文/ 康鑫磊(子昊) 、胡歡武(瑾為)

假設(shè)將日常網(wǎng)絡(luò)平穩(wěn)運營比方成人體的日常態(tài)，雙11流量則相當于人體血壓瞬間暴增，正如血液在人體供給受阻會引起心梗、腦梗，流量洪峰時的網(wǎng)絡(luò)阻塞也會引起買賣的不暢。

怎么提前辨認雙11買賣峰值網(wǎng)絡(luò)流量的危險，從而確保事務(wù)在買賣峰值時的網(wǎng)絡(luò)絲般順滑，穩(wěn)如磐石？本文將共享2021年雙11 網(wǎng)絡(luò)流量危險危險辨認的一個場景事例，來實在呈現(xiàn)日常工作中怎么通過技能創(chuàng)新完成“更高功率、更低本錢、更精細化”的網(wǎng)絡(luò)運營。

01

全面上云新機遇

在全面上云的大布景下，2021年的雙11給網(wǎng)絡(luò)運營的同學帶來了新應(yīng)戰(zhàn)：

1 多個BU參與雙11大促，數(shù)萬個使用、多地域、云上云下調(diào)用鏈聯(lián)系雜亂，單純靠人工手工整理無法精準辨認中心鏈路和關(guān)鍵節(jié)點。

2 部分數(shù)據(jù)密集型事務(wù)上云，擺脫了傳統(tǒng)獨享物理集群的束縛，與買賣型事務(wù)實例混布在一起，在邊際，泛邊際與接入層的流量途徑上有必定程度的重疊和耦合，在流量評估、事務(wù)規(guī)劃、故障診斷上增加了雜亂度。

3 疊加了公有云事務(wù)的自身布景流量。

4 國內(nèi)，海外二個主戰(zhàn)場一起作戰(zhàn)，國內(nèi)主場觸及多個地域的數(shù)據(jù)中心，海外觸及多個國家和地域。

5 物理設(shè)備疊加集團虛擬化層面的網(wǎng)元實例體量巨大……

在過往雙11備戰(zhàn)中，技能同學最重視的是自己體系在零點流量洪峰中的表現(xiàn)，特別是極限峰值壓力場景下秒級買賣大盤是否呈現(xiàn)各種‘顫動’，哪怕有一次‘顫動’即使上下動搖很小，在技能人眼中這便是惋惜。細節(jié)決定成敗，關(guān)于雙11的網(wǎng)絡(luò)運營，魔鬼般的小細節(jié)就藏在這些‘顫動’里……

針對呈現(xiàn)的問題，運營團隊重復(fù)復(fù)盤過往各種壓測和每次雙11實在呈現(xiàn)過的不同‘顫動’場景，終究發(fā)現(xiàn)了在峰值場景下‘顫動’或多或少存在一些共性特征。這些共性的特征，假設(shè)用一個形象的比方就像是：人體血壓瞬間暴增，自動脈雖四通八達，但很少毛細血管存在一些小擁塞（如各種熱點，冷熱負載不均，部分緩存擊穿等），假設(shè)擁塞的血管正好在心臟鄰近，則容易造故意梗，甚至有生命危險。

根據(jù)這些剖析總結(jié)，2021年雙11，在全面上云的布景下，在往年雙11 網(wǎng)絡(luò)高保套餐的基礎(chǔ)上，網(wǎng)絡(luò)運營團隊新增了一個高級檢查項——‘防顫動’之買賣促銷型流量的網(wǎng)絡(luò)鏈路精準辨認與精準危險防控。這是什么名詞？換用一個通俗易懂的解釋便是：從被動變自動，針對上面說到的毛細血管小擁塞，提前自動篩查它們在血壓暴增時是否有爆管的危險，從而精準辨認并定向解決，防患于未然。

02

應(yīng)戰(zhàn)：人工規(guī)矩界說辨認

什么是買賣促銷型流量？

什么是買賣促銷型流量？為什么需求要點重視買賣促銷型流量？下圖是一個典型的使用場景：零點時間，買賣峰值的抱負趨勢圖是一豎一橫，即豎直橫平（注：橫平是由于到達事務(wù)預(yù)設(shè)容量峰值，觸發(fā)限流導(dǎo)致，契合預(yù)期），零點時間的峰值壓力一般是其他時段的成百上千倍。

(注：光看曲線圖還沒有實際的體感，網(wǎng)絡(luò)運營君從網(wǎng)上找了一個上世紀某線下商場開業(yè)的排隊圖，大家腦補一下容量峰值壓力）

從網(wǎng)絡(luò)視角看零點事務(wù)峰值帶來的流量都可以認為是買賣促銷型流量，這些買賣促銷型流量通過網(wǎng)絡(luò)全途徑相關(guān)鏈路，包含網(wǎng)絡(luò)虛擬化實例(LB實例、NAT實例、ENI等與網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的虛擬化實例) 都需求要點重視。

抱負飽滿，而現(xiàn)實骨感。事實上，超大數(shù)據(jù)中心的流量組成往往十分雜亂，特別當在線事務(wù)容器化和微服務(wù)化之后，由疊加部分數(shù)據(jù)密集型事務(wù)上云后產(chǎn)生的混布流量。數(shù)百萬級事務(wù)容器規(guī)模下，假設(shè)能做到零點峰值買賣促銷型流量全鏈路精細化辨認，那對容量危險將進一步精準化管控，從而對容量精細化規(guī)劃有較大收益。

數(shù)據(jù)密集型事務(wù)：典型流量特征的界說，一般流量占比較大，但對網(wǎng)絡(luò)顫動，擁塞相對買賣容忍度更高，典型場景如大數(shù)據(jù)離線核算事務(wù)型事務(wù)、圖像視頻類AI算法練習事務(wù)等。

人工規(guī)矩界說帶來的應(yīng)戰(zhàn)：

真正的技能應(yīng)戰(zhàn)是：我們很難用人工規(guī)矩界說辨認清楚這些買賣促銷型流量的精細化分布；特別針對毛細血管層面的危險，很難精準辨認并定向解決。

在超大雜亂事務(wù)體量下，假設(shè)買賣促銷型流量辨認采用傳統(tǒng)的人工規(guī)矩界說計劃，有如下劣勢：

1 規(guī)矩源存在必定的體系成見

由于體系規(guī)矩由人界說，事務(wù)輸入過程中,下述3種情況較為常見：

• 評估遺失型-整理未到位導(dǎo)致規(guī)矩遺失，危險未辨認；
  
• 人為成見型-界說非中心鏈路資源，加入黑名單；
  
• 資源糟蹋型-事務(wù)評估輸入時層層加碼，必定程度上造成了部分資源糟蹋。
  

2 人工界說的規(guī)矩結(jié)論質(zhì)量依賴于專家經(jīng)歷

存在必定程度的‘誤報、漏報’；需求有專業(yè)人士二次剖析研判，對人的技能和經(jīng)歷要求較高。

3 工作量大

十分精細的場景下，大體量的規(guī)矩界說和保護帶來的工作量較大。

03

解決計劃：“AI網(wǎng)眼”

跟著算法、算力、大數(shù)據(jù)技能的快速迭代，人工智能在各種專業(yè)范疇的使用不斷取得新成就和新打破。在上述場景中，“AI網(wǎng)眼”便是一種根據(jù)人工智能的網(wǎng)絡(luò)運營自主原創(chuàng)解決計劃。其中心思路是根據(jù)全網(wǎng)的數(shù)百萬鏈路流量數(shù)據(jù)，結(jié)合全鏈路壓測期產(chǎn)生了大量的買賣流量樣本，根據(jù)算法生成買賣促銷型流量特征模型，終究由機器給出大促買賣相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)容量危險模型。

只是在數(shù)百萬級鏈路中看了一眼，危險便已納入AI 網(wǎng)眼

實戰(zhàn)作用

該計劃已用于2021 雙11 大促網(wǎng)絡(luò)容量危險排查實戰(zhàn)中，一位項目成員說：“這么大的體量，我不知道怎么用規(guī)矩來檢驗機器自動辨認出來的準確率，但多次隨機抽樣辨認作用的確準確度十分高”。

作用一：危險排查：辨認并解決了近百個未被重視到的事務(wù)網(wǎng)絡(luò)實例容量危險危險。

作用二：人工成見之糾錯：算法辨認出之前未被人工規(guī)矩重視的一些使用體系，這些使用體系屬于‘沉默的大多數(shù)’，看流量圖趨勢又的確參與了0點大促流量組成；這些未被重視到的使用體系，是否會成為未來異常流量中‘灰犀牛'，值得進一步重視。

04

未來

在《十四五規(guī)劃和二〇三五前景目標建議》中，人工智能被放在了第一位。正如技能創(chuàng)造新商業(yè)，阿里云基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)運營團隊也在活躍推動內(nèi)部自動化向智能化技能方向演進，在部分危險預(yù)警場景上，結(jié)合前史沉積的海量運營數(shù)據(jù)，對故障數(shù)據(jù)進行機器學習和深度數(shù)據(jù)挖掘。創(chuàng)新性的設(shè)計并引入部分AI算法模型用于危險預(yù)警?，F(xiàn)在僅僅是萬里長征第一步，希望此文能給業(yè)內(nèi)同行在計劃上帶來一些新的視角輸入。

風正潮平，自當揚帆破浪；負重致遠，更需策馬揚鞭！