PyRCA 开源项目教程

1. 项目介绍

PyRCA 是一个由 Salesforce 开发的 Python 机器学习库，用于根因分析（Root Cause Analysis，简称 RCA）。在微服务架构日益普及的背景下，多服务应用成为现实世界中 IT 应用的标准范式。PyRCA 通过提供各种先进的 RCA 算法和端到端的管道，帮助开发者和运维人员在检测到系统故障时，定位故障的根本原因。当前 PyRCA 主要关注基于指标（metric-based）的 RCA，并计划在未来支持基于追踪（trace-based）和日志（log-based）的 RCA 方法。

2. 项目快速启动

安装

首先，您需要安装 PyRCA。您可以通过以下命令从 PyPI 安装：

pip install sfr-pyrca

或者，如果您想从源代码安装，可以克隆 PyRCA 仓库，然后进入根目录执行以下命令：

pip install .

或者以可编辑模式安装：

pip install -e .

如果您需要绘图和可视化功能，可以安装额外的依赖：

pip install sfr-pyrca[plot]

使用

下面是一个使用 PyRCA 的快速示例，我们将使用 BayesianNetwork 方法进行根因分析。

首先，导入所需的类：

from pyrca.analyzers.bayesian import BayesianNetwork

然后，创建并训练模型：

# 假设 graph_df 是表示指标间因果关系的 DataFrame
# df 是包含历史观察时间序列数据的 DataFrame

model = BayesianNetwork(config=BayesianNetwork.config_class(graph=graph_df))
model.train(df)
model.save("model_folder")

模型训练完成后，可以使用它来查找事件的根本原因：

model = BayesianNetwork.load("model_folder")
results = model.find_root_causes(["observed_anomalous_metric", ...])
print(results.to_dict())

3. 应用案例和最佳实践

构建因果图

PyRCA 提供了一个工具，帮助用户从观察的时间序列数据中构建因果图。您可以通过以下命令启动这个工具：

python -m pyrca.tools

该命令会启动一个 Dash 应用，您可以在其中分析时间序列数据，尝试不同的因果发现方法，添加领域知识约束，并可视化生成的因果图。

使用领域知识

如果您有领域知识，可以通过 YAML 文件格式提供，如下所示：

causal-graph:
  root-nodes: ["A", "B"]
  leaf-nodes: ["E", "F"]
  forbids: [["A", "E"]]
  requires: [["A", "C"]]

这个领域知识文件指定了哪些指标是根节点和叶节点，以及哪些连接是被禁止或要求的。

4. 典型生态项目

PyRCA 的生态系统中，有几个项目值得关注：

• Merlion: 是一个由 Salesforce 开发的时间序列异常检测库，可以与 PyRCA 配合使用，用于检测时间序列数据中的异常。
• Dash: 用于构建 PyRCA 的因果图构建工具的用户界面。
• PC Algorithm: 一种用于因果发现的算法，可以在 PyRCA 中使用。

这些项目共同构成了一个强大的工具集，支持从数据预处理到根因分析的全流程。