AIOPS的能力框架

AIOps平台能力体系

AIOps 常见应用场景

按照时间来分

AIOPS实施的关键技术

1.数据采集（硬件，业务指标等）

2.数据预处理（特征工程）

3.数据可视化

4.数据存储（数据仓库，Hadoop分布式存储）

5.智能算法

数据采集

性能数据，性能数据 cpu性能，网络消耗，硬盘数据

用户数据：流量，错误率，访问情况，操作信息等个性化信息

运维事件信息，新程序上线扩容，配置更新，软件更新

数据处理

数据字段提取：通过正则解析，KV 解析，分隔符解析等解析方式提取字段

规范化数据格式：对字段值类型重定义和格式转换

数据字段内容替换：基于业务规则替换数据字段内容，比如必要的数据脱敏过程，同时可实现无效数据、缺失数据的替换处理

时间规范化：对各类运维数据中的时间字段进行格式统一转换

数据可视化

数据可视化：快速看到想要的信息，辅助快速分析问题解决问题

要做数据可视化先建立数据关联：

产品 服务层级关联关系

服务模块之间关联关系

运维事件与指标数据关联关系

指标数据与分维度指标数据关联关系

总体指标数据与分维度指标数据关联关系

AIOPS常用算法

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