智能运维中多维监测指标异常定位算法及试验研究

智能运维系统涉及多种维度的监测指标,系统的重要功能是异常信息检测和原因自动化分析。本研究基于变分循环网络建立了异常信息时序定位算法,利用蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search,MCTS)设计针对多维因素的根因分析优化方法。利用系统实际监测数据训练算法模型,并对其性能进行检验。结果显示,与对照组相比,设计算法在精确率、召回率等方面具有优势。