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思****来 2018-07-11
重磅:构建AIOps的MNIST
这里,我们给出了一种基于自动异常检测的辅助注方法:注开始前,自动分析疑似异常区间,高亮提醒注人员关注,减少检查正常数据耗费的精力;注过程中,提供异常区间对比功能,协助注人员认识异常,避免判断的漂移,减少注数据前后矛盾的情况。 时序数据注工具 我们着手研发了一款时序数据异常注工具,辅助注人员更快更确地进行时序数据注,为正常数据建模和异常检测评估提供足量确的注数据集。 当前的注工具以一个Web的形式呈现,提供数据上传、注、下载功能,辅助注的主要算法逻辑由Python实现,可以方便地借助相关科学计算模组进行修改。 可视化和注功能 一般的时序数据注工具都会提供一些基本的可视化和注功能,包括通过拖动、快捷按钮等方式设置x轴和y轴的显示区间以控制曲线的缩放,通过拖动等方式注异常数据等。除了这些基本的功能外,我们针对注场景作了专门的优化。 Y轴区间自动计算 有时少数异常数据的值与正常值相比差别巨大,可能有数量级的差别。直接展示这些数据会导致整条曲线被压扁变,掩盖曲线上其他的波动。这时用户往往需要先手工设置曲线的y轴区间才能开始正常注。
w****t 2018-07-10
AIOps中的四大金刚
完成策略设计与研发后,需要根据历史数据进行Case回溯,并进行仿真Case模拟,来验证策略效果,并进行逐步迭代调优,以达到线上运行的确率和召回率要求。 AIOps时代的职责和技能变化 运维AI工程师是将AI引入运维的核角色。他们针对运维数据、运维经验进行理解和梳理,使用机器学习的方法将海量运维数据进行汇总、归纳,使得数据中的价值显现出来。 运维AI工程师首先需要具备AI工程师的技能,需要对数学及机器学习方法有足够的掌握程度,并能应用实践。 如单机房故障自愈场景中的介绍,运维AI工程师需要具备机器学习知识并运维领域落地的能力。 研发工程师 单机房故障自愈场景中,研发工程师需要关注三类的建设。 基础运维:提供单机房故障自愈场景中的依赖,如:监控和流量调度日常运维中提供化运维数据获取和运维操作的基础,而AIOps中,这部分接口需要能够同时支持人工和自动的数据获取和运维操作。 智能运维:提供对AI能力的支持,如:统一的数据服务(运维知识库)、运维开发框架,以及给AI策略实验和运行的运维策略框架等。
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