要实现告警的只能预测我理解的是通过机器学习技术基于大量历史告警数据的学习后实现对尚未触发告警的事先预测。但告警事件一般具有偶发性和不确定性,要实现告警的智能预测除了历史告警信息和基础环境信息等还需要哪些数据做聚合查询?贵行的智能化告警实现是基于哪些技术平台实现的?
通过引入改良的时间序列模型对单一指标进行预测引入机器学习的聚类算法解决与多个指标相关联的异常问题,并根据专家经验制定相应的规则抓取异常数据,以此提高异常识别的准确性。同时将告警规则与预测结果相结合也可以达到预警的效果提前获知未来可能发生的运维问题不仅为问题排查和应急处理争取到了宝贵的时间,也能避免因IT故障所导致的业务损失。
需要结合具体应用场景进行该问题的探讨。比如容量的智能预警,是基于数据库表空间大小、数据文件大小等原始数据信息的历史记录进行分析,找到原始原始数据的趋势和告警阈值,再选用合适的算法进行建模实现预警。
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