在實際的運維場景中，構建乙個異常檢測系統往往需要兩個角色共同參與：領域專家和演算法開發人員。領域專家也就是我們的運維人員，他們對kpi曲線的行為很熟悉，可以通過觀察kpi曲線並結合自己的領域知識，判斷kpi曲線是否出現異常；演算法開發人員負責構建異常檢測系統，他們熟悉異常檢測器（演算法），但是實際中有各種不同型別的kpi曲線需要維護，所以需要為不同型別的kpi曲線選擇合適的異常檢測器以及合適的演算法引數。
在實際構建異常檢測系統時，首先需要運維人員結合自己的領域知識向演算法開發人員描述異常，然後開發人員根據這些描述來為kpi曲線選擇合適的檢測器和演算法引數，接著領域專家根據這些檢測器的檢測結果向開發人員反饋，來進一步優化檢測器。所以實際中經常需要經過多次迭代才能開發出可用的異常檢測系統，有時還會出現最終開發失敗的例子，這是因為：
1.運維人員難以事先給出準確、量化的異常定義
2.選擇和綜合不同的檢測器需要很多人力
3.檢測器演算法複雜，引數調節不直觀
實際中經常需要經過多次迭代才能開發出可用的異常檢測系統，有時還會出現最終開發失敗的例子。因此，我們就會問，有沒有乙個可以自動選擇異常檢測器和自動調節演算法引數的系統呢？答案是有！，我們實驗室的研究成果：基於機器學習的kpi自動化異常檢測系統(opprentice)就是針對它設計的，下文將主要介紹opprentice 的設計思想以及設計框架。
設計思想
設計框架
離線訓練分離器
總結
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