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蚂蚁智能运维:单指标异常检测算法初探

1 背景介绍 AntMonitor:蚂蚁集团研发的一款面向云原生时代的全功能智能运维产品,包含业务监控、应用监控、基础设施监控、云原生可观测、一站式多维分析等功能。其中,智能化的单指标异常检测是该产品最基础、最重要的组成部分。 针对时序异常检测,目前蚂蚁集团内部基本都在按照以下几个思路进行研发: 通过时序预测的方法,典型算法为 ARIMA、LSTM 等,将历史数据训练的模型预测当前时刻的幅值,通过与真实值的差异来判断此刻的异常程度。在多次尝试此类模型后发现,其不但算法复杂度较高,还存有隐藏风险,此类模型训练遵循的是全局最优化策略,因此在预测当前值时无法保证当前值是单点最优(运气不好的情况下,当前点预测值误差较大)。一种解决的思路是结合其他算法进行集成学习,将误差概率尽可能的降低; 采用深度学习的方法,通过大量采集正负样本,采用一维 CNN、甚至二维 CNN (将时序数据视为图像)的方法训练模型。在尝试该类方法后发现,虽然其能够解决一些无法用规则描述的异常场景,但要搭建一个合适的针对时序数据的网络模型难度较大,此外在当前异常标准没有完全统一的情况下,模型移植性存在着很大的问题,当不同的 ...

GC调优到底是什么

点击上方的蓝字关注我吧 程序那些事 简介 我们经常会听到甚至需要自己动手去做GC调优。那么GC调优的目的到底是什么呢?让程序跑得更快?让GC消耗更少的资源?还是让程序更加稳定? 带着这些疑问来读一下这篇文章,将会得到一个系统的甚至是不一样的结果。 那些GC的默认值 其实GC或者说JVM的参数非常非常的多,有控制内存使用的: 有控制JIT的: 有控制分代比例的,也有控制GC并发的: 当然,大部分的参数其实并不需要我们自行去调整,JVM会很好的动态帮我们设置这些变量的值。 如果我们不去设置这些值,那么对GC性能比较有影响的参数和他们的默认值有哪些呢? 01 GC的选择 我们知道JVM中的GC有很多种,不同的GC选择对java程序的性能影响还是比较大的。 在JDK9之后,G1已经是默认的垃圾回收器了。 我们看一下G1的调优参数。 G1是基于分代技术的,其实JVM还在开发一些不再基于分代技术的GC算法,比如ZGC,我们可以根据需要来选择适合我们的GC算法。 02 GC的最大线程个数 GC是由专门的GC线程来执行的,并不是说GC线程越多越好,这个默认线程的最大值是由heap size和可用的CP...

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