5 篇博文 含有标签「标准化排障」

在现代企业的运维管理中，构建高效且可靠的可观测性体系是保障系统稳定性和业务连续性的关键。然而，运维团队成员的技术能力参差不齐往往成为实现这一目标的障碍。尤其在处理复杂系统故障时，高度依赖专业知识和经验的可观测性工具很难被全员有效利用，进而影响到其建设价值的体现。

可观测体系建设的意义​

可观测性是近几年来最热门的话题之一，许多企业和团队都投入了很多人力、物力来进行可观测体系的建设，以期能获得可观测性的核心价值：快速排障（troubleshooting）。可观测性体系是指通过一系列技术手段和方法，对系统的运行状态、性能指标、业务流程等进行实时监控、分析、预警和优化的一种体系。它可以帮助企业及时发现和解决问题，提高运维效率，降低故障风险，为业务发展提供有力支持。

1. 提高运维效率

通过实时监控云原生应用的运行状态，运维人员可以快速发现并解决问题，减少故障排除时间，提高运维效率。

2. 保障系统稳定性

可观测性体系可以帮助开发者及时了解应用在云环境中的表现，发现并修复潜在的性能瓶颈和错误，从而保障系统的稳定性。

3. 优化资源利用率

通过收集应用的性能数据，可以对资源的使用情况进行分析，实现资源的合理分配和优化利用。

4. 持续迭代与优化

可观测性体系建设和数据挖掘是一个持续的过程。企业应不断收集反馈，优化体系架构和数据处理方法，实现体系的持续迭代和提升。同时，关注行业新技术、新理念的发展，将先进经验融入自身建设中，保持体系的竞争力。

可观测体系建设完成后存在的问题和挑战​

很多团队在完成了一定规模的可观测性体系建设后，却在具体落地推广，乃至实际价值体现上都遇到了阻碍，这些问题和挑战主要体现在两方面，管理层面与技术层面：

管理层面的挑战​

技术能力的不均衡​

团队内技能水平的差异导致高级工具和数据的利用率低下。可观测性体系建设完成后，需要将其向各相关团队推广，期望能帮助各团队提效，协助开发团队排查定位问题。

但实际情况下，往往把可观测工具提供给开发团队后，一方面业务开发团队使用工具存在学习使用成本，另一方面不是所有开发都有能力看懂和定位问题。这需要有平台或工具提供整合能力，来解决人员能力差异性。

经验知识难以传递​

缺乏有效的机制将高级用户的经验和知识快速传递给新手或非专家用户。导致仍旧是依靠团队专家和骨干才能完成诸如故障排查等工作，团队内部长期存在差异性。

故障响应的差异性​

在发生故障时，需要快速有效的响应，但技术水平不一致可能导致延迟处置，甚至处置结果不一致，这种差异性也导致不利于故障响应流程的标准化和故障处理手段的规范化。

技术培训和能力提升存在成本​

提升团队整体技术水平需要大量的时间和资源投入，且往往是一项需要长期坚持的工作，只有这样才能逐步对齐各团队间对于可观测性工具和数据的理解和使用水平。但仍旧会存在长时间不使用导致的生疏问题。

技术层面的挑战​

工具使用和指标含义都会生疏遗忘​

对于一些团队来说，可观测性工具并不是需要经常使用，加之其存在一定的学习成本，所以会导致每次使用的时候都得学习或者咨询专家。同理对于一直较深入的指标数据，其具体含义也会遗忘，使用的时候也需要查阅相关文档，这都加大的使用门槛。

使用方式和术语不统一​

对于工具的使用和可观测数据的理解，不同团队都有其各自的使用场景和理解，这也导致了需要团队协作时增大了沟通成本，例如用户中心的团队使用Skywalking，负责消息推送的团队使用了OpenTelemetry。

故障响应的差异性​

在发生故障时，需要快速有效的响应，但技术水平不一致可能导致延迟处置，甚至处置结果不一致，这种差异性也导致不利于故障响应流程的标准化和故障处理手段的规范化。

工具和标准的不统一​

作为当今热门话题之一，各类可观测性工具及产品百花齐放，导致很多团队为了建设可观测性而不停的追热点，忙于工具的更新换代，方法和思路越没有同步进行更迭，更没有能够真正挖掘出可观测数据的价值。

需要更先进的工具和方法挖掘可观测性体系价值​

Kindling-OriginX 通过Trace-profiling关键数据，以专家经验串联起来所有的可观测性数据，并推理成故障结论，最大程度发挥可观测性数据的价值。通过推理分析能力来平衡团队内的技术能力差异，确保每位团队成员都能有效利用可观测性数据，从而提升其建设价值的认可。

很多企业可观测性数据上了很多，但是推广效果不是很好，价值体现不佳。其主要原因是故障并不是经常发生，所以导致用户对于可观性工具使用生疏，加上一些疑难杂症的故障需要看深入的指标，这些指标含义不用就会忘记。这都需要有更先进的工具对数据指标进行提炼分析，直接给出可解释的结论。

• 简化的操作界面

  为所有技术水平的用户提供易于理解和操作的界面，降低使用门槛。直接根据故障结论进行预案执行。

• 自动化智能故障推理

  利用 eBPF 技术与自动化 Tracing 分析将多而杂的链路数据、指标数据、日志数据转化为直观的故障分析报告，无需深入的专业知识即可理解。

• 最大化可观测性数据价值

  自动关联各类可观测性数据，完成可观测性数据价值挖掘。

• 内化的排障知识库

  既是推理引擎，也是一个排障专家经验知识库，借助专家经验知识库平台能力能够迅速提升团队能力。

结语​

本文探讨了可观测性体系的建设的意义及其根本目的，同时随着可观测性体系的建设也遇到了很多问题和挑战，对于这些问题和挑战都需要更先进的工具和方法，这样才能够充分挖掘和发挥可观测性工具和数据的价值。

在实践中，应当持续优化可观测性体系，确保数据的全面性和准确性，同时不断提升数据处理和分析能力。这不仅需要技术的进步，更需要方法的革新，一方面将可观测性融入到我们的开发和运维文化中，另一方面通过使用诸如 Kindling-OriginX 的创新型工具里帮助快速提升对于可观测性数据的使用水平，帮助提高团队综合能力。

线上故障通常是指影响线上服务可用性的问题或者事件，包括服务性能的降低、出现影响用户体验的问题、不同程度的服务不可用等。为了确保服务稳定性和用户体验，线上排障的第一目标是恢复线上服务或者降低影响。随着技术的发展，产生了诸如Google、Amazon、Twitter、淘宝、得物、字节等新兴互联网公司，其业务体量大，系统复杂程度高，时时刻刻服务成千上百万的用户，这都对故障处理的能力和及时性都提出了更高的要求。本文对互联网公司线上故障标准化排障流程做一简单分析，总结一些肤浅的方法论，以求共同探讨，共同提高。

故障处理目标​

故障管理的目标是“尽快恢复服务到正常运行，并且最小化对业务运营的不利影响，从而尽可能地保证服务质量和可用性的水平”，即所谓的止血。即使不能立刻完全恢复，也要想办法将其影响降到最低，迅速止血。所以往往重启服务、扩容、降级、熔断等方法都是在紧急情况下首先想到的方法，先试试再说，之后再彻查问题，从根本上解决问题。

实际工作中，找到了问题的根因原因，解决问题之后，并不代表本次处置就完成了。对于任何一个故障，其真正的处理目标应该是两方面，一方面尽快恢复服务，完成止血；另一方面要及时复盘总结，举一反三，不断完善流程处理机制，弥补操作过程中的规范问题，形成报告，在公司层面分享总结经验，提高应对能力的同时也要能够减少同类故障的发生。

故障处理思路​

线上故障处理的目标是最快速度恢复线上服务或者降低对线上服务的影响，“快速”是对其最基本的要求之一，所以要要求故障发生时候需要能够最短时间发现，发现后要能最快对其进行评估和分类，同时根据评估结果能够充分调动各方资源最短时间内制定出可执行的应对方案，同时在整个处置过程中也都需要运维、业务研发、产品、基础设施等多团队互相协作，保持高效的沟通。基本的处理思路如下：

故障识别与告警​

线上故障一般通过多种途径传递到开发、运维团队中，例如主动巡检发现，各纬度各类型监控告警，关联故障追溯，生产事件上报。首先需要对上报的信息判定是个例问题，还是确实是线上故障。以主动发现为根本建设目标，例如可观测性建设的目标和价值体现就是能够将故障主动、及早发现和定位。

故障评估与分类​

针对识别出的问题，进行严重性评估，判断问题的影响范围和严重性。根据评估结果，将问题进行分类，设定问题处理的优先级，同时通知各相关业务、技术部门人员故障情况，准备参与排查。进行评估分类需要多维度的数据支撑，往往缺失数据或存在盲区时更多依赖人员经验和能力。

故障定位与分析​

确定故障后，需要快速定位到问题点，找到原因，以便针对性的采取合适的应对方案。在这过程中需要该故障涉及到的业务、开发、运维人员各负其责，分析系统日志，查找错误信息和异常行为，收集与问题相关的数据，如流量统计、错误率等，为问题解决提供依据。

该阶段是排障过程中最关键的阶段，往往无法估计具体时间，具体步骤往往也根据业务种类、问题表征、可观测性建设成熟度、团队能力等不同而有所差异，现阶段难以进一步标准化，所以也导致该阶段也是最难得一步。

这里举一个简单的例子，排查中往往是排查三板斧：模拟复现，找相关数据，分析完整请求链路。这其中找相关数据需要在各个可观测性工具里找到相关的数据，并将其关联，这是一个非常复杂且耗费时间的任务。同时，需要将这些数据，与其对应的 Trace 数据相对应，才能尽可能真实地还原出问题现场。但实际生产环境下，Trace数据茫茫多，人工分析几乎不可能，这也是为什么经常会重启服务、扩容、降级先试试看的原因。

故障排除与管理​

根据问题定位和分析结果，制定相应的行动措施，执行对应的预案或采取合适的措施修复问题。同时在解决问题时，也需要遵循变更管理流程，确保每一步更改都有记录，以免派生出新的故障。

故障验证​

在完成恢复或修复操作后，进行必要的测试，查看相应的监控指标数据，确保问题已经解决。同时恢复服务后，继续监控以确保系统稳定。将信息同步反馈到各干系人，如有需要，配合业务方完成故障期间受损的数据。

故障复盘​

一般在故障处理结束后24小时内产出故障报告，包括故障过程回顾、故障原因分析、改进预防措施制定、故障定级等。故障定级分为P0、P1、P2和P3四个等级（依次降低），各公司都有特定的等级定义，主要从业务影响面和影响时间来确定。一些团队或公司会总结故障知识库，作为排障知识的传递方式，以期保证人员能力和经验能够进行复制。

排障流程的标准化​

排障流程的标准化是指将故障处理的各个环节规范化、流程化，以确保在面对系统或服务故障时，团队能够快速、有效地采取行动。

通过对故障处理思路的总结，可以看到排障流程标准化存在的主要问题一方面是故障定位和分析难以快速完成，同时也无法标准化；另一方面人员能力和经验的差异也导致标准化处理的过程在很多团队难以落地。

相关案例​

下面以一些互联网公司的故障处理流程为例以供参考，图片和资料均来自于网络。

得物容器SRE响应流程​

有赞故障处理流程​

美团大数据运维故障处理流程​

标准化排障流程需要体系和工具支撑​

从上面的案例可以看到，标准化排障流程需要一套完整的体系支撑，以确保流程的顺利执行和持续优化。以下是构建支撑体系的几个关键要素：

1. 技术工具​

• 成熟的可观测性体系：建立成熟完善的可观测性体系，能够确保尽早发现问题，同时排障过程中能够覆盖尽可能多的数据，以期最大限度消除观测盲区。

• 故障响应平台：能够对故障生命完整生命周期进行追踪，同时对各类指标数据进行治理，在故障时刻提炼相关联的数据，帮助处理人员聚焦核心指标。

• 知识库：建立和维护故障知识库，用于存储故障案例、解决方案和预防措施，为各类问题提供可执行的预案。

2. 流程文档​

• 标准化手册：制定能够对于不同类型的故障能够统一执行的操作方法。

• 操作指南：为常见故障类型提供操作指南，帮助不同经验和能力水平的团队成员快速定位问题和解决方案。

3. 组织结构​

• 专业团队：建立专业的技术和运维团队，负责监控、响应和解决系统故障。

• 角色定义：明确团队成员的角色和职责，确保在故障发生时，每个人都清楚自己的任务。

小结​

线上故障处理的目标是快速止血，标准化排障流程是实现其方式的关键因素之一。通过建立一套完整的体系支撑，并不断优化排障流程，以期能够更好地应对系统故障，提高服务质量和用户满意度。

标准化排障流程的成功实施需要一套完整的体系和工具支撑。这包括组织结构、流程文档、技术工具、沟通机制、团队培训、持续改进等多方面因素。一方面很多团队很难像这些大型互联网公司一样真正落地故障处置规范，建立完备的可观测性体系，花费人力物力进行数据指标的治理。另一方面很多企业建立的完善的可观测性体系，但是仍旧无法通过现有工具弥补人员经验、能力、操作方式、使用习惯的差异。这都使得标准化排障流程难以真正落地实施，致使可观测性数据价值无法被有效发掘。这些问题都需要平台化的能力和更先进的工具来解决。

随着技术的发展，特别是可观测性领域的发展，目前也出现了一些新工具能够帮助我们缩小这其中的差距，例如Datadog、Kindling-OriginX、X-Ray、Dynatrace等都通过各自不同的方法和理念去实现故障标准化排障流程。

在当今快速发展的互联网时代，企业对于IT系统的依赖程度越来越高，系统稳定性成为企业持续发展的关键因素。为了提高系统稳定性，企业纷纷寻求标准化排障的方法。然而，在实施标准化排障过程中，企业往往会遇到一些落地难题。本文将探讨如何应对这些难题，推动标准化排障的落地，并提出以实现内核行为可观测性的方式来应对标准化排障落地的难题。

标准化排障的意义​

排障流程的标准化是指将故障处理的各个环节规范化、流程化，以确保在面对系统或服务故障时，团队能够快速、有效地采取行动。同时能够最大限度减少因人员经验和技术水平差异导致的故障差异化问题，使排障流程能够可评估、可管理、可执行、可解释，改变依赖团队个别专家的窘迫局面，快速对齐团队人员排障处置能力。更多关于排障标准化的讨论可以参见#标准化排障系列文章。

为什么标准化排障难以落地​

标准化排障虽然具有重要意义，但在实际中却很难真正落地，企业中也更多的是以制定组织层级的故障响应联动机制为主，或者规范人员和资源的协调机制。对于具体故障定位和分析的方法难以做到标准化和规范化，具体深度分析解读可参见文章

最佳实践解读：互联网公司线上故障标准化排障流程

标准化故障根因定位应该怎么做

究其原因主要有以下几个方面：

存在观测盲区和孤岛，缺少穿针引线能力​

目前大部分可观测体系建设后，仍存在很多可观测盲区和数据孤岛，各个工具各自为战，缺少将这些工具和数据串联起来的能力。

依赖专家经验和能力​

目前排障过程中更多依赖参与处置人员的经验和综合能力水平，使得个体或单一团队的处置经验无法短时间传递到其他个人或团队，排障模式无法复用。导致即使制定排障的标准化流程也难以实施。

使用可观测性数据和工具的能力不一​

业务开发团队、运维团队、容器团队等对于可观测性工具和数据的熟悉程度不同，对于相同指标的理解也有差异，使得即使建设了可观测性体系也无法直接进一步做到标准化排障。同时对于一些指标的含义长时间不使用也会生疏，这也使得故障发生时需要查阅资料。

工作量大，难以规范统一​

以 Trace 数据为例，对其进行人工分析工作量巨大，所以往往也无法直接制定以人工分析可观测性数据为基准的标准化排障流程。

可观测性建设成熟度有差异​

各个企业在可观测性建设、团队技术能力、组织协调水平上都有巨大的差异，这导致业内一些企业的优秀方法论难以在其他企业内部得到落地推广。例如一些公司花费巨大的人力、物力成本进行可观测性数据的指标治理，对可观测性数据进行自动化分析，但这种方式对于团队技术能力、企业重视程度都有很高要求，往往不具有普适应。

应对标准化排障落地难题的策略​

针对上面种种困难和挑战，工业界和学术界都在不断寻找对应策略。Kindling-OriginX 基于 eBPF 实现内核行为可观测性，穿针引线联动网络、Trace、日志、系统指标等各种相关数据，构建一体化的可观测能力，使可观测性数据的价值能够充分发挥，进而能够落地根因推导、标准化排障等高阶能力。​

Kindling-OriginX 实现标准化排障的关键路径具体来看主要是：

利用 eBPF 技术穿针引线，真正实现可观测​

基于eBPF内核行为可观性数据，穿针引线联动应用可观测性数据，网络可观测性数据，日志可观测性数据，最大化可观测性数据价值，增强各个工具普适能力，真正实现可观测。

内核行为可观测性，消除盲区​

通过 eBPF 和自动化Tracing 分析，将内核行为与上层业务调用关联，消除盲区的同时不遗漏任何异常数据。直接给出问题结论，自动关联问题数据相关指标、日志数据并对其进行下钻，通过结论即可进行故障预案执行或定界交接。

无缝融入当前体系，模拟并优化了人工排障步骤​

智能化、自动化的标准化排障流程实质上是模拟并优化了人工排障步骤，融合专家知识和相关数据。一方面消除用户排障过程中的心智负担和学习成本，另一方面轻松融入现有可观测体系，与企业现有工作流程结合实现标准化。

简化的操作界面​

为所有技术水平的用户提供易于理解和操作的界面，降低使用门槛。直接根据故障结论进行预案执行。通过平台能力为操作者赋能，使其最短时间内就能参与到复杂故障的处理中。同时，无论业务团队、运维团队、容器团队等都能快速上手利用其解决各自关切问题。

排障知识库​

既是内核可观测性产品，也是一个排障专家经验知识库，借助专家经验知识库平台能力能够迅速提升团队能力，最大程度消除人员经验和能力差异性。

小结​

标准化排障具有重要意义，但在实际操作中却往往难以落地，更多依赖专家经验和个人能力，难以复制和标准化。Kindling-OriginX 通过 eBPF 建立内核行为可观测能力，穿针引线联动应用可观测性数据，网络可观测性数据，日志可观测性数据，为标准化排障的落地提供了一条可行之路。

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。

在当今互联网时代，运维工作的重要性日益凸显。然而，随着业务规模的不断扩大，运维面临的挑战和痛点也越来越多。本文将深度解析当前排障流程的挑战与局限，提出相应的解决思路，并对未来运维及可观测的发展趋势进行展望，以帮助企业和运维团队更好地应对复杂多变的运维环境，确保业务稳定、高效地运行。

当前排障流程的最大挑战：排障难以标准化​

目前在线上故障处置过程中，主要做法主要是跳坑、填坑、踩坑的方式，依赖处置参与人员对系统、业务、架构的熟悉程度，同时受人员综合能力及经验影响大，另一方面运维人员对各类可观测性指标与工具的熟悉程度，都会对故障的处置和恢复时间，甚至能否成功处置都会起到关键作用。即使相同的故障现象，不同人员也会有不同的理解和处理方式，导致处理结果不一，甚至导致故障升级。这些都导致排障流程难以标准化。

以下问题也是目前排障流程的挑战：

故障发现延迟​

当前排障流程中，故障发现往往依赖于监控系统或人工巡检。然而，这些方式在实时性和准确性上存在局限，导致故障发现延迟。故障发现延迟不仅影响业务正常运行，还会增加故障处理的时间和难度。

排障效率低下​

排障过程中，运维人员需要分析大量的日志、数据和相关文档。然而，由于缺乏有效的排障工具和方法，导致排障效率低下。此外，排障过程中的信息孤岛现象也使得运维人员难以快速定位故障原因。

排障流程不统一​

不同团队、不同业务的排障流程可能存在差异，导致运维人员在处理故障时难以形成统一的操作规范。这不仅影响排障效率，还可能导致故障处理不当，引发更大的问题。

故障复现困难​

故障复现是定位故障原因的关键环节。然而，在实际操作中，故障复现往往面临诸多困难，如环境不一致、数据丢失等。这给排障工作带来了极大的挑战。

目前的一些解决思路​

1. 提高故障发现能力

建立完备的可观测性产品体系，提高故障发现的实时性和准确性。同时，加强运维团队对监控系统的培训和团队能力，提高人工巡检的效率。

2. 优化排障工具和方法

研发或引入专业的排障工具，如日志分析、性能监控等，帮助运维人员快速定位故障原因。此外，建立排障知识库，总结常见故障及解决方案，提高排障效率。

3. 统一排障流程

制定统一的排障流程规范，明确各个阶段的操作步骤和责任人。通过培训和考核，确保运维人员熟悉并遵循排障流程，提高故障处理质量。

4. 提高故障复现能力

建立故障复现环境，确保复现过程中环境的一致性。同时，加强对故障数据的收集和存储，为故障复现提供充分的数据支持。

常用的排障工具和方法​

我们可以看到在实际的运维工作中，排障流程的挑战是多方面的，需要综合运用技术、流程和团队协作等多种手段来解决。在运维领域，有许多工具和方法可以帮助提高排障的效率和效果。以下是一些常用的排障工具和方法。

排障工具​

• Prometheus：一款开源的系统监控和警报系统，提供了通用的数据模型和快捷数据采集、存储和查询接口。

• Grafana：与Prometheus结合使用，提供强大的可视化功能。主要用于大规模指标数据的 可视化展现，是网络架构和应用分析中最流行的时序数据展示工具。

• Skywalking：开源应用性能监控工具，支持对分布式系统的监控、跟踪和诊断。

• OpenTelemetry：由OpenTracing和OpenCensus项目合并而成，是一组规范、工具、API和SDK的集合。使用它来检测、生成、收集和导出Metrics、Log和Trace，以帮助运维开发人员分析软件的性能和行为。

• Nagios：一款流行的开源IT基础设施监控系统监控系统，用于监控网络和服务。

• Kindling-OriginX：故障根因推理引擎，基于 eBPF 的自动化 Tracing 分析产品，以专家经验串联起来所有的可观测性数据，并推理成可解释、可行动的故障结论。

• DeepFlow：基于 eBPF 的可观测性产品，旨在为复杂的云基础设施及云原生应用提供深度可观测性。

• Splunk：一个强大的日志分析平台，能够处理大规模的日志数据。

故障排查方法论​

• 根本原因分析（Root Cause Analysis, RCA）：目的是找到问题的根本原因，而不仅仅是表面的症状或止血方案。如果能够找到故障的根本所在，通过数据还原并佐证故障的过程，那么就可以采取相应的行动，对故障进行止血或者根除。但实际上往往不可能快速找到故障根因，所以该方法往往是最终目标，但很难有路径直达，在实际生产环境排障中往往难以直接应用，也是目前AIOps方向想要解决的核心痛点。

• 故障树分析（Fault Tree Analysis, FTA）：是由上往下的演绎式失效分析法，利用布尔逻辑组合低阶事件，分析系统中不希望出现的状态，通过构建一个故障树来分析特定事件的发生原因。从一个不希望发生的事件（故障）开始，追溯回可能的原因。例如构建事件墙，依据是否发生变更、是否做过配置更新等逐个事件回溯判断。

• 排除法（Deductive Reasoning）：通常用于逻辑性强、数据量少的情况。根据可观测数据排除干扰可能，主要适用于疑难杂症，对于常见故障，由于各类指标和相关数据既多又分散，且不一定都具有逻辑关联性，所以难以用于快速解决问题。

• 假设验证（Hypothesis Testing）：提出可能的假设，然后实施来测试这些假设，常见的随机变动讹方法就是其中一种，通过猜测方向和实验后验证结果来排除或确认假设。在实际场景中的例子就是处置人员往往根据经验判断问题点，之后优先选择进行重启、回滚、扩容等方式尝试解决故障，操作后如果各类指标正常，则完成止血确认假设。优点是简单速度快，缺点是主要依靠经验和假设猜测

排障流程优化策略​

目前主要可以依靠提高团队质量和引入各类新工具来对流程进行优化，主要的方法有：

1. 标准化和文档化：

制定标准的排障流程，确保每个步骤都有明确的指导和期望结果，以规定流程进行排障。

文档化所有的排障步骤和解决方案，建立企业和团队内部运维知识库，以便于知识共享和快速参考。

2. 自动化和工具化：

引入更先进的工具和理念，通过引入先进平台和工具能力提高团队整体水平，优化排障能力和流程。

3. 智能化和数据分析：

根据自身系统和业务特点，建立完备的数据分析和指标治理体系，提高可观测数据的使用水平。

4. 培训和提高团队能力：

对运维团队进行定期培训，提高他们的技术能力和对最新工具的了解。

鼓励团队成员参加行业会议和研讨会，以获取最佳实践和新技术。

5. 故障演练和复盘：

以混沌工程故障注入的方式定期进行故障演练，模拟真实环境中的故障情况，以提高团队的应急响应能力，每次故障后进行复盘会议，分析故障原因，总结经验教训，并更新排障流程。

结语​

运维痛点深度解析，让我们看到了当前排障流程面临的挑战与局限。只有通过不断优化排障工具和方法、引入先进的工具和理念，帮助提高团队整体水平优化流程，才能由跳坑、填坑、避坑的处理流程演变为可管理、规范化、无差异化的标准工作流程。