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云智慧智能运维算法技术黑板报 | 内容合集

  • 2021 年 12 月 14 日
  • 本文字数:1610 字

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云智慧智能运维算法技术黑板报 | 内容合集

智能运维,又称 AIOps,它能够将大数据、AI 、机器学习和其他技术相结合,通过主动、个性化和动态的洞察力支持所有主要 IT 的运营功能。现在行业内对智能运维达成了高度的、更加面向现实的共识:AIOps 要“以数据为基础、以场景为导向、以算法为支撑”。


从经验主义到数据驱动再至业务导向,智能运维未来又将如何落地应用?云智慧在算法技术黑板报里与大家分享,我们对智能运维领域算法与场景的探究以及最佳实践成果。


1、无场景不智能-面向场景的智能运维算法体系 - InfoQ 写作平台

从场景、算法、实践的角度,云智慧正在为智能运维行业挖掘了一条算法体系建设的清晰路径


2、基于深度学习的日志异常检测 - InfoQ 写作平台

作为人工智能包含的机器学习分支之一,深度学习的日志异常又该如何检测?让我们来听听北大在读博士生,云智慧智能研究院算法研究实习生黄同学怎么说。


3、在智能运维中如何进行指标异常检测与分类? - InfoQ 写作平台

通过阅读大量文献并结合实践经验,云智慧智能研究院研究员在这里对指标的异常类型划分、常用的异常检测算法分类、数据分类进行了初步介绍


4、针对各种指标数据如何选择合适的算法? - InfoQ 写作平台

面对不同类型的指标数据,研究员根据指标数据的特征与实践经验,为不同数据特征的指标数据推荐了合适的算法


5、分布迁移下的深度学习时间序列异常检测方法探究 - InfoQ 写作平台

在智能运维领域中广泛存在分布迁移的问题,这对机器学习与深度学习算法是非常大的挑战。东京大学在读博士生、云智慧智能研究院算法研究实习生房同学,分享了他在该领域中对深度学习时间序列异常检测方法的思考


6、多指标异常检测方法综述 - InfoQ 写作平台

为什么单指标异常检测方法可能会在多指标系统中失效?中国人民大学在读博士生、云智慧智能研究院算法研究实习生张同学,从统计与机器学习两方面,梳理现有的部分多指标异常检测方法的思路,并介绍了基于投影降维的多指标异常检测思路。


7、智能运维之日志语义异常检测 - InfoQ 写作平台

着眼于运维人员在日志分析方面所面临的问题与实际需求,云智慧智能研究院以日志语义异常检测为切入点,进行了相关的分析与实验,对在智能运维中如何进行日志分析,给出了基于日志语义异常检测的答案。


8、告警风暴来袭,智能运维应如何化解? - InfoQ 写作平台

作为运维人员了解系统运行状况的重要途径,当告警消息的风暴来袭时,英国巴斯大学硕士生、云智慧智能研究院算法研究员卢同学,建议我们基于告警信息的特性建立适用的告警管理算法体系


9、时序序列分类算法概述 - InfoQ 写作平台

中国矿业大学(北京)博士、云智慧智能研究院算法工程师徐同学,从时序序列分类的概念、研究意义、基本框架及算法总结四个方面,分享了他对时间序列分类算法的研究


10、智能运维中的指标预测 - InfoQ 写作平台

根据智能运维领域的指标预测场景所需,研究员详细概述了指标预测的场景与算法


11、云智慧正式开源运维管理平台(OMP),加速AIOps社区生态建设 - InfoQ 写作平台

云智慧开源运维管理平台 OMP(Operation Management Platform),具备纳管、部署、监控、巡检、自愈、备份、恢复等功能,可为用户提供安全便捷的运维和业务管理服务。


12、云智慧开源数据可视化编排平台—FlyFish - InfoQ 写作平台

这是一款由云智慧自主设计与研发的低门槛、高拓展性的低代码应用开发平台可为大屏开发场景提供一站式解决方案。


13、GAIA:智能运维领域通用公开数据集 - InfoQ 写作平台

为进一步推动智能运维(AIOps)行业产学研协同发展,云智慧通过多年产业实践反哺学术研究,推出 GAIA(Generic AIOps Atlas)智能运维领域通用公开数据集。吸引学者共同探索、挖掘、解决 AIOps 领域问题。


14、智能运维之时间序列预测中的经典时序模型 - InfoQ 写作平台

智能运维领域时间序列预测都有哪些典型应用场景典型的算法有哪些?这些算法在实际落地应用中有哪些优缺点?让我们一起来看看云智慧对此是怎样理解的


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发布于: 2021 年 12 月 14 日阅读数: 36
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全栈智能业务运维服务商 2021.03.10 加入

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