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发表了文章 2022-01-05
（ARMS-AIOps）一文教你用Attributor算法实现多维下钻分析
常见的AIOps应用路径为：对监控的各种关键性能指标(KPI)进行实时异常检测；对多维指标进行根源分析，快速下钻到异常维度和元素；基于应用拓扑和实时Trace，实现根因定位；结合CMDB、关联等、构建异常根因上下文，帮助快速修复问题。 作为KPI指标， 往往包含了很多维度和元素，最显而易见的则是对每一个维度的元素都进行实时异常检测。 对于维度组合笛卡尔集数量很长的场景， 该方案的成本则有点难以承受
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发表了文章 2021-12-14
从“香农熵”到“告警降噪”，如何提升告警有效性
告警中的痛点什么是智能降噪？智能降噪的价值所在智能降噪最佳实践对于大部分人来说，信息是一个非常抽象的概念。人们常常说信息很多或信息较少，但却很难说清楚信息到底有多少。比如一份帮助文档或一篇文章到底有多少信息量。直到1948年，C.E.Shannon（香农）提出了“信息熵”的概念，才解决了对信息的量化度量问题。信息熵这个词是香农从热力学中借鉴而来来的。热力学中的热熵是表示分子状态混乱程度的物理量。而
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发表了文章 2021-11-27
如何在实际场景中使用异常检测？阿里云Prometheus智能检测算子来了
作者｜梵登、白玙审核&校对：白玙编辑&排版：雯燕1 背景异常检测作为智能运维（AIOps）系统中基础且重要功能，其旨在通过算法自动地发现 KPI 时间序列数据中的异常波动，为后续的告警、自动止损、根因分析等提供决策依据。那么，我们该如何在实际场景中使用异常检测呢，而异常检测又是什么，今天我们就进行一次深入讲解。什么是异常检测？在一切开始前，我们首先需要了解什么是异常检测。异常检测是
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