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仅有 0.1M 可训参数,AIOps 日志异常检测新范式

一、前言 AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations)即智能运维,基于已有的运维数据(日志、监控信息、应用信息等),将 AI 应用于运维领域,来解决自动化运维无法解决的问题。日志异常检测作为 AIOps 中的一个重要研究方向,旨在通过日志了解系统运行中的异常。由于日志数据的数据量巨大,因此一旦发生日志异常,运维人员需要在大量的日志数据中查找异常,这是一个工作量巨大并非常消耗成本的工作。因此通过将人工智能引入到日志异常检测中可以有效减少运维人员的工作量。有关日志异常检测更为详细的内容,可以参照云智慧学术论坛第一期的内容。 二、Translog 模型 尽管现在已经有很多利用日志序列(log sequence)中的语义信息,进行日志异常检测的深度学习模型,如 HDFS、BGL 或 Thunderbird,但这些模型都只能在单一日志源上进行,语义信息仅适用于当前日志,无法泛化到其他日志源。而当前大型系统通常由多个不同组件构成,且不同组件打印的日志不尽相同,因此异常检测时需要针对每个日志源分别训练一个新模型,即保存多个模型的拷贝,参数量巨大。同...

DevOps + Machine Learning = MLOps ?

前言:近日,企业智能化转型开源社区---星策社区组织了DevOps和MLOps的Meetup,是把DevOps和MLOps拉在一起进行分享的社区活动,笔者作为该活动的组织者,写点东西来说下这两者的关系和异同,并做回顾。 什么是DevOps? 最近看好友乔梁(江湖人称乔帮主)的朋友圈,他说他曾经在2012年QCon大会DevOps Track上预言“过去十年敏捷从热词成为市场主流,未来十年DevOps将成为市场的主流”,如今是2022年了,他的预言成为现实,DevOps基本上已经成为每个技术企业、每个工程师都耳熟能详的一个词了,也有很多企业已经在进行或多或少的DevOps实践推行了。 那么什么是DevOps? 摘自百度百科上的定义如下: DevOps(Development和Operations的组合词)是一组过程、方法与系统的统称,用于促进开发(应用程序/软件工程)、技术运营和质量保障(QA)部门之间的沟通、协作与整合。 它是一种重视“软件开发人员(Dev)”和“IT运维技术人员(Ops)”之间沟通合作的文化、运动或惯例。透过自动化“软件交付”和“架构变更”的流程,来使得构建、测试、发...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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