算法实践｜如何根据各类指标数据选择合适算法？
云智慧 AIOps 社区是由云智慧发起，针对运维业务场景，提供算法、算力、数据集整体的服务体系及智能运维业务场景的解决方案交流社区。该社区致力于传播 AIOps 技术，旨在与各行业客户、用户、研究者和开发者们共同解决智能运维行业技术难题，推动 AIOps 技术在企业中落地，建设健康共赢的AIOps 开发者生态。 本文由云智慧智能研究院研究员通过实践应用，对如何根据不同类型的指标数据选择合适的算法给出了如下答案。 指标数据类型介绍 云智慧采用异常值剔除、重复值检验、插值、重采样等预处理及算法动态调参等方式，对收集的运维数据进行预处理，然后直接或间接地对企业的业务、中间件、运维方面的指标数据进行异常检测或预测，从而达到降低运维人员成本，提升维护效率的目的。 不同企业都有其各自的指标，这些指标可以大致归类为基础监控指标、业务指标、中间件指标以及与自身业务具有直接联系的指标等，如图1所示。基础监控指标，如cpu使用率，内存使用率，内存空闲率，磁盘使用率，磁盘空闲率等；中间件指标，如kafka堆积数量，Mysql读写次数、Redis存活状态、守护进程总数、打开文件数等；业务指标，如交易量、响应时...
