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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...

Go 语言社区系统 BBS-GO 3.5.0 发布,升级 Go 1.18

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