AIOps核心技術和算法要點

前言

AIOps已經逐漸興起，AI算法已較爲成熟，使之與運維結合到了一塊兒，下面列出AIOps相關技術和算法要點，有空了再展開寫，懂大數據和機器學習的基本都知道各個組件及算法的做用。

異常點檢測

• 正態分佈異常檢測
• 馬氏距離異常檢測
• KNN異常檢測
• 密度異常檢測
• 獨立森林異常檢測

故障分析

• 關聯規則相關性分析
• 決策樹分析

分類預測

• 貝葉斯
• 神經網絡
• 決策樹
• knn
• svm
• 提高

聚類

• kmeans
• knn
• 基於層次聚類
• 基於密度聚類

趨勢預測

• ARIMA模型建模
• 移動平均法
• 指數平滑法
• 卷積神經網絡
• 循環神經網絡

客戶端採集

• filebeat
• logstash
• scribe
• flume

隊列

• zeromq
• activemq
• rocketmq
• kafka

數據存儲

• mysql
• hdfs
• redis
• druid
• clickhouse
• elasticsearch
• hbase

時序數據庫

• graphite
• rrd tool
• influxdb
• opentsdb
• prometheus
• druid(支持時序)
• elasticsearch(支持時序)
• clickhouse(支持時序)

離線計算

• linux sed awk
• python pandas
• mapreduce hadoop
• hive

實時計算

• spark streaming
• flink
• jstrom

數據同步

• sqoop
• datax

機器學習

• spark mllib
• scikitlearn
• pattern
• TensorFlow
• keras
• pytorch

-------------推薦閱讀------------

個人開源項目彙總(機器&深度學習、NLP、網絡IO、AIML、mysql協議、chatbot)

爲何寫《Tomcat內核設計剖析》

個人2017文章彙總——機器學習篇

個人2017文章彙總——Java及中間件

個人2017文章彙總——深度學習篇

個人2017文章彙總——JDK源碼篇

個人2017文章彙總——天然語言處理篇

個人2017文章彙總——Java併發篇

---

跟我交流，向我提問：

歡迎關注：