在监控系统运行状态的时候，请求量和对应的失败量是一组常用的指标。工程师们常常会往请求量上附加一些标签，从请求的来源、处理过程等角度进行描述，我们把这些标签称作维度。这样一来，在故障发生的时候，指标在对应维度上就会表现出异常波动，工程师就能大概知道故障的范围和原因。比如对手机银行来说，维度可以包括交易类型、渠道、客户端版本等，如果失败请求集中在<转账功能>，这可能是转账应用出现了问题。对于一个系统来说，这样的维度组合有成千上万个，逐个配置报警是相当复杂的任务，维护成本也比较高。另一方面，一个比较大的维度组合，比如<转账功能>异常的时候，被它包含的那些维度组合，比如<转账功能，转入X行>、<转账功能、App 版本 Y>也会异常，产生报警风暴，干扰工程师判断。

本次分享将介绍百度的多维度报警算法，不需要逐个维度配置规则，就能够精准地给出失败集中的维度组合，在百度内部和外部客户的场景中都取得了良好的效果。

内容大纲

1. 背景

•  请求量监控
•  多维度监控
•  常见场景和难点

2. 基于请求量、失败量的多维度报警算法

•  基本算法
•  大数据量优化
•  常态异常的处理

3. 其他黄金指标的多维度报警算法

4. 各场景中的效果

听众受益

• 了解多维度数据在故障诊断中的作用、适用边界； 
• 了解在各个场景中怎么自动地进行多维度分析，给出精准的结果，消除报警风暴。 

适合人群

技术总监、运维团队负责人、运维人员、运维平台研发人员、智能运维算法研发人员。