学术探索 | 多维时间序列中基于模式感知的根因分析框架探索与应用——金融、IT与运维的综合视角

文 / 王阳  王资凯  李佳佳

在现代数字系统中，异常检测和根因分析是维护系统正常运行的重要组成部分。随着系统复杂性的增加，传统的基于单一假设的根因分析方法逐渐暴露出其局限性。在处理金融市场、IT系统和运维管理中的多维时间序列数据时，由于属性组合数量的指数级增长，根因定位的问题空间变得极其庞大。例如，在金融市场中，涉及多个因素（如股价、交易量和市场情绪）的动态变化；在IT系统中，多个性能指标（如CPU利用率、内存使用情况和网络流量）共同影响系统的稳定性；在运维管理中，设备的运行状态和故障记录等数据的复杂性增加了分析的难度。

传统方法通常假设数据分布或属性相关性，并利用这些假设来减少搜索空间。然而，这些假设在实际应用中并不总是成立，尤其是在面对复杂和异质性的数据模式时。PatternRCA框架的设计初衷是为了应对这些挑战。通过对多个开放数据集和工业数据集的深入分析，研究发现数据模式在金融、IT和运维等领域表现出高度的异质性，这使得传统方法在不同场景下的表现不尽如人意。

PatternRCA通过感知和学习数据中的模式，无需依赖特定假设，从而更为准确地定位系统异常的根因。这种灵活性和适应性使得PatternRCA显著提高了分析的效率和准确性，能够在金融、IT和运维等领域提供更强大的支持，推动智能化进程的发展。

框架由四个关键部分组成，涵盖从数据模式的学习到异常检测与根因分析的全流程（详见图1）。在离线训练模块，利用历史数据，通过集成学习（如随机森林）训练模式分类器，识别数据中的广义涟漪效应（GRE）与非涟漪效应模式，并进行必要的预处理，如缺失值填充和特征选择，以提高模型准确性。在在线推理模块中，当实时监控系统检测到异常事件时，PatternRCA框架使用已训练的模式分类器进行模式识别，快速判断当前状态是否符合已知正常模式。然后，通过特征工程模块，系统在异常检测过程中提取相关特征，动态更新特征集以适应数据模式的变化。最后，在根因分析模块中，框架依据识别出的模式选择合适的根因分析方法，如决策树或逻辑回归，实现对异常原因的精准定位。整个框架的设计旨在提升对复杂数据模式的适应能力和异常检测的准确性。

图1  框架（PatternRCA）概览

PatternRCA框架在处理复杂生产环境中的多维时间序列数据时，展现了广泛的应用前景。首先，PatternRCA框架能够适应不同的数据模式，在无需依赖特定数据假设的情况下进行细粒度的根因分析。这种灵活性使得它能够在各种复杂应用场景中发挥作用，包括金融、IT和工业制造等领域。

在金融市场中，数据的动态变化涉及多种因素，例如股价、交易量、市场情绪等。传统的异常检测方法由于数据假设的局限性，难以精准定位金融市场中的异常交易行为。PatternRCA通过多维时间序列分析，能够快速识别交易数据中的异常模式，并定位风险来源，为金融机构提供及时的决策支持，从而降低潜在的财务损失。

在IT运维中，系统的复杂性和高维性能指标（如CPU利用率、内存使用情况、网络流量等）使得传统的异常检测手段难以有效应对。PatternRCA框架能够实时监控系统运行状况，并在出现异常时快速识别并定位故障根因，显著提高了系统故障响应速度，减少了停机时间，确保业务连续性。

在工业制造监控中，PatternRCA通过分析设备运行状态的多维数据，通过分析多维时间序列数据，它能够优化生产流程，减少停机时间，提升生产效率，降低运营成本，使制造企业在竞争中保持优势。其无需假设数据模式的灵活性，使其能够适应不同生产环境的复杂数据模式。

为了验证PatternRCA框架的有效性，研究通过多个数据集对其进行了广泛的实验。在金融、IT和工业制造领域，分别测试了框架在不同场景下的表现。结果表明，PatternRCA框架在处理复杂数据模式时，其根因分析的准确性和效率显著优于其他前沿方法。实验设计包括离线学习和在线推理两个阶段，首先在离线阶段使用历史数据对框架进行训练，然后在在线阶段评估其对实时数据的处理能力。

1.数据集采集

本研究使用了多个公开和工业数据集（详见表1）。每个数据集包含不同类型的异常事件和属性组合，以反映在特定领域的实际应用情境。

表1  数据集特征

其中，DS1和DS3为无涟漪效应的数据集，DS2则包含具有涟漪效应的异常事件，DShybrid和DSprod_hybrid为混合模式数据集，展现了PatternRCA在处理不同数据模式时的强大适用性。

2.实验阶段

（1）离线学习阶段。PatternRCA框架对历史数据进行清洗和处理，确保数据的完整性和一致性。框架通过随机森林等集成学习方法对模式分类器进行训练，重点在于识别出与异常相关的特征和模式。模型在训练过程中会进行参数优化，以提高预测的准确性。系统从数据中提取出潜在的模式，为将来的在线推理做好准备。最后，通过多种评估指标（如准确率、精确率等）对模型进行验证，确保其能够有效识别异常，帮助后续的根因分析（详见图2）。这一过程为框架在实际场景中的高效运行提供了坚实基础。

图2    离线学习阶段实验流程图

（2）在线推理阶段。PatternRCA框架利用离线阶段训练的分类器，对实时数据进行模式识别，并根据识别结果选择最合适的根因分析流程（详见图3）。在实际应用中，当系统监控到异常事件时，PatternRCA框架会首先进行模式识别，并据此选择相应的分析模型，快速定位异常的根因。

图3  在线推理阶段实验流程图

3.实验结果

研究通过文氏图记录对比了多种根因识别方法的性能（详见图4）。其中，粉色区域代表模型预测的根因，蓝色区域代表实际的根因。IoU值作为评价指标，数值越大表示预测结果与真实结果越吻合。

图4  多种根因识别方法性能对比实验数据结果图

实验结果显示，PatternRCA方法在IoU值上取得了最高的0.871，这意味着该方法在识别根因方面表现最为出色，预测结果与实际情况最为接近。相比之下，其他方法如Adtributor、Hotspot等，其预测结果与真实结果的重叠部分较少，准确性相对较低。

不同算法在非涟漪效应数据集上的根因分析结果显示PatternRCA框架在多个数据集上的表现优于传统方法（详见表2）。在精确匹配、子集匹配和超集匹配等指标上均取得了显著的提升。

表2  不同算法在非涟漪效应数据集上的

根因分析（RCA）结果

在实际生产环境中，系统的安全性和稳定性至关重要。传统的根因分析方法通常依赖于数据分布或属性相关性的假设，而这些假设在实际中并不总是成立。PatternRCA框架通过感知数据中的模式，能够在不依赖特定假设的情况下进行细粒度的根因分析，从而显著增强了系统的安全性和稳定性。在实际应用中，PatternRCA框架能够帮助系统快速定位异常，避免潜在风险的扩散，保障金融、IT和工业制造等关键领域的长期稳定运行。

随着系统复杂性和数据量的不断增加，智能运维系统的需求日益增长。PatternRCA框架不仅可以应用于异常检测和根因分析，还可以通过在线推理过程对实时数据进行动态分析。当系统监控到关键性能指标出现异常时，PatternRCA框架能够立即启动模式识别和根因分析流程，实现快速响应。这一过程显著提高了异常处理的效率，并为智能运维系统的建设提供了强有力的技术支持。

PatternRCA框架的优势在于其能够处理复杂数据环境，提供强大的功能，无论是在金融行业中提升风险管理能力，还是在IT运维中实时监控系统性能、快速诊断潜在故障，或是在工业制造中优化生产流程、减少停机时间、提高生产效率，都证明了其广泛的适用性和有效性，值得进一步推广和应用。

PatternRCA框架的提出为多维时间序列数据的根因分析开辟了新方向，为解决复杂系统中的异常检测和故障诊断问题提供了有力工具。随着大数据时代的深入发展，数据规模呈现爆炸式增长，数据模式也变得愈发复杂多样。在这种背景下，类似框架的重要性和应用潜力更加凸显。未来，研究人员和实践者有望在此基础上进行深入探索，不断拓展框架的适用范围，优化其核心算法，以应对更加多元化和具有挑战性的应用场景。

比如在金融领域，它可以有效识别交易数据中的异常模式，如异常波动、突发事件或潜在的欺诈行为，从而显著提升金融机构的风险管理能力。在IT运维方面，PatternRCA框架的优势同样突出。它能够实时监控复杂指标，快速诊断潜在故障或性能瓶颈，从而确保服务的连续性和稳定性。这对于维护大型数据中心、云计算平台或关键业务系统具有重要意义。而在工业制造领域，它的应用将带来生产效率的显著提升。通过分析生产线上的各种传感器数据及时发现生产过程中的异常情况，预测可能发生的设备故障，优化生产流程，减少停机时间。

展望未来，该框架有望与其他前沿技术深度融合，进一步扩展其应用范围和提升性能。例如，将PatternRCA与人工智能和机器学习技术相结合，可以显著增强框架处理复杂数据模式的能力；结合自然语言处理技术，PatternRCA还可以处理非结构化的日志数据，提取有价值的信息，为根因分析提供更全面的支持。这种多技术融合的趋势将为智能运维领域带来更多创新机遇，推动技术进步，实现更为精准和高效的系统运维。

（此文刊发于《金融电子化》2024年11月上半月刊）