B. 智能运维 --- 质量保障 --- 根因分析

B. 智能运维 --- 质量保障 --- 根因分析
	机器学习定位故障责任部门 --- 微软 NetPoirot
		特点
			轻量级的持续监控：仅需收集TCP的数据，避免收集整个系统海量的日志（SNMP，网络拓扑，性能指标，程序日志等）。
			准确的机器学习分类：利用决策树/随机森林来实现自动且准确的根因分类。
			简单的系统实现：不需要了解系统方面的信息，包括网络拓扑，程序模块关系等。
		解决方案
			训练阶段：由于异常的数据远远比正常的时候少，不利于机器学习，NetPoirot还可以模拟注入一些故障，丰富异常数据集，提升模型的准确度
			运行阶段
		模拟注入故障类型
			Server
				High CPU load on Server
				Slow reading Server
				High I/O on Server
				High memory load on server
			Client
				High CPU load on client
				High I/O on client
				High memory load on client
			Network
				Bandwidth throttling
				Sporadic packetdrops
				Packet reordering
				Random connections drops
				High Latency
	微软AIOps工作：时序数据与事件的关联分析
		解决核心问题
			E和S之间是否存在相关关系？
			若存在相关关系，E和S的时间先后顺序是什么？E先发生，还是S先发生？
			E和S的单调关系。假设S（或者E）先发生，S的增加还是降低导致的E发生？
		具体实现
			相关性：？？？
			时间先后顺序
			单调关系
	美团的日志聚类，实现根因分析

标签：load,运维,根因,Server,High,智能,client,日志
来源： https://blog.csdn.net/micklongen/article/details/89437275