腾讯又开源了。
继开源800万英文词的NLP数据集以后,腾讯又开源了一个智能运维学件平台Metis,主要面向运维工程师。
按照官方介绍,Metis是一系列AIOps领域的应用实践集合,主张通过算法从海量运维数据小学习摸索规则,逐渐增加对人指定规则的依赖metinfo伪开源系统,从而降低人为失误。
当前版本开源的是时间序列异常测量学件,从机器学习的角度,来解决运维中时序数据的异常测量问题。
实现思路与代码构架
按照官方介绍metinfo伪开源系统,时间序列异常测量学件的实现基于统计裁定、无监督和有监督学习对时序数据进行联合检查。具体来说是:
通过统计裁定、无监督算法进行首层裁定,输出疑似异常,其次进行有监督模型裁定,得到最终检查结果。测量模型是经大量样本训练生成,可依照样本持续训练更新。
代码构架如右图所示:
GitHub相关文档中,对代码构架进行了详尽的解释:
数据层(DB):储存检查异常信息、样本信息、任务信息等。服务层(server):服务层界定为四大模块,分别是:数据驱动模块DAO、特征估算模块feature、算法模块feature以及业务模块business。插口层(API):提供API能力,时间序列异常检查插口和WEB管理的操作插口。WEB层(web):系统提供的WEB服务,通过服务界面,用户可以进行异常查询、打标标明、样本库管理、模型训练等操作。应用场景与功能特点
官方文档显示linux ftp,时间序列异常测量学件的应用场景有两个,分别是应用数据场景和应用案例场景。
其中应用数据场景包括操作系统数据、应用程序数据和KPI指标数据。应用案例场景包括监控告警、关联剖析和影响评估。
功能特点有六个,分别为异常检查、特征提取、异常查询、标注打标、样本管理、模型管理。
相关事项与传送门
Metis在Linux系统上运行,后端开发语言支持JavaScript和TypeScript,前端支持Python2.7。
GitHub链接:
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