内容简介：AIOps已经逐渐兴起，AI算法已较为成熟，使之与运维结合到了一起，下面列出AIOps相关技术和算法要点，有空了再展开写，懂大数据和机器学习的基本都知道各个组件及算法的作用。--------------------------------------跟我交流：
前言
AIOps已经逐渐兴起，AI算法已较为成熟，使之与运维结合到了一起，下面列出AIOps相关技术和算法要点，有空了再展开写，懂大数据和机器学习的基本都知道各个组件及算法的作用。
异常点检测
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正态分布异常检测
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马氏距离异常检测
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KNN异常检测
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密度异常检测
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独立森林异常检测
故障分析
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关联规则相关性分析
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决策树分析
分类预测
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贝叶斯
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神经网络
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决策树
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knn
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svm
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提升
聚类
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kmeans
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knn
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基于层次聚类
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基于密度聚类
趋势预测
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ARIMA模型建模
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移动平均法
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指数平滑法
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卷积神经网络
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循环神经网络
客户端采集
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filebeat
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logstash
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scribe
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flume
队列
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zeromq
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activemq
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rocketmq
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kafka
数据存储
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mysql
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hdfs
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redis
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druid
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clickhouse
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elasticsearch
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hbase
时序数据库
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graphite
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rrd tool
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influxdb
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opentsdb
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prometheus
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druid(支持时序)
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elasticsearch(支持时序)
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clickhouse(支持时序)
离线计算
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linux sed awk
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python pandas
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mapreduce hadoop
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hive
实时计算
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spark streaming
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flink
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jstrom
数据同步
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sqoop
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datax
机器学习
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spark mllib
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scikitlearn
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pattern
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TensorFlow
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keras
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pytorch
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