好嘞！各位看官，各位程序员大佬们，今天咱们来聊聊AIOps里一个既性感又头疼的话题：异常检测！特别是怎么用那些“不食人间烟火”的无监督学习算法，来满足“分秒必争”的实时性要求。 开场白：当运维遇上AI，爱情故事还是灾难片？ 想象一下，你的系统像一艘巨轮，在数据的汪洋大海中航行。突然，一个隐藏的冰山（异常）冒了出来，眼看着就要撞上！你，作为船长（运维工程师），必须在几秒钟内做出反应，避免一场灾难。 以前，咱们靠的是肉眼盯盘，经验判断，或者设置一些死板的阈值。但现在呢？数据量爆炸，系统复杂度飙升，光靠人脑根本不够用啊！这时候，AI就跳出来说：“嘿，让我来帮你！” 这就是AIOps的魅力所在：用人工智能来赋能运维。但是，AIOps这门“亲事”并不好结。AI算法需要大量的数据来学习，而运维世界又要求快速响应。所以，怎么把那些高冷的AI算法，尤其是无监督学习算法，应用到实时异常检测中，就是一个巨大的挑战。 第一幕：无监督学习的“独白”：我不是针对谁，我是说在座的各位都是“潜在的异常” 为啥要选择无监督学习呢？因为在真实世界里，标注好的异常数据太难得了！你不可能提前知道所有可能发生的故障，更别说给 …
MapReduce 批处理的局限性：迭代计算与实时性不足
MapReduce：曾经的王者，如今的“蜀中无大将”？迭代计算与实时性的阿喀琉斯之踵 各位观众，早上好/下午好/晚上好！欢迎来到“大数据那些事儿”节目，我是你们的老朋友，人称“代码界的段子手”的程序猿老王。 今天咱们不聊“996是福报”，也不谈“年薪百万焦虑症”，咱们来聊聊大数据领域一位曾经的王者，现在却略显尴尬的“老兵”——MapReduce。 想象一下，十几年前，大数据还是一片蛮荒之地，数据量动辄TB级别，甚至PB级别，如同浩瀚的宇宙，让人望而生畏。当时，谁能驾驭这些数据，谁就能掌握未来。而MapReduce，就像一把开天辟地的斧头，劈开了这片蛮荒，让大数据分析成为了可能。 一、MapReduce：当年明月在，曾照彩云归 MapReduce，顾名思义，由两个关键阶段组成：Map（映射）和 Reduce（归约）。 Map阶段： 就像一支训练有素的侦察兵队伍，将庞大的数据集分割成一个个小块，然后分别进行处理。每个侦察兵（Map Task）都专注负责自己那份数据的处理，将原始数据转化为key-value对。 比如，我们要统计一本英文小说中每个单词出现的次数。Map阶段的任务就是将小说分割 …