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提高IT运维效率,深度解读京东云AIOps落地实践(异常检测篇(二))

作者:张宪波、张静、李东江 如何提高IT运维效率是众多运维人员的难题,这不仅是对内容繁杂、持续变化、支持不同的业务需求加以描述、加载和维护,更要对运维和业务运维需求、过程、结果的管控,以及对整个管理信息系统运行状态的管控。京东云AIOps的时间序列异常检测识别故障对系统效率大大提升。它能基于深度学习对运维时序单指标和多指标指标进行异常检测,快速发现线上业务问题,为运维人员降本增效。 基于深度学习对运维时序单指标和多指标指标进行异常检测,快速发现线上业务问题 时间序列异常检测识别故障对系统的正常运行颇为重要,准确率高的异常检测对系统的稳定性具有重要意义。时间序列的异常检测已经研究了几十年,业界提出了各种有效检测方法。我们提出了一种基于深度学习的时间序列异常检测模型。该模型由三条并行管道组成,每条管道包含一个卷积单元,该卷积单元与改进的注意力机制串联,负责时间和空间特征提取。在京东内部多个数据集对所提出的模型进行评估,结果证明了所提出模型的有效性,所改进的注意力机制的在运维多指标异常检测上有较好的表现。 为了确保系统稳定运行,需要用一个或者多个指标来评价系统是否在正常运行,常用的评价指标有...

RISC-V 高性能计算要解决的三个问题

近日,OSCHINA 和 Gitee 联合发布了《2022 中国开源开发者报告》。澎峰科技联合创始人兼首席运营官王军辉在报告中对RISC-V领域进行了解读,以下为原文。 RISC-V 高性能计算要解决的三个问题 不久前,RISC-V 国际基金会宣布RISC-V 芯片出货超 100 亿颗,这对 RISC-V 新架构而言,是一个不错的里程碑。不过,成果主要集中在嵌入式 SoC 领域。我们观察到,在 RISC-V 高性能计算领域,已有多家创新企业计划在 2023 年发布类似 64 核@2.0GHz 规格的服务器级处理器,这必将成为 RISC-V 下一个令人激动的里程碑。当然,关于 RISC-V 高性能计算,还有三大问题需要解决: (1)需要为 RISC-V 体系构建一套数学计算库,类似 Intel 处理器的 MKL(Math Kernel Libarary),以支持 RISC-V 在高性能计算的应用,保证计算精度、计算效率以及源代码级安全可控。 目前业内常用的数学计算库主要为 Intel 的 MKL 和 AMD 的 ACML,二者都是免费的,但不开源,因为这是软件类核心知识产权。也许您认为...

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