php molten,当molten遇到机器学习

当molten遇到机器学习

molten

molten是一个链路追踪的php扩展， git地址：molten

它能够用来构建php全链路追踪系统，这个在上一篇的blog中已经介绍过了《Molten 功能简介以及使用指南》

在如今机器学习如火如荼的今天，全链路追踪系统和机器学习相结合和爆发出怎样的火花？下面让我们玩转起来这个追踪系统。

机器学习

在ai人工智能越来越完善的今天， php也有了自己能够应用得上的人工智能库了 - PHP-ML 其中已经包含了常用的机器学习的算法，数据处理的简单工具。能够满足我们当前的学习内容

数据训练

收集单台机器上某个应用的tracing log, 将其中http/redis/memcached/mysql 的单个request的调用次数以及整个request的请求时间获取出来，将其信息整理为cvs文件，作为我们的训练数据。

文件内容如下：

3,7,0,10626

0,2,0,4386

0,3,0,17755

0,2,0,2584

0,2,0,3468

3,4,0,5469

0,4,0,2570

我们采用svr (support vector regression)进行模型的训练。将外部组件和php执行时间的调用关系整理处理

训练代码如下:

$dataset = new \Phpml\Dataset\CsvDataset('example.cvs', 4, true);

// split dataset

$split = new \Phpml\CrossValidation\RandomSplit($dataset, 0.2);

echo " start train .........\n";

// support vector regression

$svr = new \Phpml\Regression\SVR(\Phpml\SupportVectorMachine\Kernel::POLYNOMIAL, $degree = 3);

$svr->train($split->getTrainSamples(), $split->getTrainLabels());

echo " end training ..... \n";

$testSamples = $split->getTestSamples();

$testLabel = $split->getTestLabels();

foreach ($testSamples as $key => $sample) {

echo "predict: " . $svr->predict($sample) . ' Accuracy: '. $testLabel[$key] . "\n";

}

//echo $svr->predict([0, 1, 1]);

$moduleManager = new \Phpml\ModelManager();

$moduleManager->saveToFile($svr, './svr');

最终我们能够得到一个组件调用和整体时间的非线性模型。根据这个模型我们能够在一定范围内预测我们应用时间相应的合理响应时间。

让你的应用说话

例子中只是应用了一个最为简单的机器学习的例子。

我们根据抓取到的组件信息，我们能够构建出一个关于应用的整体模型，比如组件和组件的关系，响应时间和调用链的关系，应用的聚类等等，信息越多，我们能够推测出的信息就越多。

最终让数据跟我们对话。

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