SLS机器学习介绍(03):时序异常检测建模

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SLS机器学习介绍(03):时序异常检测建模

悟冥 2018-11-14 14:43:29 浏览7268
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摘要与背景

虽然计算机软硬件的快速发展已经极大提高了应用程序的可靠性,但是在大型集群中仍然存在大量的软件错误和硬件故障。系统要求7x24小时不间断运行,因此,对这些系统进行持续监控至关重要。这就要求我们就被从系统中持续采集系统运行日志,业务运行日志的能力,并能快速的分析和监控当前状态曲线的异常,一旦发现异常,能第一时间将信息送到相关人员手中。因此,使用机器学习和数据挖掘的手段对系统自动化进行异常检测至关重要。

让我们来看时序数据的一些常见异常:

  1. 延时的毛刺:在对读写敏感的场景中,经常会有IO毛刺问题困扰,这些毛刺往往被平均








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