做了个运维大数据平台,用了些成熟算法做了指标异常检测和趋势预测,例如趋势预测方面,我们选择了渐近梯度回归树来进行指标的趋势预测。利用回归树对一段时间进行特征提取并建立预测模型。之后,系统会根据建立的模型构建未来一天以内的预测指标情况。在实时接入的过程中,系统会...
显示全部做了个运维大数据平台,用了些成熟算法做了指标异常检测和趋势预测,例如趋势预测方面,我们选择了渐近梯度回归树来进行指标的趋势预测。利用回归树对一段时间进行特征提取并建立预测模型。之后,系统会根据建立的模型构建未来一天以内的预测指标情况。在实时接入的过程中,系统会根据接入指标情况修正提取的特征,对预测值进行微调,并实时评估预测的准确度。当一段时间累积的准确度低于一定数值时,系统会认为目前的预测模型已经不够准确。这一般是由于指标的特性已经发生改变,之前训练的模型已经不再满足需求导致的。此时会触发模型的重新训练过程。
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