Downloaded 19 times
![analyzer 原理
• least_squares
• 采用最小二乘法 近 序列，然后用拟 时间 实
去 近 得到新序列。然后判断新际值减 拟 值
序列的最后三个 的平均 是否大于值 值 3 倍
的新序列 准差。标
• 所 最小二乘法， 就是 一个谓 简单说 对 [x,
y] 序列，会有一 常数对 [m, c] ，让 Y =
mx + c 等式中的 Y 和 y 在全序列上最
接近。](https://image.slidesharecdn.com/skyline-130909090237-/85/Skyline-12-320.jpg)
![webapp 原理
• 一个 flask 面，通页 过 ajax 求请 json 画
。图
• 个这 anomalies.json 是 analyzer 程进 实
生成到时 src/webapp/static/dump 目录
下的。在没有 常的 候的基 式如下异 时 础样
：
• handle_data([])](https://image.slidesharecdn.com/skyline-130909090237-/85/Skyline-17-320.jpg)
![示例
• use Data::MessagePack;
• use AnyEvent::Handle::UDP;
• my $mp = Data::MessagePack->new->utf8->prefer_integer;
• my $sock = AnyEvent::Handle::UDP->new(
• connect => [ '127.0.1.1', '2025' ],
• on_recv => sub { },
• autoflush => 1,
• );
• my $timer = AnyEvent->timer(
• after => 0,
• interval => 1,
• cb => sub {$sock->push_send($mp->pack(['localhost.loadavg', [time, rand*2]]))}
• );
• my $atimer = AnyEvent->timer(
• after => 200,
• interval => 1,
• cb => sub {
• $timer = undef;
• $sock->push_send($mp->pack(['localhost.loadavg', [time, rand*2000]]));
• },
• );
• AnyEvent->condvar->recv;](https://image.slidesharecdn.com/skyline-130909090237-/85/Skyline-18-320.jpg)
Skyline 简介
- 1. Skyline Etsy 的 控机制监 过滤
- 2. • Etsy 技博客：术团队 • http://codeascraft.com/2013/06/11/introd ucing-kale/ • Qcon London2013 演 稿：讲 • https://speakerdeck.com/astanway/bring- the-noise-continuously-deploying-under-a- hailstorm-of-metrics 介简
- 3. Kale 架构图 • 常探的异 测 skyline( 左边 ) • 相似 找的查 oculus( 右边 )
- 4. skyline 部署 • apt-getinstall git numpy scipy python-pip python-msgpack python-pandas python-statsmodels • git clone https://github.com/etsy/skyline • cd skyline • pip install -r requirement.txt • cp src/settings.py.example src/settings.py • mkdir /var/log/skyline • mkdir /var/run/skyline • mkdir /var/log/redis • # 必 用须 2.6 版以上的 redis-server 才能正常存储 • wget http://redis.googlecode.com/files/redis-2.6.13.tar.gz • tar zxvf redis-2.6.13.tar.gz • cd redis-2.6.13 • make
- 5. skyline 启动 • ./src/redis-server../bin/redis.conf • cd bin • # 分析器 • sudo ./analyzer.d start • # 数据接收 • sudo ./horizon.d start • # flask 界面 • sudo ./webapp.d start
- 6. horizon 支持 • 2024端口支持转发 graphite 数据 • 2025 端口支持 pickle 和 msgpack 两种 网 数据格式络 • 数据存 在储 redis 中， key 的命名格式类 似 graphite 的的 group.item.time 这样
- 7. analyzer 原理 • analyzer根据周期内 有数据判断最新数现 据是否 常异 • rrdtool/graphite 是根据 有数据推 下现 测 一个数据 是多少应该
- 8. analyzer 原理 • first_hour_average •是最 的。先求本周期内最前面的第这 简单 一个小 的平均 和 准差，然后和最新时 值 标 的三个 的平均值 值 (tail_avg() ， 是后面这 多数算法都通用的做法 ) 做比 。如果较 tail_avg 和 第一小 平均 的差距大于时 值 3 倍的 准差，那么 定 常。标 认 为异
- 9. analyzer 原理 • simple_stddev_from_moving_averag e •把上面算法的范 大化，求的是整个周围扩 期内全部数据的平均 和 准差。值 标
- 10. analyzer 原理 • stddev_from_moving_average •在上面算法的基 上，采用指数加权移础 动 平均 。 周期内采点数量 少的情况更值 对 较 好一些。
- 11. analyzer 原理 • mean_subtraction_cumulation •做法是 的：这样 • 排除最后一个 ；值 • 求剩余序列的平均 ；值 • 全序列 去上面 个平均 ；减 这 值 • 求剩余序列的 准差；标 • 判断全序列最后一个 是否大于值 3 倍的 准差标 • 在代 中本来 算了一次序列的指数加权移码 还计 动 平均 ，但是算完了却没用，感 怪怪的。值 觉
- 12. analyzer 原理 • least_squares •采用最小二乘法 近 序列，然后用拟 时间 实 去 近 得到新序列。然后判断新际值减 拟 值 序列的最后三个 的平均 是否大于值 值 3 倍 的新序列 准差。标 • 所 最小二乘法， 就是 一个谓 简单说 对 [x, y] 序列，会有一 常数对 [m, c] ，让 Y = mx + c 等式中的 Y 和 y 在全序列上最 接近。
- 13. analyzer 原理 • histogram_bins •将整个周期序列的数据按照直方 法图统计 入归 15 个直方中，然后看最后三个 的值 平均 属于值 这 15 个直方的具体 个。如哪 果 个直方中包含的数据小于这 20 个，判 断 常。为异 • 从算法中可以知道，如果周期内数据量不 ，很容易被判断 常的。够 为异
- 14. analyzer 原理 • grubbs •将整个周期序列的数据按照格拉布斯法求 常 。异 值 • 准的格拉布斯法是 的：标 这样 • 从小到大排序； • 求序列的平均 和 准差；值 标 • 算最小 和最大 与平均 的差距，更大的那个 可疑 ；计 值 值 值 为 值 • 可疑 去平均 ，再除以 准差，如果大于格拉布斯 界 ，那么值减 值 标 临 值 就是 常 ；异 值 • 排除 常 ， 剩余序列循 做异 值 对 环 1-5 步 。骤 • 里只用判断 序列的最后是否 常，所以直接将最后三个 的平这 时间 异 值 均 作 可疑 判断是否 常即可。值 为 值 异
- 15. analyzer 原理 • median_absolute_deviation •具体 是：序列的最后一个 ，比 序列的 中 大实现 值 该 绝对 值 6 倍以上 ，即判断 常。为异 • 注意 里是中 ，不是平均 。这 值 值
- 16. analyzer 原理 • Kolmogorov-Smirnov_test •具体 是： 算序列内最近十分 的数 的实现 计 钟 值 ks 分布，然后测试 计 算序列中最近一个小 前到十分 前时 钟 这 50 分 的数 的钟 值 ks 分测试 布；如果 个分布相差 大，即判断 常。两 较 为异
- 17. webapp 原理 • 一个flask 面，通页 过 ajax 求请 json 画 。图 • 个这 anomalies.json 是 analyzer 程进 实 生成到时 src/webapp/static/dump 目录 下的。在没有 常的 候的基 式如下异 时 础样 ： • handle_data([])
- 18. 示例 • use Data::MessagePack; •use AnyEvent::Handle::UDP; • my $mp = Data::MessagePack->new->utf8->prefer_integer; • my $sock = AnyEvent::Handle::UDP->new( • connect => [ '127.0.1.1', '2025' ], • on_recv => sub { }, • autoflush => 1, • ); • my $timer = AnyEvent->timer( • after => 0, • interval => 1, • cb => sub {$sock->push_send($mp->pack(['localhost.loadavg', [time, rand*2]]))} • ); • my $atimer = AnyEvent->timer( • after => 200, • interval => 1, • cb => sub { • $timer = undef; • $sock->push_send($mp->pack(['localhost.loadavg', [time, rand*2000]])); • }, • ); • AnyEvent->condvar->recv;
- 19.
- 20.