使用云监控2.0页面诊断问题根因-错误分析指南

简介: 针对一次故障的根因诊断,通过云监控2.0调用链分析。


输入数据

{"problem_id": "001", "time_range": "2025-08-28 15:08:03 ~ 2025-08-28 15:13:03", "candidate_root_causes": ["ad.Failure", "ad.LargeGc", "ad.memory", "ad.cpu","ad.networkLatency", "cart.Failure", "cart.cpu", "checkout.cpu", "checkout.Failure", "image-provider.cpu", "image-provider.memory", "image-provider.networkLatency", "inventory.Failure", "inventory.cpu", "inventory.memory", "inventory.networkLatency", "load-generator.cpu", "load-generator.FloodHomepage", "payment.Failure", "payment.Unreachable", "payment.cpu", "payment.memory", "payment.networkLatency", "product-catalog.Failure", "product-catalog.cpu", "product-catalog.memory", "product-catalog.networkLatency", "recommendation.CacheFailure", "recommendation.Failure", "recommendation.cpu", "recommendation.memory", "recommendation.networkLatency", "system.NodeKiller"], "alarm_rules": ["overall_error_count"]}

页面诊断

查看错误数据

  1. 访问下面的链接进入云监控2.0调用链分析页面:
  1. 依次点击左栏应用监控、顶栏调用链分析;
  2. 将故障时段2025-08-28 15:08:03 ~ 2025-08-28 15:13:03原样复制,粘贴至页面右上角时间输入框,回车确认;
  3. 在页面左侧快捷筛选栏,选定错误状态,可得故障时段内全部错误调用;
  4. 进入Trace列表,在操作列点击详情按钮,可查看 Trace 信息:

观察拓扑视图

在顶栏点选拓扑视图,可见服务之间调用关系。视图大小可通过鼠标滚轮缩放;各方块位置可自由拖动,检查多组调用链,发现共同点系payment服务故障:

智能分析

在Trace详情页面,点击检测到异常右侧的魔棒按钮,可展开 Copilot 并向其提问:

交叉检验

在 多个Trace详情页面,通过Copilot分析,检测到相同的异常

得出结论

结合拓扑视图、Copilot 分析、日志校验,可定位根因系payment服务出现故障:

{"problem_id": "001", "root_causes": ["payment.Failure"]}


相关文章
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
|
机器学习/深度学习 监控 Web App开发
SLS机器学习最佳实战:根因分析(一)
通过算法,快速定位到某个宏观异常在微观粒度的具体表现形式,能够更好的帮助运营同学和运维同学分析大量异常,降低问题定位的时间。
13571 0
|
运维 监控 存储
使用SPL快速诊断问题根因 -- 错误分析指南
本内容记录了一次故障排查过程
2336 0
|
监控 Perl 容器
使用云监控2.0页面诊断问题根因-延迟分析指南
针对一次故障的根因诊断,云监控2.0调用链分析发现异常耗时,经排查为【checkout】服务独占耗时过长,进一步分析确认其CPU使用率突增至100%,判定根因为【checkout.cpu】性能问题。
1583 0
|
运维 Kubernetes 容器
使用SPL快速诊断问题根因 -- 延迟分析指南
查找故障时段内系统异常根因。
1035 0
|
9月前
|
存储 缓存 NoSQL
即将开源 | 阿里云Tair KVCache Manager:企业级全局 KVCache 管理服务的架构设计与实现
【重磅】阿里云 Tair KVCache 团队联合阿里巴巴智能引擎、基础设施与稳定性工程团队即将开源企业级全局 KVCache 管理服务 Tair KVCache Manager,本文详细介绍该服务的架构设计与实现细节。 随着 Agentic AI兴起,以推理引擎为中心的传统单机分层方案已无法满足新时代的 KVCache 存储需求。随着 KVCache 池化存储在大规模 Agent 推理场景中走向落地,需要构建具备容量精准评估、动态弹性伸缩、多租户隔离、高可用保障及版本协同管理能力的企业级 KVCache 管理系统,以支撑PB级存储下的成本效益优化与服务可靠性需求。为了解决这些问题,我们设计
|
人工智能 运维 监控
2025 AI 原生编程挑战赛 数据获取文档
本文介绍了参赛者如何配置阿里云服务以参加AI运维赛。首先开通阿里云日志服务,随后创建RAM用户并为其分配访问权限。接着为该用户授权,确保其具备读取数据的权限。最后,可选地创建或重新生成AccessKey以用于后续的数据查询操作。整个流程帮助选手完成基础环境配置,以便使用阿里云日志服务进行数据分析。
2947 2
|
12月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 Serverless
吉利汽车携手阿里云函数计算,打造新一代 AI 座舱推理引擎
当前吉利汽车研究院人工智能团队承担了吉利汽车座舱 AI 智能化的方案建设,在和阿里云的合作中,基于星睿智算中心 2.0 的 23.5EFLOPS 强大算力,构建 AI 混合云架构,面向百万级用户的实时推理计算引入阿里云函数计算的 Serverless GPU 算力集群,共同为智能座舱的交互和娱乐功能提供大模型推理业务服务,涵盖的场景如针对模糊指令的复杂意图解析、文生图、情感 TTS 等。
|
6月前
|
人工智能 Linux iOS开发
openclaw github installation guide:新手操作系统全覆盖部署指南3.0版本
本指南覆盖 Windows、macOS、Linux 三大操作系统,所有步骤均经过多环境交叉验证,可 100% 复现。
|
10月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
AIOps已逝,欢迎进入AgenticOps(运维智能体)时代
GenAI和智能体技术的爆发,为IT运维打开了一扇新的大门,一个更具主动性、自治性和协作性的新时代已经来临,这就是AgenticOps(基于智能体的IT运维)。
2325 119

热门文章

最新文章