      规范和低错类

      ● 错别字或拼写错误;标点符号使用错误;

      ● 链接错误、空单元格、格式错误;

      ● 英文中包含中文字符;

      ● 界面和描述不一致,但不影响操作;

      ● 表述不通顺,但不影响理解;

      ● 版本号不匹配:如软件包名称、界面版本号;

      易用性

      ● 关键步骤错误或缺失,无法指导用户完成任务;

      ● 缺少必要的前提条件、注意事项等;

      ● 图形、表格、文字等晦涩难懂;

      ● 逻辑不清晰,该分类、分项、分步骤的没有给出;

      正确性

      ● 技术原理、功能、规格等描述和软件不一致,存在错误;

      ● 原理图、架构图等存在错误;

      ● 命令、命令参数等错误;

      ● 代码片段错误;

      ● 命令无法完成对应功能;

      ● 界面错误,无法指导操作;

      风险提示

      ● 对重要数据或系统存在风险的操作,缺少安全提示;

      内容合规

      ● 违反法律法规,涉及政治、领土主权等敏感词;

      ● 内容侵权;

      您对文档的总体满意度

      非常不满意
      非常满意
      提交
      根据您的反馈,会自动生成issue模板。您只需点击按钮,创建issue即可。
      文档捉虫
      编组 3备份