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推荐回答对于时间序列数据来说，t 时刻的数值对于 t-1 时刻的数值有很强的依赖性。例如， 某个游乐园的人在 8:00 这一时刻很多，在 8:01 时刻其人很多的概率是很大的；但如果 其在 7:01 时刻的人较多，这对于其在 8:01 时刻人数的多少影响不是很大。 针对最近时间窗口内的数据遵循某种趋势的现象，可以使用一条曲线对该趋势进行 拟合。如果新的数据打破了这种趋势，使曲线变得不平滑，则该点就出现了异常。曲线拟合的方法有很多，如回归、滑动平均等。本书用 EWMA，即指数权重移动平 均方法来拟合曲线。有了平均值之后，就可以使用 3-σ理论来判断新的输入是否超过了容忍范围。根据 实际的值是否超出了容忍范围就可以知道是否可以告警：若超出了上界，可能是流量突 然增加了；若低于下界，可能是流量突然降低了，这两种情况都需要告警。可以使用 Pandas 库中的 ewma 函数来实现上面的计算过程。以上内容摘自《应用智能运维实践（试读版）》电子书，点击https://developer.aliyun.com/ebook/download/367 可下载完整版
2022-09-08 08:07:36赞同 展开评论 打赏
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