腾讯又开源了一个智能运维学件平台Metis

metinfo伪开源系统_开源系统软件_开源系统代码

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：

metinfo伪开源系统_开源系统软件_开源系统代码

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。