基于机器学习的波动监控系统
- 每天要看N多业务指标,只恨一双眼睛不够用,经常有些关键业务指标没有及时发现。波动拐点已经过了几天了,才发现下降或上升了。
- 接口波动监控全覆盖,无需设定预设阈值。现在有1500左右的接口,使用预设静态阈值的方式,维护和管理阈值的得花多少心思。在AI再崛起的时刻,咱们在监控方面也搞点稍微有点科技含量的、能提高工作效率的事情。
- 大大小小的不稳定问题全部都暴露出来了。不在像以前一些问题,没有用户反馈,不知道,更没人处理的情况。现在监控敏感度设定的比较低,待优化后,可以逐渐提高监控敏感度。
- 对系统有一个整体上的数据上的认知,而不是之前感官上的认知,因此有了——数据报告这个模块。
- 知识样本数据的离散程度
- 新数据相对于知识样本数据的离散程度
- 监控任务设定的敏感度
- 知识点无效、超级稳定等极端情况。
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