SLS机器学习最佳实战:时序异常检测和报警

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SLS机器学习最佳实战:时序异常检测和报警

悟冥 2018-11-19 09:46:18 浏览4241
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背景

针对实时采集的日志数据,如何从实时的日志中监控服务的稳定性;如何及时的将服务的异常通知到相关人员;如何根据一段时间内的时序日志消除抖动,更好的提高企业运维人员的效率。。。等等这些问题,都需要建立在如何快速且尽可能准确的发现异常。

日志服务团队具备强大的日志采集功能,针对建立索引的日志进行快速的查询和分析能力。基于此,我们团队将时序数据分析功能整合到日志服务中去,结合更加强大的告警功能,帮助用户根据自己的业务需求,快速的构建报警规则,提高效率。

指标说明

  • 实验对象

    • 以SLS杭州Region的oplog为例
  • 针对集群稳定性的关






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