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业务指标异常检测

发布时间:2020-06-30 15:52:43


通过对业务性能黄金指标数据,如交易量、响应率、响应时间、成功率等具备时间间隔固定、有时序规律或周期性特点,并且可反应业务系统健康度的指标数据,进行异常检测,识别业务指标趋势的反常变化,及早发现问题风险,缩短故障发现和系统恢复时间。




基于机器学习技术,对生产环境中关键指标的时序曲线进行反常行为检测,提高检测准确度,减少人力开销,提供强大的智能故障检测能力:
  

  • 根据最少一个月的历史数据建立融合多种特性的异常检测模型,对KPI指标曲线实现高准确率的异常检测
  • 无需人工调节原始算法的复杂参数,更便捷地进行反馈优化
  • 自动适应周期性指标趋势突变,以及时间误差
  • 自动适应少量数据采集缺失(≤1小时/天)带来的影响
  • 实时检测——收到数据后5秒以内出检测结果
  • 根据资源可横向拓展检测数据,支持100000个分钟粒度的KPI指标同时检测

 

 



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