智能前置:现在有很多系统是在告警触发后,进行智能的管理,但是这无法避免告警误报、漏报等问题。智能巡检可以将 AI 的能力前置到监控层,从而在源头上避免潜在的告警问题,挖掘出真正有效的数据价值。 监控自适应:可以基于历史数据自动学习和进化,进行动态的阈值判断,从而让告警更加精准。另外对数据的学习也是实时的,可以更加快速地发现异常问题。 动态反馈:除了自动学习之外,还可以通过用户的反馈,对告警进行确认或者误报标记,将 AI 能力与人的经验相结合,相辅相成,进一步完善模型,减少误报。
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