如指掌的异常：数据挖掘也能成千里眼顺风耳？

大家应该还记得我们前文提到的《如何搭建异常捕获平台｜场景重现》吧？在那里我们讲述了我们是如何搭建一个异常捕获平台的过程。

没有看过上一篇文章的同学，我还是建议大家去看一下。看完上文，你一定会有这样那样的疑问，比如拥有了异常捕获之后，我们又拥有了哪些能力？

是的，的确有。有了异常捕获平台之后，我们才算拥有了一定的捕获异常能力，并且也具备了简单的推送能力。但是，这是远远不够的，对于大多数运维人员来说，这一定是第一个要解决的问题——大量数据收集到了一起，我们该怎么解决呢？怎么使用呢？

其实，关于这个问题，并不难回答。

在掌握了基本异常捕获能力之后，我们接下来要做的就是异常监控。顾名思义，异常监控就是对异常进行监测，它可以帮助我们实时地发现和定位异常，并及时采取措施进行处理。

在异常监控中，最重要的一部分是异常检测。异常检测是指利用统计学、机器学习等方法，从大量的异常数据中识别出异常事件。异常检测算法有很多种，每种算法都有其不同的特点和适用场景。在实际应用中，我们可以根据实际情况选择合适的异常检测算法。

异常检测之后，我们还需要对异常事件进行定位。异常定位是指找出异常事件的具体原因。异常定位的方法有很多种，可以根据异常事件的类型、发生时间、发生地点等信息进行定位。

最后，我们还需要对异常事件进行处理。异常处理是指对异常事件采取措施，以恢复系统的正常运行。异常处理的方法有很多种，可以根据异常事件的严重程度、影响范围等信息进行处理。

以上这些就是异常监控的基本流程。通过异常监控，我们可以实时地发现和定位异常，并及时采取措施进行处理，从而保证系统的正常运行。

当然，异常监控只是异常管理的一部分。在异常管理中，我们还需要对异常数据进行统计和分析，以便从中找出规律，为异常预防和异常处理提供支持。

异常统计和分析的方法有很多种，可以根据实际情况选择合适的方法。常见的异常统计和分析方法包括：

• 异常数量统计：统计一段时间内发生的异常数量。
• 异常类型统计：统计一段时间内发生的各种类型的异常数量。
• 异常发生时间统计：统计一段时间内异常发生的具体时间。
• 异常发生地点统计：统计一段时间内异常发生的具体地点。
• 异常影响范围统计：统计一段时间内异常影响的范围。

通过异常统计和分析，我们可以找出异常发生的规律，从而为异常预防和异常处理提供支持。

异常预防是指采取措施，防止异常事件的发生。异常预防的方法有很多种，可以根据实际情况选择合适的方法。常见的异常预防方法包括：

• 系统设计和开发时，考虑异常情况，并采取措施防止异常事件的发生。
• 定期对系统进行维护和更新，以消除系统中的漏洞和缺陷。
• 对系统进行压力测试和性能测试，以确保系统能够承受一定的负载。

异常处理是指对异常事件采取措施，以恢复系统的正常运行。异常处理的方法有很多种，可以根据实际情况选择合适的方法。常见的异常处理方法包括：

• 重启系统：当系统出现异常时，可以尝试重启系统，以恢复系统的正常运行。
• 修复系统：当系统出现异常时，可以尝试修复系统中的漏洞和缺陷，以恢复系统的正常运行。
• 备份系统：当系统出现异常时，可以尝试从备份中恢复系统，以恢复系统的正常运行。