AIOps核心技术和算法要点
Posted 远洋号
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了AIOps核心技术和算法要点相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
前言
AIOps已经逐渐兴起,AI算法已较为成熟,使之与运维结合到了一起,下面列出AIOps相关技术和算法要点,有空了再展开写,懂大数据和机器学习的基本都知道各个组件及算法的作用。
异常点检测
正态分布异常检测
马氏距离异常检测
KNN异常检测
密度异常检测
独立森林异常检测
故障分析
关联规则相关性分析
决策树分析
分类预测
贝叶斯
神经网络
决策树
knn
svm
提升
聚类
kmeans
knn
基于层次聚类
基于密度聚类
趋势预测
ARIMA模型建模
移动平均法
指数平滑法
卷积神经网络
循环神经网络
客户端采集
filebeat
logstash
scribe
flume
队列
zeromq
activemq
rocketmq
kafka
数据存储
hdfs
redis
druid
clickhouse
elasticsearch
hbase
时序数据库
graphite
rrd tool
influxdb
opentsdb
prometheus
druid(支持时序)
elasticsearch(支持时序)
clickhouse(支持时序)
离线计算
linux sed awk
python pandas
mapreduce hadoop
hive
实时计算
spark streaming
flink
jstrom
数据同步
sqoop
datax
机器学习
spark mllib
scikitlearn
pattern
TensorFlow
keras
pytorch
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以上是关于AIOps核心技术和算法要点的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章