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AI 算法中最重要的是根因分析和特征分类。
根因分析是指，在日志数据和 Guest OS 中发现很多可能的问题原因，但究竟哪个是真正的 root cause 则需要 AI 做分析。人分析时会看时间，发生的顺序，调用链路，AI 也是同样的逻辑。
特征分类是针对用户的操作和异常进行分类，将用户的操作、配置、异常分配到具体的根因上。
态势感知是对风险的预测。
预测和推荐其中的预测是非常重要的，很多诊断需要在用户没有感知时就提供异常诊断，将风险扼杀在发生前。
用户画像是针对用户本身的属性进展诊断，不同的用户往往有不同的操作记录，不同的异常问题，以及不同的行为，这都需要不同的诊断，因此用户画像和行为分析可以辅助自助诊断。
决策树或专家经验也是重要的诊断方式。
支持 AI 算法的是数据中台，无论是数据的清洗还是打标都离不开数据中台的建设。
2021-12-13 21:28:46赞同 展开评论 打赏
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