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)

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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