分钟级故障治愈：携程AIOps建设之路深度分析

在数字化转型浪潮席卷全球的今天，企业IT运维正经历着从人工到智能的深刻变革。作为中国领先的在线旅游服务平台，携程面对日益复杂的业务场景和海量数据处理需求，率先在AIOps（智能运维）领域取得了突破性进展。本文将深入分析携程算法专家李赛提出的"分钟级故障治愈"理念，全面解读携程AIOps建设之路的核心架构、关键技术及未来发展方向，为行业提供有价值的参考。

关键词：AIOps智能运维、分钟级故障治愈、智能告警系统、无人值守变更、容量智能调度、运维数字化转型、携程技术体系、故障定位算法、运维效率提升、智能化运维平台

一、从传统运维到智能运维：携程AIOps的演进之路

携程的运维体系经历了从传统人工运维到自动化运维，再到智能运维的完整演进过程。这一演进不仅仅是技术工具的升级，更是运维理念和工作方式的根本性变革。

在传统运维阶段，运维工作高度依赖人工操作，面临着标准化程度低、效率低下、知识难以沉淀等问题。运维人员需要24小时待命，通过经验判断处理各种突发问题，稳定性高度依赖严格的流程控制。李赛在演讲中提到："早期的运维团队常常陷入'救火队员'的角色，大量时间花费在重复性劳动上，而真正有价值的分析和优化工作却无暇顾及。"

自动化运维阶段，携程通过脚本化和工具链建设，显著提升了运维效率。标准化程度提高，数据开始被系统性地收集和分析，知识得以初步沉淀。然而，这种模式仍然存在明显局限——脚本适用范围有限，面对复杂多变的业务场景和突发流量往往力不从心，运维稳定性仍然需要强流程保障。

真正的转折点出现在智能运维(AIOps)阶段。携程构建了以数据为驱动、算法为核心、平台为支撑的智能运维体系。这一阶段的特点是：标准化程度高、运维效率显著提升、数据价值被深度挖掘、知识高度复用。运维工作从被动响应转变为主动预测和预防，从经验驱动升级为数据驱动。

表：携程运维体系三阶段对比

李赛特别强调："AIOps不是简单地将算法应用于运维场景，而是需要构建完整的技术体系，包括数据底座、能力支撑和场景驱动三个关键要素。"携程的实践表明，只有这三者协同发展，才能真正实现运维效能的质变。

二、智能告警系统：从"10%发现率"到"65%+"的技术突破

在运维领域，故障发现的及时性直接决定了业务影响的程度。携程智能告警系统的建设，是"AIOps三要素"理论落地的典型案例，也是实现"分钟级故障治愈"目标的第一道防线。

2.1 传统告警系统的痛点与局限

在构建智能告警系统前，携程面临着诸多行业共性的痛点：数据源配置复杂且重复劳动多；规则告警配置不灵活，维护成本高；新配置数据源需要补历史数据；告警重复率高；规则告警容易漏告和误告。这些痛点导致携程的故障1分钟发现率长期徘徊在10%左右的低水平。

李赛团队通过深入分析发现，核心问题在于传统阈值告警模式无法适应业务的多样性：不同业务线的指标量纲差异大，波动特征各异；下降型异常往往不明显但影响重大；单一规则难以覆盖复杂场景。这些问题使得运维人员要么被大量误告"淹没"，要么错过真正重要的异常信号。

2.2 智能告警系统的架构创新

携程智能告警系统采用了分层架构设计，从底层到应用层包括：

1. 平台层：整合实时平台、智能告警平台、配置平台和监控平台，提供统一的管控界面
2. 引擎层：基于Flink实时计算引擎和TensorFlow深度学习框架，实现高效处理
3. 基础设施层：依托Hadoop生态（YARN、HDFS）和时序数据库，保障海量数据处理能力

这种架构设计的关键创新在于"统一数据入口，多粒度监控"的理念。系统只需一次数据采集，通过降采样技术实现多颗粒度监控点维护，避免了重复配置和补数据操作，大幅降低了冗余工作。

2.3 核心算法与技术创新

携程智能告警系统的算法体系体现了"因地制宜"的设计思想，针对不同场景采用最合适的检测方法：

• 基线预测：采用LSTM网络捕捉指标的时序特征，建立动态基线
• 趋势分析：结合统计方法识别长期趋势变化
• 波动特征分类：通过无监督学习区分正常波动与真实异常
• 周期异常过滤：消除周期性波动带来的误告
• 自适应阈值：根据历史数据动态调整告警阈值

异常判断环节引入了创新的"异常程度量化指标"：z = (y' - y)/√y，其中y'为预测值，y为真实值。这一公式综合考虑了偏差的绝对值和相对值，使异常判定更加科学。

表：携程智能告警系统关键技术指标对比

2.4 工程实现与可靠性保障

在工程实现上，携程智能告警系统采用了多项创新设计确保系统可靠性：

1. 模型动态加载：避免重启操作，实现无缝更新
2. 均匀加载策略：防止数据倾斜导致的性能瓶颈
3. 双IDC部署：通过冗余设计避免单点故障
4. 告警状态机：引入"正常-待观察-持续告警-开启告警"的状态流转机制，有效过滤偶发波动

特别值得一提的是告警状态机设计，它通过状态转移逻辑显著降低了偶发波动导致的误告。系统不会对单次异常立即告警，而是持续观察异常状态的持续性，只有当异常持续一定时间才会触发正式告警，这一机制使得告警准确率提升了约30%。

李赛表示："智能告警系统不是要消灭所有告警，而是要让每一个告警都值得关注。我们的目标是让运维团队从'告警噪音'中解放出来，专注于真正重要的问题。"

三、智能变更管理：从"稳定性杀手"到"安全卫士"的转变

在IT运维领域，变更是导致系统故障的主要因素之一。携程通过智能变更系统的建设，成功将发布配置类变更导致的故障占比从60%降至40%，实现了变更从"稳定性杀手"到"安全卫士"的角色转变。

3.1 传统变更管理的困境

变更管理一直是运维工作的难点和痛点。携程在智能化改造前，变更过程面临诸多挑战：监控看板分散，观测费力度大；阈值设置不准确，误告频发影响效率；漏告导致故障无法及时发现；开发和测试环境无法完全模拟生产环境，难以预防所有问题。

李赛在分析中指出："变更引发的故障往往具有'雪球效应'——小问题如果没有被及时发现和干预，会随着变更范围的扩大而演变成大故障。传统的分批发布策略虽然提供了一定保障，但依赖人工监控的方式难以应对快速变化的环境。"

3.2 智能变更系统的整体架构

携程智能变更系统采用分层架构设计：

1. 平台层：整合变更信息平台、诊断平台、配置平台和发布系统，提供统一视图
2. 计算层：实现消息收集和检测算子，实时分析变更影响
3. 任务调度层：协调各类检测任务
4. 底层：基于任务生产者和消费者模式，保障系统扩展性

这种架构设计的核心思想是"感知-决策-执行"的闭环控制。系统实时监控变更全过程，通过算法分析判断是否存在异常，并根据预设策略自动采取干预措施。

3.3 智能变更流程的创新设计

携程智能变更流程体现了"纵深防御"的安全理念：

1. 拦截范围：覆盖代码发布、配置修改等各类变更
2. 检测指标：多维监控，包括：
   • 当前变更应用（New Error、错误数、请求量、响应时间等）
   • 上下游应用（错误数、请求量、响应时间）
   • 第三方指标监听
3. 防御策略：三级防御体系
   • 堡垒环境：初始验证
   • 金丝雀发布：小范围验证
   • 滚动发布：渐进式推广

流程中嵌入了智能决策点，系统会自动判断是否出现异常。对于高置信度异常，系统会自动触发"发布刹车"机制，执行切流、暂停或回退操作，无需人工干预。这种设计将异常发现时间缩短至4分钟内，大幅降低了故障影响范围。

3.4 关键算法与技术创新

为提高变更检测的准确性，携程研发了多项创新算法：

1. 符号检验算法：通过统计方法识别变更后的异常上升，满足显著性水平才判定为异常
2. 历史数据拟合：通过滤波技术剔除历史异常点，建立更准确的基线区间
3. 突刺点识别：分析单台机器维度数据，避免聚合指标的"平均数陷阱"

特别值得一提的是历史数据拟合技术。传统方法直接使用原始历史数据计算基线，容易受到历史异常点的干扰。携程的方案先通过滤波识别并剔除历史数据中的异常点，然后对"干净"数据进行拟合，生成更准确的上下限区间。这种方法使得局部波动能被正确识别为正常现象，减少了约40%的误告。

表：携程智能变更系统效果指标

3.5 发布刹车机制：智能变更的"紧急制动"

"发布刹车"是携程智能变更系统最具创新性的功能之一。当系统检测到高置信度异常时，会自动触发刹车机制，其工作原理如下：

1. 异常检测：多维指标综合分析，判断是否存在真实异常
2. 置信度评估：通过算法评估异常判断的可靠程度
3. 自动干预：对高置信度异常自动执行预设措施
4. 状态保存：记录系统状态，便于后续分析和回滚
5. 通知预警：及时通知相关人员介入处理

这一机制类似于汽车的ABS防抱死系统，既防止"盲目前行"导致故障扩大，又避免"过度刹车"影响正常变更。数据显示，该机制在保证低误报率(0.4%)的同时，成功拦截了多起可能导致重大故障的异常变更。

李赛强调："智能变更不是要取代人工判断，而是通过算法增强人类的决策能力。我们的系统能够在第一时间发现问题，为运维团队争取宝贵的响应时间，这才是智能化的真正价值。"

四、容量与服务治理：从被动应对到主动规划的演进

随着业务规模扩大和架构复杂化，容量管理成为携程运维面临的又一重大挑战。传统的被动式容量管理方式已无法满足需求，携程通过智能化改造，构建了预测精准、调度灵活的智能容量管理体系。

4.1 容量管理的三个阶段演进

携程的容量管理经历了三个典型发展阶段：

1. 传统容量管理：依赖简单评估和人工操作，通过测试环境压测获取参考数据，扩缩容决策完全依赖人工经验。这种方式响应慢、风险高，无法应对突发流量。

2. 容量工具建设：建立了初步的容量模型和工具链，包括全链路压测工具和批量扩缩容能力。这一阶段提高了效率，但仍然是静态的、被动的管理模式。

3. 全面容量管理：引入容量约管和FinOps理念，实现数据驱动的动态容量管理。通过算法预测流量变化，自动生成扩缩容建议，实现资源的高效利用。

李赛指出："智能容量管理的核心是从'经验猜测'转向'数据决策'。我们不再问'应该准备多少资源'，而是能够准确回答'在什么时间需要多少资源，为什么需要这些资源'。"

4.2 智能容量管理的关键组件

携程智能容量管理系统包含四大关键组件：

1. 场景管理：区分日常容量管理和高峰容量管理，采用不同策略
2. 服务接入层：提供容量调度、流量调度、FinOps等标准化接口
3. 容量管理核心：
   • 容量评估：业务预估模型、流量预估模型、容量预估模型
   • 容量治理：分析巡检、水位监控、预案管理
4. 基础能力：数据构造、链路拓扑、智能变更等支撑技术

系统管理对象覆盖应用、数据层、中间件、宿主机、网络、流量层、存储和机房等全栈资源，实现端到端的容量可视化与管控。

4.3 热点事件驱动的容量管理

针对营销活动、社会热点等可能引发流量突增的场景，携程设计了专门的热点事件处理流程：

1. 信息采集：整合营销计划、历史数据、行业动态等多源信息
2. 容量评估：
   • 业务评估：预测订单量、用户访问量等业务指标
   • 链路评估：分析系统瓶颈点
   • 资源评估：核算所需计算、存储、网络资源
3. 容量准备：
   • 资源预留与弹性配置
   • 容量验证测试
   • 预案准备与演练

这一机制在多次大型促销活动中得到验证，成功保障了系统在流量激增情况下的稳定运行。

4.4 服务治理的智能化转型

服务治理是携程AIOps体系的另一重要组成部分。传统服务治理依赖人工巡检和配置，效率低下且难以保证一致性。携程通过智能化改造，实现了治理规范的自动化执行：

1. 自动化巡检：主动识别不规范、不合理的风险项
2. 智能推荐：给出配置合理值建议和修改方案
3. 集中化管理：通过配置中心和运维工具统一实施变更

治理范围覆盖超时设置、循环依赖、慢启动、强弱依赖、限流策略、闲置资源、HPA稳定性等关键维度，形成完整的治理闭环。

表：携程智能容量管理系统关键能力

李赛分享了一个典型案例："通过智能分析，我们发现某核心服务的超时设置存在不合理之处，部分场景下过短的超时导致大量重试，反而放大了故障影响。调整后，该服务的可用性提升了0.5个百分点，这相当于每年减少数百万的潜在订单损失。"

五、未来展望：从"智能辅助"到"无人运维"的演进路径

基于现有成果，携程AIOps团队已经规划了清晰的未来发展路径，旨在进一步解放运维生产力，提升系统稳定性。李赛在演讲中重点介绍了三个战略方向：故障定位智能化、无人值守变更和智能容量调度。

5.1 故障定位智能化：从50%到80%的效率跃升

当前，携程的故障定位效率约为50%（即在5分钟内定位故障的比例）。团队计划通过以下创新将这一指标提升至80%：

1. 多模态数据融合：整合指标数据、日志、链路追踪、配置变更等多源信息，构建统一分析视图
2. 因果推理算法：应用贝叶斯网络、因果发现等先进算法，增强根因分析能力
3. 知识图谱技术：构建运维知识图谱，实现故障模式的快速匹配
4. 仿真验证：通过故障注入和仿真测试，验证定位结果的准确性

李赛解释道："故障定位的难点在于IT系统的复杂关联性。一个表象问题可能有数十种潜在原因，我们的目标是帮助运维人员快速缩小范围，聚焦最可能的根因。"

5.2 无人值守变更：质量与效率的双重突破

无人值守变更代表了运维自动化的最高水平，其核心挑战是如何平衡质量保障与变更效率。携程的计划包括：

1. 异常检测增强：研发更精准的变更异常检测算法，降低误报率
2. 自动修复能力：预设修复策略库，对常见问题自动执行修复
3. 变更数字孪生：构建变更仿真环境，预先评估变更影响
4. 风险量化评估：建立变更风险评估模型，指导自动决策

"无人值守不是完全不需要人，而是把人力投入到更高价值的决策工作中。"李赛强调，"我们的目标是让80%的常规变更能够自动安全地完成，而人类专家专注于处理20%的复杂特殊情况。"

5.3 智能容量调度：从"资源够用"到"成本最优"

在云计算和混合架构背景下，容量调度面临新的挑战和机遇。携程的智能容量调度方向包括：

1. 混合云调度：跨公有云和私有云的统一资源调度
2. 实时弹性伸缩：基于预测和实时指标的秒级扩缩容
3. 成本优化算法：综合考虑性能、可用性和成本的多目标优化
4. 绿色计算：引入能耗指标，推动可持续发展

李赛分享了一个愿景："未来的容量管理系统应该像自动驾驶汽车一样工作——它清楚知道当前的'路况'（系统负载），了解目的'地'（业务目标），能够自动选择最优的'行驶路线'（资源分配方案），并在过程中不断学习和优化。"

5.4 技术融合与生态建设

为实现上述愿景，携程计划深化以下技术领域的探索：

1. 大模型在运维中的应用：利用LLM处理非结构化运维数据，增强智能问答和决策支持
2. 边缘计算与CDN协同：将智能运维能力下沉至边缘节点，提升用户体验
3. 行业标准共建：参与AIOps相关标准制定，促进行业最佳实践共享
4. 人才培养体系：建立AIOps专业人才培养路径，解决复合型人才短缺问题

"AIOps的发展不是单打独斗，"李赛表示，"携程希望与行业伙伴一起，共同推动智能运维技术的进步和落地，让更多企业受益于数字化转型带来的效率提升。"

结语：AIOps赋能企业数字化转型的未来

携程的AIOps建设之路为行业提供了宝贵的实践经验。从智能告警到无人值守变更，携程展示了如何通过技术创新将运维从成本中心转变为价值创造者。李赛团队的工作证明，AIOps不是遥远的未来概念，而是能够带来实实在在业务价值的技术体系。

随着算法能力的持续进步和运维数据的不断积累，智能运维将在更广范围内替代传统人工操作，释放巨大的生产力。可以预见，未来几年AIOps将成为企业数字化转型的标准配置，而携程等先行者的经验将为行业提供重要参考。

对于企业而言，AIOps建设不是单纯的技术升级，而是运维理念和工作方式的全面革新。它要求组织在数据文化、协作方式、技能结构等方面做出相应调整。只有技术变革与管理创新双轮驱动，才能真正实现运维效能的质变，支撑业务在数字化时代的快速发展。

常见问题解答(FAQs)

Q1: 携程AIOps建设中最关键的成功因素是什么？

A1: 根据李赛的分享，携程AIOps成功的关键在于"三要素"平衡发展：坚实的数据底座、强大的算法能力和务实的场景驱动。其中，数据质量是基础，算法创新是核心，解决实际业务痛点是价值落脚点。三者缺一不可，必须协同推进。

Q2: 智能告警系统如何平衡准确率和召回率？

A2: 携程采用多算法融合的策略，针对不同类型指标采用最适合的检测方法。通过告警状态机设计，引入观察期机制，避免对偶发波动立即告警。同时，系统支持不同置信度等级的告警，高置信度告警自动触发应急响应，低置信度告警则进入观察队列，实现了准确率80%+和召回率95%+的良好平衡。

Q3: 小型企业如何借鉴携程的AIOps经验？

A3: 李赛建议中小企业采取"小步快跑"策略：首先聚焦最关键的一两个痛点场景(如智能告警)；优先利用开源工具和云服务构建基础能力；重视数据标准化和质量管理；逐步积累算法经验和运维知识。不必追求大而全的系统，而应该注重解决实际问题的效果。

Q4: 无人值守变更如何保障安全性？

A4: 携程采用"纵深防御"策略：变更前仿真验证；变更中多维监控和自动刹车；变更后自动回滚机制。系统设置多级干预阈值，根据异常严重程度采取不同措施。同时保留人工监督权，关键变更仍需人工确认。这种设计在最近一年实现了0重大故障的安全记录。

Q5: AIOps是否会取代运维人员的工作？

A5: 李赛认为AIOps不是取代而是增强人类运维。它将运维人员从重复劳动中解放出来，使其能够专注于更高价值的架构优化、容量规划等战略性工作。实际上，携程在推进AIOps过程中，运维团队规模保持稳定，但每人管理的系统规模扩大了5倍，工作内容也更具挑战性和创造性。

相关深度报告

李赛：分钟级故障治愈：携程AIOps建设之路

报告介绍：本报告由李赛于2025年5月7日发布，共44页，本报告包含了关于AIOps,智能运维的详细内容，欢迎下载PDF完整版。