金融企业做AIOps，如何解决运维监控误报率高，以及时效性延迟?
监控和告警通常是AIOps中首先需要解决的问题，当前的告警机制大多基于单一指标的分布和阈值来判定，误报率非常高，而且在时效上具有一定的延迟性。如何解决这个 问题?大家采用什么方法
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告警本身是轻量级的程序，模型需要对大量的历史数据进行学习，如果存在时效性问题，还是要分清是由什么带来的，如果确实模型训练耗时真的非常严重，建议采用更高配置的GPU服务器。告警收敛需要结合聚类算法和专家经验进行，具体还需要结合应用场景才有意义。