AIOps案例 | 历史库异常，如何快速响应与优化？

一、案例背景

2023年5月的某天，某农村商业银行的运维团队在进行每月例行的系统巡检时，遭遇了一次突发的运维事故。当天晚上21:00，系统运行一切正常，交易量稳定在每分钟约5000笔，平均响应时间维持在200毫秒左右。10分钟后，监控系统突然发出告警，显示历史库交易量从每分钟5000笔骤降至1500笔，降幅高达70%。与此同时，平均响应时间从200毫秒飙升至1200毫秒，增幅达500%。

通过快速排查，团队发现问题集中在特定的IP（172.251.32.143）通路中。就在运维团队着手进一步调查时，系统又发出新的告警，提示电子渠道整合平台（A级）出现了与历史库相关的告警信息。

二、故障定位回顾

面对突发的事故，运维团队采用了从底层硬件到上层应用的多维度排查方法。

最终发现这次事故的根因主要集中在两个系统：B级历史库系统和A级电子渠道整合平台。具体影响如下：

1. 各渠道访问历史库的交易中，有1889笔出现超时情况。

2. 在问题发生的5分钟内，系统的整体访问成功率下降到了95%，比正常时期的99.99%有明显下滑。

3. 影响了约3500名用户的交易体验，其中包括780笔工资查询交易和1200笔转账交易。

这次事故虽然持续时间短，但由于发生在业务高峰期，其影响不容忽视。它不仅暴露了系统在高负载下的健壮性问题，也凸显了现有监控和快速响应机制的不足。

三、总结分析

此类事故在金融行业的日常生产运营工作中并不少见，擎创作为老牌运维解决方案提供商，结合过往实践经验提出以下建议。

1.监控系统的全面性和可观测性有待提高

虽然系统能够在问题发生时及时报警，但需要能以应用和业务为驱动来发现和观测故障。如果运维人员能第一时间知道是哪些业务路径发生故障，可能会为处理问题赢得更多时间。

2.问题定位的速度需要进一步提升

尽管团队能够在系统自动恢复后找到根因，但在问题发生的5分钟内，并没有能够及时定位和解决问题。

3.引入智能可观测系统

擎创夏洛克智能可观测中心，提供了以运维对象为核心的一体化观测分析能力，通过统一数据模型，把指标、日志、调用链等多领域的数据有机的组织在一起，结合智能运维算法，帮助用户提高故障发现、处置、以及定位的效率运维，提高系统的稳定性，保障业务的连续性。其中包括智能告警、故障聚类、根因诊断、业务场景分析等功能。

①快速提供根因诊断：提供路径诊断及多维诊断两种方式

其中路径诊断对于该事故就十分适用，它可以通过有向图寻找报错根源，定位故障根因以 及对业务路径的影响范围，适用于特定路径或业务的报错诊断；而多维诊断则通过决策树分析故障所在维度，适用于故障聚集性诊断，即突发大量的故障情况等。

夏洛克智能可观测中心-根因诊断

②业务场景监控

以业务目标为核心，根据当下生产运营现状提供对应的场景监控，实时监控业务条线场景下的交易码依赖关系，分析请求报错趋势，针对故障可以完成快速根因定位。

夏洛克智能可观测中心-业务场景分析

擎创一体化数智运维解决方案可以根据客户当下运维建设情况，因地制宜的提供对应的建设规划，全面提升系统的稳定性和可靠性，最大限度地减少类似事故的发生，助力业务的运营一帆风顺。

擎创科技，Gartner连续推荐的AIOps领域标杆供应商。公司专注于通过提升企业客户对运维数据的洞见能力，为运维降本增效，充分体现科技运维对业务运营的影响力。

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擎创科技，Gartner连续推荐的AIOps领域标杆供应商。公司专注于通过提升企业客户对运维数据的洞见能力，为运维降本增效，充分体现科技运维对业务运营的影响力。

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