在实际场景中，很多数据集都是多维度的。随着维度的增加，数据空间的大小（体积）会以指数级别增长，使数据变得稀疏，这便是维度诅咒的难题。维度诅咒不止给异常检测带来了挑战，对距离的计算，聚类都带来了难题。例如基于邻近度的方法是在所有维度使用距离函数来定义局部性，但是，在高维空...

一、如何规范金融行业应用系统业务和IT技术数据的大模型应用的数据标准，有利于更好发挥大模型在金融行业的作用 ？答：制定统一的数据标准 ：金融行业应制定一套统一的数据标准，包括数据格式、数据质量、数据安全性等方面的规定，以确保不同系统之间的数据互通性和一致性。建立数据...

运维软件我觉得更多的还是作为简化运维团队工作的一种工具。首先运维团队要有清晰的思路运维的信息化足够了解。运维软件是为了更好的及时的去了解信息化中的关键信息点，根据监控数据制定不同的策略，如果运维团退本身对这些没有了解。那么运维软件展示出的数据也就失去了意...

我觉得一体化运维是为了简化工作。提高运维效率的。自研虽然省钱。但如果研发团队能力不足。后续的问题会非常多。第三方成型的产品会好一点。可以避免这些麻烦。另外就是要根据你的实际情况去具体分析实际那些需要...

个人的一点看法。现在的x86架构服务器性价比很高。一个中小规模的集群架构。10-20台左右的物理主机已经可以运行很多东西了。对于中小企业。我觉得基础数据的采集，挖掘是重点。如何去收集更多的基础数据。行业数据作为分析。形成可以实际用于企业生产决策的指导性数据才是...

互相补充。各种工具采集得到的数据都可以成为IBM智能运维的数据源泉。

任何智能分析或预测都需要从历史数据总结提炼模型，也就是一个学习过程，然后匹配正在发生的变化看是否有偏离，包括未来趋势的预测都是建立在历史数据和相应算法上实现。对于历史数据无法体现其规律性的改变如服务器硬件突发故障，没有算法能够预测，所以智能分析的前提是：要有足够...

谢谢你的提问，这是一个好问题。简单回答：首先两方面来看，我们需要的数据包括非结构化数据 例如系统日志、交易流水，还有KPI指标。第一部分，保证数据的可用，即是否有100%的覆盖度；然后考虑，相应的非结构化数据、KPI是否包含足够用户智能运维分析的需求，最后考虑相应的分析数据是否...