根本原因分析的異常診斷

Kusto 查詢語言 (KQL) 具有內建異常偵測和預測函式，可檢查異常行為。 一旦偵測到這類模式，就可以執行 RCA (根本原因分析) 來減輕或解決異常狀況。

診斷程式很複雜且冗長，並由領域專家完成。 此程序包括：

• 從不同時間範圍擷取和聯結更多數據
• 尋找多個維度上值分佈的變更
• 繪製更多變數的圖表
• 以領域知識與直覺為基礎的其他技術

由於這些診斷案例很常見，因此機器學習外掛程式可讓您更輕鬆地診斷階段，並縮短 RCA 的持續時間。

下列三個 Machine Learning 外掛程式都會實作叢集演算法： autocluster、 basket和 diffpatterns。 autocluster和 basket 外掛程式會叢集單一記錄集，而diffpatterns外掛程式會叢集兩個記錄集之間的差異。

叢集單一記錄集

常見案例包含特定準則所選取的數據集，例如：

• 顯示異常行為的時段
• 高速裝置讀數
• 長時間持續時間命令
• 熱門消費使用者 您想要快速且輕鬆地尋找數據 (區段) 的常見模式。 模式是數據集的子集，其記錄會與多個維度共用相同的值， (類別數據行) 。

下列查詢會建置並顯示一周內服務例外狀況的時間序列，以十分鐘間隔為單位：

執行查詢

let min_t = toscalar(demo_clustering1 | summarize min(PreciseTimeStamp));  
let max_t = toscalar(demo_clustering1 | summarize max(PreciseTimeStamp));  
demo_clustering1
| make-series num=count() on PreciseTimeStamp from min_t to max_t step 10m
| render timechart with(title="Service exceptions over a week, 10 minutes resolution")

服務例外狀況計數會與整體服務流量相互關聯。 您可以清楚查看工作日的每日模式，星期一到星期五。 服務例外狀況計數在午夜增加，而夜間計數會下降。 週末會顯示一般低計數。 您可以使用 時間序列異常偵測來偵測例外狀況尖峰。

數據的第二個尖峰會在星期二下午發生。 下列查詢可用來進一步診斷並確認其是否為尖峰。 查詢會在一分鐘間隔中，以8小時較高的解析度重新繪製圖表的尖峰。然後，您可以研究其框線。

執行查詢

let min_t=datetime(2016-08-23 11:00);
demo_clustering1
| make-series num=count() on PreciseTimeStamp from min_t to min_t+8h step 1m
| render timechart with(title="Zoom on the 2nd spike, 1 minute resolution")

您會看到從 15：00 到 15：02 的窄兩分鐘尖峰。 在下列查詢中，計算此兩分鐘視窗中的例外狀況：

執行查詢

let min_peak_t=datetime(2016-08-23 15:00);
let max_peak_t=datetime(2016-08-23 15:02);
demo_clustering1
| where PreciseTimeStamp between(min_peak_t..max_peak_t)
| count

Count
972

在下列查詢中，範例 20 個例外狀況超過 972：

執行查詢

let min_peak_t=datetime(2016-08-23 15:00);
let max_peak_t=datetime(2016-08-23 15:02);
demo_clustering1
| where PreciseTimeStamp between(min_peak_t..max_peak_t)
| take 20

PreciseTimeStamp	區域	ScaleUnit	DeploymentId	追蹤點	ServiceHost
2016-08-23 15:00:08.7302460	scus	su5	9dbd1b161d5b4779a73cf19a7836ebd6	100005	00000000-0000-0000-0000-000000000000
2016-08-23 15:00:09.9496584	scus	su5	9dbd1b161d5b4779a73cf19a7836ebd6	10007006	8d257da1-7a1c-44f5-9acd-f9e02ff507fd
2016-08-23 15:00:10.5911748	scus	su5	9dbd1b161d5b4779a73cf19a7836ebd6	100005	00000000-0000-0000-0000-000000000000
2016-08-23 15:00:12.2957912	scus	su5	9dbd1b161d5b4779a73cf19a7836ebd6	10007007	f855fcef-ebfe-405d-aaf8-9c5e2e43d862
2016-08-23 15:00:18.5955357	scus	su5	9dbd1b161d5b4779a73cf19a7836ebd6	10007006	9d390e07-417d-42eb-bebd-793965189a28
2016-08-23 15:00:20.7444854	scus	su5	9dbd1b161d5b4779a73cf19a7836ebd6	10007006	6e54c1c8-42d3-4e4e-8b79-9bb076ca71f1
2016-08-23 15:00:23.8694999	eus2	su2	89e2f62a73bb4efd8f545aeae40d7e51	36109	19422243-19b9-4d85-9ca6-bc961861d287
2016-08-23 15:00:26.4271786	ncus	su1	e24ef436e02b4823ac5d5b1465a9401e	36109	3271bae4-1c5b-4f73-98ef-cc117e9be914
2016-08-23 15:00:27.8958124	scus	su3	90d3d2fc7ecc430c9621ece335651a01	904498	8cf38575-fca9-48ca-bd7c-21196f6d6765
2016-08-23 15:00:32.9884969	scus	su3	90d3d2fc7ecc430c9621ece335651a01	10007007	d5c7c825-9d46-4ab7-a0c1-8e2ac1d83ddb
2016-08-23 15:00:34.5061623	scus	su5	9dbd1b161d5b4779a73cf19a7836ebd6	1002110	55a71811-5ec4-497a-a058-140fb0d611ad
2016-08-23 15:00:37.4490273	scus	su3	90d3d2fc7ecc430c9621ece335651a01	10007006	f2ee8254-173c-477d-a1de-4902150ea50d
2016-08-23 15:00:41.2431223	scus	su3	90d3d2fc7ecc430c9621ece335651a01	103200	8cf38575-fca9-48ca-bd7c-21196f6d6765
2016-08-23 15:00:47.2983975	ncus	su1	e24ef436e02b4823ac5d5b1465a9401e	423690590	00000000-0000-0000-0000-000000000000
2016-08-23 15:00:50.5932834	scus	su5	9dbd1b161d5b4779a73cf19a7836ebd6	10007006	2a41b552-aa19-4987-8cdd-410a3af016ac
2016-08-23 15:00:50.8259021	scus	su5	9dbd1b161d5b4779a73cf19a7836ebd6	1002110	0d56b8e3-470d-4213-91da-97405f8d005e
2016-08-23 15:00:53.2490731	scus	su5	9dbd1b161d5b4779a73cf19a7836ebd6	36109	55a71811-5ec4-497a-a058-140fb0d611ad
2016-08-23 15:00:57.0000946	eus2	su2	89e2f62a73bb4efd8f545aeae40d7e51	64038	cb55739e-4afe-46a3-970f-1b49d8ee7564
2016-08-23 15:00:58.2222707	scus	su5	9dbd1b161d5b4779a73cf19a7836ebd6	10007007	8215dcf6-2de0-42bd-9c90-181c70486c9c
2016-08-23 15:00:59.9382620	scus	su3	90d3d2fc7ecc430c9621ece335651a01	10007006	451e3c4c-0808-4566-a64d-84d85cf30978

針對單一記錄集叢集使用自動叢集 ()

即使有少於一千個例外狀況，仍然很難找到常見的區段，因為每個數據行中有多個值。 您可以使用 autocluster() 外掛程式立即擷取一份簡短的常見區段清單，並在尖峰的兩分鐘內尋找有趣的叢集，如下列查詢所示：

執行查詢

let min_peak_t=datetime(2016-08-23 15:00);
let max_peak_t=datetime(2016-08-23 15:02);
demo_clustering1
| where PreciseTimeStamp between(min_peak_t..max_peak_t)
| evaluate autocluster()

SegmentId	Count	百分比	區域	ScaleUnit	DeploymentId	ServiceHost
0	639	65.7407407407407	eau	su7	b5d1d4df547d4a04ac15885617edba57	e7f60c5d-4944-42b3-922a-92e98a8e7dec
1	94	9.67078189300411	scus	su5	9dbd1b161d5b4779a73cf19a7836ebd6
2	82	8.43621399176955	ncus	su1	e24ef436e02b4823ac5d5b1465a9401e
3	68	6.99588477366255	scus	su3	90d3d2fc7ecc430c9621ece335651a01
4	55	5.65843621399177	weu	su4	be1d6d7ac9574cbc9a22cb8ee20f16fc

您可以從上述結果中看到，最主要區段包含 65.74% 的總例外狀況記錄和共用四個維度。 下一個區段較不常見。 它只包含 9.67% 的記錄，並共用三個維度。 其他區段甚至較不常見。

Autocluster 會使用專屬演算法來採礦多個維度，並擷取有趣的區段。 「有趣」表示每個區段都有記錄集和功能集的重要涵蓋範圍。 區段也會發散，這表示每個區段都與其他區段不同。 其中一或多個區段可能與 RCA 程序相關。 若要將區段檢閱和評量降到最低，自動叢集只會擷取小型區段清單。

針對單一記錄集使用購物籃 ()

您也可以使用外掛程式， basket() 如下列查詢所示：

執行查詢

let min_peak_t=datetime(2016-08-23 15:00);
let max_peak_t=datetime(2016-08-23 15:02);
demo_clustering1
| where PreciseTimeStamp between(min_peak_t..max_peak_t)
| evaluate basket()

SegmentId	Count	百分比	區域	ScaleUnit	DeploymentId	追蹤點	ServiceHost
0	639	65.7407407407407	eau	su7	b5d1d4df547d4a04ac15885617edba57		e7f60c5d-4944-42b3-922a-92e98a8e7dec
1	642	66.0493827160494	eau	su7	b5d1d4df547d4a04ac15885617edba57
2	324	33.3333333333333	eau	su7	b5d1d4df547d4a04ac15885617edba57	0	e7f60c5d-4944-42b3-922a-92e98a8e7dec
3	315	32.4074074074074	eau	su7	b5d1d4df547d4a04ac15885617edba57	16108	e7f60c5d-4944-42b3-922a-92e98a8e7dec
4	328	33.7448559670782				0
5	94	9.67078189300411	scus	su5	9dbd1b161d5b4779a73cf19a7836ebd6
6	82	8.43621399176955	ncus	su1	e24ef436e02b4823ac5d5b1465a9401e
7	68	6.99588477366255	scus	su3	90d3d2fc7ecc430c9621ece335651a01
8	167	17.1810699588477	scus
9	55	5.65843621399177	weu	su4	be1d6d7ac9574cbc9a22cb8ee20f16fc
10	92	9.46502057613169				10007007
11	90	9.25925925925926				10007006
12	57	5.8641975308642					00000000-0000-0000-0000-000000000000

購物籃會實作專案集採礦的 「Apriori」 演算法。 它會擷取記錄集涵蓋範圍高於閾值的所有區段， (預設為 5%) 。 您可以看到已使用類似區段擷取更多區段，例如區段 0、1 或 2、3。

這兩個外掛程式都強大且容易使用。 其限制在於它們以無標籤的未監督方式叢集單一記錄集。 不清楚擷取的模式是選取的記錄集、異常記錄或全域記錄集的特性。

將兩個記錄集之間的差異叢集

外掛程式diffpatterns()克服和basket的限制autocluster。 Diffpatterns 會擷取兩個記錄集，並擷取不同的主要區段。 一組通常包含正在調查的異常記錄集。 其中一個是由 autocluster 和 basket分析。 另一個集合包含參考記錄集、基準。

在下列查詢中， diffpatterns 會在尖峰的兩分鐘內尋找有趣的叢集，這與基準內的叢集不同。 基準視窗會在尖峰啟動時定義為15：00之前的八分鐘。 您可以依二進位數據行延伸 (AB) ，並指定特定記錄是否屬於基準或異常集合。 Diffpatterns 會實作監督式學習演算法，其中兩個類別標籤是由異常與基準旗標產生， (AB) 。

執行查詢

let min_peak_t=datetime(2016-08-23 15:00);
let max_peak_t=datetime(2016-08-23 15:02);
let min_baseline_t=datetime(2016-08-23 14:50);
let max_baseline_t=datetime(2016-08-23 14:58); // Leave a gap between the baseline and the spike to avoid the transition zone.
let splitime=(max_baseline_t+min_peak_t)/2.0;
demo_clustering1
| where (PreciseTimeStamp between(min_baseline_t..max_baseline_t)) or
        (PreciseTimeStamp between(min_peak_t..max_peak_t))
| extend AB=iff(PreciseTimeStamp > splitime, 'Anomaly', 'Baseline')
| evaluate diffpatterns(AB, 'Anomaly', 'Baseline')

SegmentId	CountA	CountB	PercentA	PercentB	PercentDiffAB	區域	ScaleUnit	DeploymentId	追蹤點
0	639	21	65.74	1.7	64.04	eau	su7	b5d1d4df547d4a04ac15885617edba57
1	167	544	17.18	44.16	26.97	scus
2	92	356	9.47	28.9	19.43				10007007
3	90	336	9.26	27.27	18.01				10007006
4	82	318	8.44	25.81	17.38	ncus	su1	e24ef436e02b4823ac5d5b1465a9401e
5	55	252	5.66	20.45	14.8	weu	su4	be1d6d7ac9574cbc9a22cb8ee20f16fc
6	57	204	5.86	16.56	10.69

最主要區段是 所 autocluster擷取的相同區段。 其涵蓋範圍在兩分鐘的異常視窗中也是 65.74%。 不過，其涵蓋範圍只有 1.7%。 差異為 64.04%。 此差異似乎與異常尖峰有關。 若要確認此假設，下列查詢會將原始圖表分割成屬於此有問題的區段的記錄，以及來自其他區段的記錄。

執行查詢

let min_t = toscalar(demo_clustering1 | summarize min(PreciseTimeStamp));  
let max_t = toscalar(demo_clustering1 | summarize max(PreciseTimeStamp));  
demo_clustering1
| extend seg = iff(Region == "eau" and ScaleUnit == "su7" and DeploymentId == "b5d1d4df547d4a04ac15885617edba57"
and ServiceHost == "e7f60c5d-4944-42b3-922a-92e98a8e7dec", "Problem", "Normal")
| make-series num=count() on PreciseTimeStamp from min_t to max_t step 10m by seg
| render timechart

此圖表可讓我們看到星期二下午尖峰是因為此特定區段的例外狀況，使用 diffpatterns 外掛程式探索到。

摘要

Machine Learning 外掛程式對於許多案例很有説明。 和 basket 會autocluster實作不受監督的學習演算法，而且很容易使用。 Diffpatterns 會實作監督式學習演算法，雖然更為複雜，但對於擷取 RCA 的差異區段更為強大。

這些外掛程式會在臨機操作案例和自動近乎即時的監視服務中以互動方式使用。 時間序列異常偵測接著診斷程式。 此程式已高度優化，以符合必要的效能標準。