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AIOps(智能运维)中的指标算法场景分享 | 内附视频&ppt资料

本文转录自:北大博士后严川在云智慧AIOps社区举办的Meetup上进行的《AIOps指标相关算法体系》分享。 直播回放:戳此查看在线回放 PPT下载:戳此下载资料 智能运维算法场景概览 传统运维VS智能运维 传统运维: 特点:处理速度慢,人力需求大;在海量监控数据下,传统运维效率低下。 故障发现时间久 故障定位时间长 故障修复时间长 智能运维 特点:处理速度快、人力需求小;在海量监控数据下,智能运维效率高。 故障发现时间快 故障定位时间短 故障修复时间短 运维场景系统分析 智能运维场景系统分析 智能运维:运维场景+智能技术,其围绕着指标/日志/追踪/告警四要素及其转化的AI使能。 故障发现VS指标算法场景 指标异常检测场景 智能运维中指标异常检测的意义 在运维领域中,指标异常检测是其他智能运维场景建设的基础,异常检测的结果将为后续的告警压缩、故障定位、故障自愈等场景提供重要输入。 现有的监控告警系统大部分采用人工设定规则或阈值的方式来实现 中大型业务系统中会面临更多的KPI数量,更复杂的KPI间的关联关系,以及更多样性的KPI型态 运维领域中,人工设定规则或阈值的方法耗时且容易误报和...

腾讯 Kona 对 OpenJDK 贡献度连续四次中国区第一

Oracle 已正式对外发布 JDK18。据 Oracle 官方公告,腾讯 Kona 为 JDK18 中国企业贡献度第一,且连续四次对 OpenJDK 开源社区贡献全国第一(JDK15~18)。同时,在官方首次公布的 OpenJDK 的综合贡献排名结果中,腾讯 Kona 的综合贡献全国第一,世界前五。 腾讯 Kona JDK 是基于 OpenJDK 开源项目打造的发行版之一。随着自身业务规模增长和极限能力要求,腾讯大数据专门成立了 JVM 研发团队,并通过内部开源协同战略协同全公司伙伴,负责 Kona JDK 的研发和维护。在解决公司内部迫切需求的同时,积极贡献社区,参与了包括 JDK、Panama 和 Loom 等 OpenJDK 社区重要项目。在刚刚发布的 JDK18 中,Kona向 OpenJDK 社区贡献了约 50 个 Patch。 其中,Kona JDK 针对广告模型训练、OLAP 引擎等关键业务场景的需求,研发了面向机器学习和大数据系统的高性能Java 计算引擎,在实际业务场景中落地和应用。同时向 OpenJDK 社区贡献了 Vector API、自动向量化、数学库优化等代...

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