资费拨测系统的研究与应用

移动通信市场业务种类繁多、新业务增长迅速,对计费系统的准确性、稳定性、高效性提出了很高的要求,而传统的计费测试都是手工或者半自动化测试策略,测试效率低下,易出现错误,结合本行业的实践经验,下面笔者对资费拨测系统的功能进行了分析。

分布式环境下事务一致性分析

移动互联网时代的信息量指数性增长、对运算能力要求高,一方面需要在短时间内响应用户请求,另外一方面又要求能够线性扩展系统的吞吐能力,大型移动互联网平台通常是由一系列分布式系统构成的,开发语言和技术栈的选型也相对比较复杂,如何保证分布式环境下的事务一致性,成为了一个亟待解决的问题,下面笔者对实现分布式环境下的事务一致性保证手段进行简单的分析。

基于特征提取和随机森林的接口服务异常值检测

文章提出了一种提取一维统计学中的特征作为属性,通过随机森林进行训练的有监督学习的异常检测方法。作为属性的特征有标准分异常值、格拉布斯异常值、中位数方差异常值和平均偏离值等。现阶段一般采用无监督模型和集成学习的方法来检测异常值。文章提出的方法就是基于现阶段方法做的一个升级版本,能检测出大部分跨区换卡、套餐变更和个人开机的中国移动业务接口服务异常值。

业务端到端故障智能发现诊断自愈

云原生技术的引入使得IT系统规模庞大、架构复杂,IT运维迎接新的挑战,IT业务系统集群规模越发庞大,传统的告警不能及时有效地发现系统异常,海量日志无法有效分析,业务调用链复杂,可观测性差,导致故障定界定位极其困难。利用大数据、AI技术、自动化编排等前沿技术手段,开发了业务端到端故障智能发现诊断自愈解决方案。有效融合metrics、log、trace三类数据,实现故障自动发现、诊断、自愈,开启极简运维时代。