故障检测与根因定位

微服务软件故障定位的研究工作大体分为故障检测和根因定位。其中，故障检测依赖于识别微服务软件运行过程中的异常。根因定位则是在故障检测结果的基础上，通过相关算法展开进一步分析来确定故障发生的根本原因。

综述文章

Anomaly Detection and Failure Root Cause Analysis in (Micro) Service-Based Cloud Applications: A Survey

这篇文章是关于微服务架构在云应用中的异常检测和故障根本原因分析的综述。它首先讨论了微服务架构的普及及其在现代云原生应用中的重要性，然后深入探讨了在微服务和云原生应用中检测故障和确定可能的根本原因的挑战。文章的主要目标是提供现有技术的结构化概览和定性分析，这些技术用于在多服务应用中检测异常和进行根本原因分析。此外，文章还讨论了一些开放性挑战和研究方向。

文章可以帮助读者理解微服务架构中异常检测和故障根本原因分析的当前技术和方法。它涵盖了从日志分析、分布式追踪到基于监控的异常检测技术，并探讨了如何通过不同的方法确定异常的潜在原因。读者将了解到不同的技术如何根据应用的具体需求和条件来选择最合适的异常检测和根本原因分析工具。此外，文章还提供了关于如何整合这些技术以构建一个自动化的异常检测和根本原因分析流程的见解，这对于希望提高其微服务应用的可靠性和维护效率的开发者和运维人员尤其有价值。

智能运维的实践: 现状与标准化

文章主要探讨了智能运维（AIOps）在企业IT系统运维中的应用现状、面临的挑战以及标准化的重要性。文章首先指出了IT系统运维在面对快速增长的IT规模、日益复杂的系统架构和对自主可控性的高要求等挑战时，智能运维技术如何利用大数据和机器学习来提高运维效率。然而，在企业实践智能运维的过程中，存在诸多困难，这就需要智能运维技术的标准化来指导企业进行能力建设。

文章通过对多个行业的智能运维实施单位进行问卷调研，分析并总结了国内智能运维的实践现状。同时，文章还对国内外现行的运维标准、人工智能标准和智能运维标准进行了梳理，研究了智能运维标准化工作的当前进展。基于这些调研和分析，作者提出了一个智能运维能力建设的标准框架AIOps-OSA，该框架从企业建设智能运维能力的角度，列举了组织、场景和能力上的关键要点。通过在实际标准编制过程中对AIOps-OSA内各项要点提出具体的规范要求，可以形成对企业具有指导作用的智能运维标准规范。