标准化故障根因定位应该怎么做

在现代软件开发和运维中，故障的及时响应和有效解决是确保服务稳定性的关键。然而，由于技术环境的复杂性和多样性，故障的根因定位往往是一项耗时且充满挑战的任务。为了提高故障处理的效率和准确性，标准化故障根因定位的方法和流程显得尤为重要。本文将探讨为什么需要标准化故障根因定位，以及标准化故障根因定位应该怎么做。

为什么故障根因定位需要标准化

标准化是提高工作效率和质量的基础。在故障根因定位中，标准化意味着建立一套统一的流程和方法，使得不同的人员在面对相同或类似问题时，能够按照既定的路径进行调查和分析。标准化有助于减少因个人经验差异导致的定位错误，消除这些差异导致的沟通障碍，提高故障处理的效率，同时也有助于知识的积累和传承。

1. 一致性和可复现性 标准化流程确保了每次故障排查时，都能按照相同的步骤进行，减少了因个人差异或方法不统一导致的排查结果不一致性。

2. 提高效率 标准化流程可以帮助排查人员快速定位问题所在，而不是从零开始，浪费时间在重复工作上。

3. 减少人为错误 人工排查过程中可能会因为遗忘、疏忽或操作不当导致错误。

4. 知识积累和传承 标准化的流程可以将专家的经验和知识固化成流程和工具，使得非专家人员也能够按照这些流程进行排查，从而传承和积累排障知识。

5. 持续改进 标准化流程便于统计和分析故障数据，有助于发现常见的故障模式和瓶颈，从而不断优化流程，提高排障效果。

6. 跨团队协作 在大型组织中，不同团队可能需要进行故障排查。标准化的流程有助于不同团队之间的协作和沟通。

7. 培训和验证 标准化的流程可以作为培训材料，帮助新员工快速上手。同时，也可以作为验证排查结果的标准，确保排查结果的正确性。

目前现状及问题

目前，故障根因定位通常依赖于工程师的个人经验和技能。虽然有一些通用的排查步骤和工具，但往往缺乏统一的标准化流程。这导致在处理复杂故障时，不同工程师可能会采取不同的方法，有时甚至会导致重复劳动和资源浪费。此外，由于缺乏标准化，故障处理的经验和知识往往难以被有效记录和共享，从而影响了整个团队的学习和成长。

尽管当前AIOps技术取得了显著进步，业内也出现了许多优秀的AIOps工具，为解决故障根因定位提供了新的思路和方法，但AIOps系统虽然能够推荐可能的故障根因，却往往难以直接将这些推荐与具体的可观测性数据紧密关联。这就要求运维人员依靠自己的经验和知识，在海量的数据中寻找证据来验证这些推荐，这一过程既耗时又容易出错，也让故障根因定位工作再次回到了依靠个人经验和能力的老路上。关于AIOps的讨论，可参考文章：AIOps实践中常见的挑战：故障根因与可观测性数据的割裂

典型人工排障步骤

典型的故障根因定位步骤包括：

• 根据Tracing数据，查看一定量的Trace识别可能的异常服务点。人不可能分析所有的Tracing，所以这个步骤可能漏掉关键异常服务点，导致排查功归一篑。

• 根据Tracing数据得到异常服务点的相关Span数据，遇到SPAN简单的问题，立马判断出故障根因。但是SPAN信息反映不出问题，继续下一步。

• 根据经验查看异常服务节点相关告警，一一排查是否是根因，同时结合指标和日志进行确认。如果是上游节点受到下游故障的级联影响，在上游疑似节点很可能排查不出来任何真实有效的故障。如果公司对指标没有治理，完全是大海捞针式的找异常指标不现实，公司如果对指标进行了治理，分层，分成基础设施指标、网络指标、应用指标、中间件指标等，排障过程会快点，但是仍然需要一定的运气。

Kindling-OriginX 如何做的

Kindling-OriginX 将上述人工排障的典型步骤智能化、自动化统一为标准化的排障流程。

• 通过对接Tracing数据，分析Tracing，识别Tracing的异常服务节点。

• 采样异常服务节点，通过eBPF获取的北极星指标排障体系给出故障根因。

• 在识别出异常服务节点的根因之后，关联相关日志和指标证明这次根因结论。

这个过程完全是模拟人排障过程，但不是简单的再现了人工排障的步骤，而是融合了专家知识和相关数据，实现了自动化与智能化的提升，从而在效率和准确性上显著超越了传统的人工排查方法。

总结

标准化故障根因定位是提高服务稳定性的关键。标准化流程能够确保故障排查的一致性和可复现性，提高效率，减少人为错误，并促进知识的积累和传承。当前，故障根因定位往往依赖于工程师的个人经验和技能，缺乏统一的标准化流程，导致处理复杂故障时存在重复劳动和资源浪费的问题。Kindling-OriginX 通过智能化、自动化的标准化排障流程，模拟并优化了人工排障步骤，融合专家知识和相关数据，实现了效率和准确性的显著提升，为解决故障根因定位问题提供了新的思路和解法。