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智能运维解决方案

本专栏主要梳理智能运维、监控相关的解决方案

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人工智能的大趋势下，如何做好监控告警的智能化

人工智能腾讯云可观测平台运维机器学习

目前，已经有多家IT，银行公司，在逐步构建AIOps实施和落地。这几年我们也看到了很多有意思的场景的落地，也确确实实给业务带来了很多的价值。本文主要总结梳理了在现有背景下，如何做好监控告警的智能化，旨在为智能告警提出可行的解决方案。

durdendong-董善东

2021-06-21

2.2K0

根因分析相关论文整理

腾讯云可观测平台运维

1、 Sun Y, Zhao Y, Su Y, et al. Hotspot: Anomaly localization for additive kpis with multi-dimensional attributes[J]. IEEE Access, 2018, 6: 10909-10923.

durdendong-董善东

2021-06-03

1.2K0

【腾讯云监控】AIOps中的告警关联收敛方案

腾讯云可观测平台运维机器学习

在实际运维过程中，为了避免异常的遗漏，业务运维人员经常针对不同的业务，设定大量不同的监控指标和告警规则。在这些告警信息中存在着很多相关联的告警规则，或强相关的业务指标等。换句话说，一个业务模块发生了故障，可能会引起多个模块触发告警。

durdendong-董善东

2021-04-22

4.3K0

【腾讯云监控】异常检测中“节假日效应”的解决方案

腾讯云可观测平台机器学习运维

在时间序列异常检测场景中，“节假日效应”是一个让很多人头疼的问题。所谓节假日效应，就是指在节假日期间，甚至前后一俩天，它的时间序列的走势和平常的时间序列走势有着很明显的区别。尽管曲线有着明显区别的走势，但是业务往往是正常的。

durdendong-董善东

2021-04-19

2.8K0

【玩转腾讯云】自适应的告警分级方案

腾讯云可观测平台运维机器学习

智能监控通常包括了俩个方面：检测+告警。目前的智能监控一般在检测层都实现了智能化（统计分析算法、机器学习算法等方案），例如3-sigma，EWMA，决策树，xgboost，DNN等。但目前告警则更多的聚焦在告警合并（或者叫告警收敛）上，而对于告警分级，目前常用的方案仍然是运维人员预先设定分级的方案。

durdendong-董善东

2021-04-19

3.4K1

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