实例分析：蚂蚁金服的异常检测和原因诊断

一、归因诊断

在实际工作中，我们常常受到业务方对关键绩效指标（KPI）的灵魂拷问：某个 KPI 指标为什么会上升或下降？归因诊断的任务就是解释这些指标变化的原因。

将问题的定位过程视为一个因素对比的过程，通过归因诊断来分析。在基准时间区间，指标值为y，在当前时间区间，指标值为y'，两者的差值为∆y。基于这个变化量∆y，进行因子的拆解并生成一个因子指标树。在每个叶子节点，计算其对整体∆y的贡献度，以确定哪个因子对整体贡献最显著。

通过以上过程，就能够解释 KPI 波动的原因。在实际应用中，可以支持：

• 多时间粒度的对比，包括单天和多天的对比。
• 单指标的对比、多因子的归因以及复杂的四则运算。
• 维度的组合与下钻。
• 千万级数据量级上秒级的智能返回。

接下来举例说明上述归因过程。在实际业务中，假设支付成功率从 80% 下降到 60%，如果按照城市的维度，通过将变化量分配给各个城市从而进行归因诊断，即先计算上海 -15%，北京 -34%，广州 -16%。然后，将这些城市的变化量除以整体变化量（-20%），得到上海为支付成功率下降贡献了 75%，北京贡献了 170%，广州贡献了 80% 的结论。这样的计算方法是存在问题的，因为城市的贡献求和并不等于 100%。正确的逻辑应该是在计算每个城市的贡献时，考虑每个城市的分子分母的情况。因此，上海实际在支付成功率上没有变化，是一个分子分母等比率缩放的情况；而北京和广州则是都下降了10%，为整体变化量（-20%）各自贡献了 50%。

透过逐层拆解的方式，我们能够清晰地分析每个因素对整体的影响，明确特定变化是由分子还是分母引起的，是由比率变化还是占比变化导致的。这种系统的拆解方法为我们提供了一个全面可比的解释框架，有助于向业务方面做出透彻的解释。

在实际应用中，我们总结出四类方法，用于处理不同的业务场景：

• 控制变量法，适用于简单的四则运算场景。
• 链式法则，可用于处理复杂的四则运算。
• Shapley 值法，适用于连乘场景，我们将其视为合作博弈问题来解决。
• 比率类型法（前文讲述的内容）。

这些方法在业务的实际应用中表现出色，取得了显著的效果。

在刚刚的归因过程中，虽然将问题归因到城市维度，但并没有明确解释支付成功率下降的具体原因。因此，需要进一步对因子进行归因，主要分为三个部分：

• 首先是归因的维度，包括城市等。
• 其次是内部因子，如促销活动、营销手段以及运维场景中的一些动作。
• 最后是外部因子，包括通用因素，如疫情、天气、突发事件等，还包括特殊业务场景、出行场景等。

整个归因过程会生成一个多元因子库，基于这个库，我们重新审视支付成功率下降的问题，得出结论。例如，我们发现北京和广州的下降是因为受到疫情影响，大学生提前放假导致支付成功率下降。业务方得到这一结论后，可以做出相应的判断和策略调整，采取营销手段或其他措施，以解决支付成功率下降的问题，重新提升业务。

二、异常检测

1. 单指标异常检测

接下来介绍一下异常检测，首先从单指标异常检测入手。在实际业务中，业务方关心的是监控指标何时开始异常告警，以及异常告警何时结束。如果我们能够了解指标的正常波动区间，就能够解决这个问题，将告警信息实时、准确地反馈给业务方。

计算一个指标的正常波动区间可以借鉴 STL 时区分解的思路：

首先采用 STL 中通用的 lowess 函数进行趋势提取，同时提取周期信息，即识别时序中包含的周期以及周期的长度（例如，7 天、30 天、周、月、季度、年、小时等），这里我们借鉴论文中的 FFT 加 ACF 处理逻辑，可以识别出周期。

识别了周期后，下一步是提取周期波形。通过很好地提取周期波形并叠加周期，就能够有效地进行检测。

在提取周期波形时，由于周期波形受到营销活动的影响，振幅可能发生变化，因此还需要引入一些检测方法进行分段处理，最终获得相对完整的周期波形进行后续处理。

上图展示了一个真实案例：根据业务配置的异常敏感度动态调整基线的上下限，识别并监控异常告警的整个生命周期。我们能够清晰地追踪何时进入异常状态，以及何时恢复正常。整个过程都能够被有效监控。

在这个智能告警的案例中，当系统触发告警时，可以追溯到异常发生的时刻，随着告警持续推移，最终系统恢复正常，即自动关闭相应的告警单。这样一来，运维团队就不必花费过多精力处理那些自动关闭的告警，而能够集中精力处理更为紧急的运维任务。

在实际应用中，我们的系统在异常检测方面有着优异的表现：

• 支持多敏感度的调控，用户可以根据需要调整异常检测的敏感度，以求告警更少或更精准。
• 支持在线实时的反馈调优机制，用户可以通过打标告诉我们单子是否已经恢复，是否是误报或者是精准的，从而实时调整正常指标的波动区间。
• 支持无监督的增量指标接入，能够快速接入并实时进行检测。
• 系统支持全生命周期的监控，并能够毫秒级地处理，满足业务性能要求。

2. 多指标异常检测

接下来介绍多指标异常检测的应用。在业务中，面对多个服务器每天产生大量的指标数据，业务方通常关心如何对每台服务器进行综合评分，以判断其是否异常。如图中，纵轴表示不同的服务器，每层代表一个服务器，横轴表示时间。随着时间的推移，每台服务器都会产生多个指标的数据值。

我们把这个问题定义一下：

• X^j：第 j 个服务器的时间序列数据矩阵。
• X ⃗_k^j：第 j 个服务器的第 k 个指标时序数据。
• X ⃗_ki^j：第 j 个服务器的第 k 个指标 i 时刻取值。

上述由时间序列构成的数据矩阵 X^j 能够全面描述一台服务器在每个时刻的状态。那么问题就转化成了：如果我们能够表征出一个整体评分，即为每台服务器 X^j 打一个分数，那么就能综合反映出该服务器是否出现异常。

接下来将介绍三种方法：

• VBEM 算法
• AnoSVGD 算法
• Autoformer 算法

VBEM 是基于变分推断（Variational Inference）的期望最大化（Expectation-Maximization）算法。通过隐状态 q 分布来逼近真实后验 p 的分布，结合 ELBO 证据下接的似然函数保证模型参数的收敛，整个过程是一个状态转移过程。如图中，x_i 表示学习到的隐状态，m_0 和 P_0 是模型的初始参数（均值和斜方差）。最终要学到的参数是 A、C、Q、R、μ_1^x、Σ_1^x，分别对应状态转移中的权重、均值和协方差的分布，其中 Σ_1^x 是协方差矩阵，包含方差信息和指标之间的相关性，可以很好地表征多指标的信息。

AnoSVGD 方法是我们在 CIKM 2023 年会议上发表的一篇论文。其核心思想是通过映射变换，用已知数据的概率密度函数（Probability Density Function，PDF），多次迭代估计未知数据的概率密度函数（PDF）。通过观察右侧的图可以看到，在多次迭代之后，模型能够有效地表征未知数据的分布。每次迭代时，基于前一次的结果，加上一个小的步长和下降方向 θ，通过梯度下降找到最快的下降方向，从而进行迭代。这样，我们能够快速地找到未知数据的分布，并在达到目标后停止迭代。

Autoformer 算法的核心在于采用了时序分解的思想，类似于 Transformer 中的self-attention 机制：

• Autoformer 通过 Auto-Correlation 获取数据中的周期信息。
• 有了周期信息，Autoformer 通过分解的方式将周期波形和趋势提取出来。
• 在 decoder 阶段，通过多次迭代输出预测值。这里计算 auto collaboration 时采用了与之前周期识别相一致的思想，即使用 FFT 和 ACF。

以上三种方法在完成训练之后，检测阶段分别需要处理的操作是：

• VBEM 算法，通过训练隐状态来生成下一个时刻的预测值，该预测值与真实值之间的差值满足自由度为 k-1 的卡方分布。结合业务配置的异常敏感度，我们可以识别出哪些点属于异常点，即是否落在异常区域内。这里的 k-1 的自由度相当于是服务器上不同监控指标的数量。
• AnoSVGD 算法，估计概率密度函数（PDF）后，结合业务敏感度来判断哪些值位于低概率密度区域，从而进行异常点识别。
• Autoformer 算法，与 VBEM 方法类似，也关注预测值和真实值之间的差异，满足自由度为 k-1 的卡方分布。在这个基础上结合业务敏感度来识别异常点。

上述内容为我们在 CIKM 会议上发表的AnoSVGD 方法与其他方法例如 Autoformer、KDE 等方法在公开数据集上的对比结果，我们的 AnoSVGD 取得了非常出色的效果。

在多指标异常检测之后，仍然需要了解每个指标对当前异常的贡献度，这就要结合之前提到的归因诊断能力。例如，在一台机器上发生了多个指标的异常，发现平均响应时间（RT）和失败率是主要贡献异常的核心指标。通过归因诊断，就可以得出结论：在请求量正常的情况下，平均响应时间和失败率上升，明显属于超时类异常。这种异常一般与部署发布版本更新相关，因此建议 SRE（运维同学）执行发布回滚操作。

在实际应用中，我们已经实现了一些常规操作的自动执行，例如回滚操作。一旦检测到异常并关联到归因结论后，可以通过自动化手段自动回滚机器，恢复到正常状态。

整体的异常检测和归因诊断的过程总结如下：

• 模型训练、使用不同的算法模型进行训练。
• 最终进行模型预测，进行异常点检测。
• 获得检测结果后，计算其贡献度并进行归因诊断，找出导致异常的具体原因。

再次强调，当前我们的系统：

• 支持多敏感度调控
• 支持在线实时调优，用户可以实时反馈，在线实时进行调优
• 支持无监督增量指标的快速接入
• 支持多粒度的时间数据，目前主要以分钟级和小时级为主
• 支持实时归因诊断
• 支持秒级性能要求

除了之前提到的内容，异常检测和归因诊断不仅可以应用于单个业务或机器的异常，还可以应用于整个集群。我们可以通过历史告警信息，挖掘告警之间的因果关系图，并结合服务调用图，当某台服务器发生告警时，就可以通过异常检测、归因诊断和因果发现来分析整个服务器集群链路，快速定位整个服务集群中的问题链路，确定核心原因和根因。

三、问题与挑战

最后，总结一下我们所面对的问题和挑战：

• 在归因诊断方面，存在辛普森悖论问题，即如何确保在对比时间区间内我们所对比的人群是同质的。如果人群不同质，那么我们得出的结论可能就失去了可信度。
• 在异常检测方面，在单指标异常检测中，可能会遇到频幅泄露问题，导致趋势周期的错误识别和不准确性。此外，无论是单指标还是多指标，都面临非平稳时序的问题。当时序的趋势和周期不断变化时，我们需要思考如何解决这一问题。