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深度解析智能运维下告警关联频繁项集挖掘算法原理

在智能运维领域,告警关联中的频繁项集挖掘(也被称之为关联规则挖掘)算法,在告警关联分析、根因定位以及告警降噪中经常使用。本篇内容我们将为大家介绍一种典型的频繁项集挖掘算法:FP-Growth 算法。 一、告警关联简介 随着大型公司系统架构复杂性、异构性的快速发展,故障定位的效率和异常行为监测的准确度直接决定了公司内业务系统的稳定程度,并间接影响了公司的实际经济效益。 因此,越来越多的公司开发出足够强大的监控中心,能够有效管理、监控和追踪系统中潜在的故障和已经发生的故障,并将其作为警报发送给运维人员。然而如何高效的处理大量警报,也由此成为了运维人员面临的新挑战。 理论上讲,如果能够实时并百分百准确地实现对每个警报的根因定位,那么便能够有效解决这一问题。然而根据学术界目前的研究进展,在未来几年内都很难实现这一目标,主要原因不仅在于研究本身的难度,也与警报的发送机制有关,很多情况下,根因警报反而在衍生警报之后发出,这使得实时根因分析不可能得到最正确的结果。因此,不论是学术界还是工程界最终都更倾向于从 时间 、文本、空间等维度挖掘警报之间的关联关系,并根据这种关联关系实现警报的分组,按照所含信...

TAP 系列文章2 | Tanzu Application Platform v1.1 安装配置步骤

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