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揭开AI-OPS 的神秘面纱 第六讲 AI 模型服务层 - 开源模型选型与应用 (时间序列场景｜图神经网络场景)

news 2026/5/31 7:50:04

A-corern

时间序列场景

AI 模型服务层 - 开源模型选型与应用 (时间序列场景)

在 AI-Ops 中，时间序列数据分析主要应用于以下场景：

  • 指标预测: 预测 Metrics 指标 (例如 CPU 使用率、内存使用率、网络流量、请求延迟等) 的未来趋势，用于容量规划、资源调度、异常检测等。
  • 异常检测: 检测 Metrics 指标的异常波动，识别潜在的系统故障或性能问题。
  • 根因分析: 当系统出现故障或性能问题时，分析 Metrics 指标的变化，定位问题的根本原因。
  • 事件预测: 预测未来可能发生的事件 (例如告警事件、故障事件、安全事件等)。
1. 时间序列开源模型选型

以下是一些常用的时间序列开源模型：

传统统计模型：

  • ARIMA (Autoregressive Integrated Movin

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