如何理解根因分析中涉及的算法

 时间:2024-10-14 12:56:43

1、运维中分析问题的一般过程是:通过业务埋点收集相关数据,通过监控系统汇聚相关数据,再进行多维数据的统计维度分析。

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2、传统的人工分析,首先要判断成功率是否下跌,然后通过人工查找可以维度,最后又要靠人工进行可以维度的汇总。

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3、基于机器学习的根因分析:从数据存储中发现时间序列异常,拉取正负样本,确定特征工程,通过有监督算法输出根因。

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4、决策树模型的解释性好,是一种规则的模型,支持离线分析,通过信息增益形成分支,通过前后剪枝去掉分支。

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5、根因分析的关键节点包括异常聚集率(节点负样本数量/节点样本总量),异常检出率(节点负皱诣愚继样本数量/树的样本总量)以及二者的加权平均。

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6、通过沿着树图,可以寻找路径,路径上的规则就是根因,然后进行冗余规则的合并,最终找到三个关键节点。

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7、根因分析算法的数据处理涉及正负样本和特征处理,剪枝操作包括移除正常维度,聚焦异常维度,最终通过规则合并和输出结果确定维度组合。

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