AIOps 中的异常检测:无监督学习算法与实时性要求

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 …