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敏捷化AIOps框架及运维数据质量评估方法
被引量:
2
1
作者
吴振宇
施畅
《北京邮电大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期96-102,133,共8页
敏捷化智能运维(AIOps)框架将模型构建提前至测试阶段,利用该阶段产生的监控数据代替线上采集的数据以训练AIOps模型,进而实现智能运维的早开发与早使用.运维数据质量评估方法通过最大均值差异度量方式,分别在健康评估与故障诊断运维场...
敏捷化智能运维(AIOps)框架将模型构建提前至测试阶段,利用该阶段产生的监控数据代替线上采集的数据以训练AIOps模型,进而实现智能运维的早开发与早使用.运维数据质量评估方法通过最大均值差异度量方式,分别在健康评估与故障诊断运维场景下对训练数据分别进行趋势性、阶段性、可检测性及可诊断性评估,以预估数据对模型的适用性.基于华为技术有限公司提供的测试环境设置测试用例并构建实验数据集,在该数据集上的实验结果验证了敏捷化AIOps框架的可行性及数据质量评估方法的有效性.
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关键词
智能运维
敏捷化框架
数据质量评估
最大均值差异
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职称材料
题名
敏捷化AIOps框架及运维数据质量评估方法
被引量:
2
1
作者
吴振宇
施畅
机构
北京邮电大学教育部信息网络工程研究中心
出处
《北京邮电大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期96-102,133,共8页
基金
广东省重点领域研发计划项目(2020BO101130013)
2020年工业互联网创新发展工程项目(2020GXb001)。
文摘
敏捷化智能运维(AIOps)框架将模型构建提前至测试阶段,利用该阶段产生的监控数据代替线上采集的数据以训练AIOps模型,进而实现智能运维的早开发与早使用.运维数据质量评估方法通过最大均值差异度量方式,分别在健康评估与故障诊断运维场景下对训练数据分别进行趋势性、阶段性、可检测性及可诊断性评估,以预估数据对模型的适用性.基于华为技术有限公司提供的测试环境设置测试用例并构建实验数据集,在该数据集上的实验结果验证了敏捷化AIOps框架的可行性及数据质量评估方法的有效性.
关键词
智能运维
敏捷化框架
数据质量评估
最大均值差异
Keywords
artificial intelligence for information technology operations
agile framework
data quality assessment
maximum mean discrepancy
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
敏捷化AIOps框架及运维数据质量评估方法
吴振宇
施畅
《北京邮电大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
2
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