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做深基础,助力新基建,阿里云多款存储产品正式发布

6月23日,阿里云存储新品发布会再次来袭,在数字新基建时代,阿里云存储产品将沿着“做深基础”的再生长方向,全面助力客户的数字化转型之路。

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AAAI 2020: 时序转化为图用于可解释可推理的异常检测

Time2Graph: Revisting Time Series Modeling with Dynamic Shapelets 原文地址 整体导读 文章提出了带有时间意识的Shapelet,除了可以挖掘时序中的异常状态之外...

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FAST20 论文学习:Buffer-Controlled Writes to HDDs for SSD-HDD Hybrid Storage Server

BCW: Buffer-Controlled Writes to HDDs for SSD-HDD Hybrid Storage Server 原文地址 为了兼顾访问性能和硬件成本,目前有不少的存储系统都采用了混合存储(Hybrid St...

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SLS机器学习介绍:时序补点和版本比较

本次给大家介绍两个实用的函数:时序补点函数、异常对比函数; 一、时序补点函数 上图的中的指标说明 日志事件事件 T0 :日志产生的最早事件 日志事件事件 T1 :日志产生的最晚事件 实际点数据:在某个时刻有确定的数据 缺失点数据:在...

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在SLS中开启时序指标的智能巡检

一、为何还要做时序监控? 之前写过一系列的文章去介绍系统监控和业务监控的重要性,特别是在云平台环境中。云环境中的指标很多,Linux系统指标就有上百个,这些指标合理的取值很难准确的知道,且跟VM上运行的服务的类型是有很大的关系的,因此指标...

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[New Feature]阿里云云盘支持BYOK加密

1.云盘加密介绍     当前阿里云云盘提供KMS加密方案,您除了可以使用默认服务密钥外,还可以使用事先在KMS服务中创建好的CMK进行加密。整个云盘加密过程都是在ECS端完成,可确保静态数据安全以及ECS实例与后端块存储集群之间传输数据...

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开源AIOps数据中台搭建

本文介绍我在PyCon2019上海站的议题内容,根据Gartner的报告,AIOps将在未来5-10年落地开花,并集中统一各种Ops平台,本议题介绍AIOps的核心作用、相关工程难点(数据采集、数据中台、智能算法、自动化等)与开源方案选择,...

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AI赋能DevOps:数据驱动的全栈工程师实践

DevOps是什么? 对于传统的软件研发而言,开发,测试,运维,运营,有不同的岗位进行分工协作,以保证质量和专业度,同一件事情,依赖不同岗位的排期、沟通、协调,效率难免会有打折。而对于互联网业务来说,快速的迭代,对人力的需求非常强烈,不...

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基于数据流的异常检测:Robust Random Cut Forest

一、解决的问题 数据是实时产生的,对数据进行批处理所花费的成本太高了,数据产生的价值被低估 在高维数据下,如何能发现异常的维度? If my time-series data with 30 features yields...

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在SLS中快速实现异常巡检

一、相关算法研究 1.1 常见的开源算法 Yahoo:EGADS FaceBook:Prophet Baidu:Opprentice Twitter:Anomaly Detection Redhat:hawkular Ali+Tsin...

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Netflix Media Database - 架构设计和实现

前言 前面一文主要讲了NMDB的起源、业务场景以及Media Document数据模型,而本节主要讲述NMDB的系统架构、核心模块以及底层技术。在深入了解其架构之前,我们先要明确NMDB的定位和功能设计目标,先看下Netflix内部视频处...

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Netflix Media Database - 起源和数据模型

前言 Netflix(美国最大的PGC视频内容商)在18年下半年陆续发了几篇文章来讲述他们内部的NMDB系统的设计和实现,NMDB的全称是Netflix Media Database,用于解决Netflix内部视频结构化数据的统一存储和分...

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SLS机器学习介绍(05):时间序列预测

本文主要介绍了机器学习算法在时间序列预测领域的相关应用和实践,为了更好的适应复杂的实际业务场景,我们探索了小波变换在时序分析中的应用,通过引入小波操作,可以较好的剔除序列中的高频噪声,对序列的整体趋势把握的更好。

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SLS机器学习介绍(04):规则模式挖掘

利用模式挖掘中的算法(Apriori Tree、FP-Growth Tree)进行相关的模式挖掘。针对文本中的各个字段信息的统计模式,得到数据中的关联关系,将海量日志中有频繁的模式进行分析。同时可以针对不同的条件进行差异的模式分析,可以快速...

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SLS机器学习介绍(03):时序异常检测建模

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...

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SLS机器学习介绍(02):时序聚类建模

在大型互联网企业中,对海量KPI(关键性能指标)进行监控和异常检测是确保服务质量和可靠性的重要手段。基于互联网的服务型企业(如线上购物、社交网络、搜索引擎等)通过监控各种系统及应用的数以万计的KPI(如CPU利用率、每秒请求量等)来确保服务...

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SLS机器学习介绍(01):时序统计建模

时序数据是业务监控中最多方法,双十一大盘、业务监控系统、系统性能平台等都可以看到他的身影。为了更好的在日志服务平台中,针对时序数据进行进行较好的分析和交互,本团队针对单时序数据数据的各种场景,开发了相应的时序数据处理算法,可直接嵌入在标准的...

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【最佳实践】使用BYOK密钥加密OSS中对象

1. 服务端加密介绍 使用服务器端加密方式保护静态数据,即OSS将用户数据写入数据中心内的磁盘时,会在对象级别加密数据,并且在访问这些数据时自动解密。用户只需要验证请求是否拥有访问权限。当前OSS支持如下两种服务端加密方式(注意:您...

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