织云 Metis 发布：时间序列异常检测诚邀您体验

对，没错，织云又要发布新产品。

Metis 是腾讯内部落地实践的智能运维场景的集合，具备多种核心能力，如智能监控、智能分析、智能决策等。这些核心能力已在多元化、多样化的运维场景中得到落地实践。Metis 是从腾讯QQ、Qzone 等海量业务的一体化运维体系中孵化产生的，是织云 AIOps 的最佳实践。

织云 Metis 应用场景

业务高质量保障

利用机器学习技术，进行异常检测、故障定位、瓶颈分析等，可在无人工干预下，智能地保障业务高质量运行。例如时间序列异常检测、DLP 生死指标监控、多维下钻、关联分析、ROOT 根源分析等场景都是Metis在质量保障方面的典型应用。

运维效率提升

利用自然语言处理、机器学习技术，深挖智能问答、智能变更、智能决策，显著地提升运维人员的效率。例如智能客服机器人、舆情监控、智能负载均衡、数据库调参、极限调度等场景都是 Metis 在提升运维效率上的典型应用。

成本优化管理

利用大数据智能分析技术，进行资源（设备、带宽、存储）管理，可迅速分析资源使用的明细，并通过横向大数据对比挖掘可优化点。织云团队在 GOPS2018 全球运维大会--腾讯运维体系专场分享的

《十亿元背后的价值》

中概括了Metis成本管理挖掘的众多优化项。

织云 Metis 智能化优势

智能分析决策， 取代繁琐重复的人工诊断

在日常运维过程中，运维人员积累了大量的人工经验，同时大部分故障都是重复的、需人工定位的。重复性的分析会损耗人力，而且人工确认存在滞后性。织云Metis可以把丰富的运维经验固化下来，对常见问题实现分钟级内自动诊断，可直接给出故障定位的结果信息。

对于已知的故障：织云 Metis 能够综合故障数据和人工经验自动提取故障特征，以故障特征库的形式，自动匹配定位故障；

对于未知场景：织云 Metis可根据故障特征推算出可能的原因，并在人工确认后加入故障特征库。

智能精准预测，取代人工粗略预估

为了保障产品的正常运营，容量预留过多或过少都会存在一些问题。而传统的基于运维经验容量预测手段不是十分有效，织云 Metis 根据业务目标的需求，结合服务数据，整合业务运维人员的业务经验，建立精准容量规划模型，从而精确预测各个业务的容量，让资源使用率达到最优。

开放预约体验--时间序列异常检测

时间序列异常检测是 Metis 组成部分之一，承载了海量业务的监控告警功能。其优越性体现在三点：

无阈值智能判决

运维人员无需设置告警阈值，检测模型可对数据异常智能判决，直观告诉大家检测结果是正常还是异常；

通用检测模型

智能检测的模型由海量的业务样本数据训练而成，适合复用在时间序列类数据的检测中；

可成长业务反馈

实践过程中也会遇到较个性的业务场景，这里支持用户标注反馈检测结果，异常检测系统可以自动化地根据用户反馈信息进行进阶学习、优化模型，加强对业务的理解，变得越来越懂业务。

时间序列异常检测样例

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织云 Metis--时间序列异常检测诚邀您体验智能运维场景。