则会找出复杂故障根本原因，阿里AI获智能运维国际竞赛冠军

【猎云网（网易：ilieyun）广州】3月25日美联社

邻居WIFI如果发生短路，检查下路由器基本就能辨认出原因。但对于拥有适合于原理论的云计算模拟器来说，要解决问题短路原因甚为适合于和费时。拉姆造出根因统计分析通用原理论，透过AI迅速出发点短路根因，已使用部分云计算产品线，节省星期少于一半，准确率少于80%。该原理论也在全面性举办的ICASSP’22 AIOps Challenge因特网人工智能运维世界性竞赛中给予冠军。

ICASSP（International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing）是电子计算机领域规模最大的世界性年会。其中，ICASSP’22 AIOps Challenge因特网人工智能运维竞赛由香港中文大学（茂名）等机构合办，想用原理学等方式来自动解决问题因特网短路的深层次，此次总计382支队伍报名。由拉姆达摩院决策人工智能实验室和拉姆云计算模拟器组成的团队给予冠军，并受合办方之邀将其中主要算法以科学论文的基本发表在ICASSP上。

拉姆团队MindOps给予竞赛冠军

所谓根因统计分析（Root Cause Analysis），是所指找出短路的深层次，这是人工智能运维AIOps的极为重要分析方向。以云计算模拟器为例，其耐久性至关极为重要，但由于原理论适合于，模块众多，一旦出现短路，如果纯靠人工来事发费时费力，已不易满足效益。因此，基于原理学等人工智能方式的根因统计分析所发展。

不过，根因统计分析的高效率投票率极低，挑战重重。首先是运维数据资料往往来源于不同系统对，风格各异，需要大海捞针解决问题关键文档。其次是容易被表象察觉到，大型系统对中，短路传播方式的链路往往很总长，深层次意味著隐藏在深层次节点中。此外还假定标注结果显示数据资料多于，出现异常多于见等疑虑。

拉姆打造的根因统计分析通用原理论，解决了上述疑难。针对多源异构的海量数据资料(603138)，以时序统计分析高效率来所含关键文档；针对标注结果显示多于，透过星期数列相似性等多种原理来进行数据资料大幅提高；针对短路传播方式链路总长，运用结合了专家经验和轮回上图的上图算法来解决问题深层次。

该框原理论建了丰富的算法工具箱和兵器库，已使用拉姆云系统对计算、通用计算等多个极为重要产品线中，如Blink/Flink、MaxCompute、Dataworks等，帮助运维其他部门适时辨认出出现异常，迅速出发点疑虑根因，准确率达80%以上，相较之前能节省星期一半以上。比如系统对计算模拟器的版块机器疑虑，会致使载荷过高、厂内缓慢，其原因链条较总长，意味著出自于硬件短路，也意味著是厂内本身，人工事发较为费时，而使用该原理论很难迅速出发点根因。此外，它还能帮助辨认出较为潜行的出现异常，比如部分机器下线会致使资源太少，不得不一些客户下次一整，这些在常规炮兵部队整体厂内中不易辨认出。

根因统计分析工具箱

此外，基于该原理论的一篇科学论文之前还被世界性顶会CIKM2021收录，分析其他部门受邀来作30分钟的应用软件演讲（Oral Presentation）。