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基于STL时序分解与知识图谱推理的AIOps根因定位系统设计与实现

针对大规模分布式系统中存在的告警风暴、指标维度爆炸及根因定位效率低下等问题,本文设计并实现了一套名为“天枢”的智能运维(AIOps)平台。该平台采用湖仓一体存储底座与流批一体计算引擎,在异常检测层提出一种基于STL(Seasonal-Trend decomposition using LOESS)分解与动态分位数自适应阈值的算法,有效将误报率降低92%;在根因定位层构建运维知识图谱,引入带权PageRank算法进行因果传播推理,实现P0级故障的分钟级(<4min)根因锁定。本文详细阐述系统的架构设计、核心算法推导、Flink工程实现细节及生产环境压测数据。

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