【摘 要】
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[目的]关键性能指标(Key Performance Indicator,KPI)异常检测作为互联网智能运维的基础,对快速故障发现和修复具有重要意义.[文献范围]本文重点调研国内外基于深度生成模型
【机 构】
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南开大学,软件学院,天津 300350清华大学,计算机科学与技术系,北京 100084;
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[目的]关键性能指标(Key Performance Indicator,KPI)异常检测作为互联网智能运维的基础,对快速故障发现和修复具有重要意义.[文献范围]本文重点调研国内外基于深度生成模型的无监督KPI异常检测方法.[方法]系统地阐述了Donut、Bagel和Buzz三种无监督KPI异常检测方法的理论模型,并分析了它们在准确性和效率等方面的优势与不足.[结果]本文基于生产环境中的KPI数据验证了三个方法的性能.[局限]基于深度生成模型的KPI异常检测方法仍在不断地演进,未来将探索更多该领域的新方法.[结论]针对不同特征的KPI数据,需要采用不同的深度生成模型:对于时间信息敏感的KPI数据,需要采用Bagel进行异常检测;对于非周期性的复杂KPI数据,需要采用Buzz检测其异常行为.
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