智慧型運維是今年便隨ai興起的乙個相對小眾的人工智慧應用方向，相比於計算機視覺(cv)及自然語言處理(nlp)這些大熱的智慧型應用，智慧型運維本身場景孕育的演算法可以說少之又少，更多的是利用cv和nlp效能較好且較為符合智慧型運維場景的演算法做嫁接。因此，提供智慧型運維的效能需要對人工智慧演算法和運維應用場景均具有深入的了解
下文加粗鏈結代表學習價值較高
1.異常檢測
時序分類
時間序列分類是相對熱門的課題，主要分為有監督學習和無監督學習兩個方面，有監督學習的分類準確率要高，方案也比較豐富和成熟。無監督學習又根據判斷標準分為基於時間序列相似度和基於降維表示式的聚類演算法兩種
單個時序檢測
1.無監督的時序分類演算法：利用變分自動編碼器(vae)的隱含變數將為表達時序，再利用聚類進行時序分類
2.單項時間序列異常檢測演算法 利用變分自動編碼器(vae)對單個時間序列建模(訓練)，將重建誤差較大的資料判斷為異常資料
3.缺失值填補演算法 基於xgboost的單個時間序列的**和填補，面對存在缺失或者需要**的單個時序，利用大約一周的時序資料(約2016個時序點)對齊缺失值或未來值進行填補或**
Hash演算法應用場景
一.雜湊演算法的定義 1.雜湊演算法又叫雜湊演算法，是將任意長度的二進位制值對映為較短的固定長度的二進位制值，這個小的二進位制值稱為雜湊值。它的原理其實很簡單，就是把一段交易資訊轉換成乙個固定長度的字串。2.雜湊表是基於快速訪問的角度設計的，是一種典型的空間換時間的做法，二.從set map談到ha...
zookeeper應用場景及相關知識
zookeeper是乙個高可用的分布式資料管理與系統協調框架。基於對paxos演算法的實現，使該框架保證了分布式環境中資料的強一致性，也正是基於這樣的特性，使得zookeeper能夠應用於很多場景。網上對zk的使用場景也有不少介紹，本文將結合作者身邊的專案例子，系統的對zk的使用場景進行歸類介紹。值...
雜湊演算法及其應用場景
雜湊演算法的概念和特性 我們前面分享了雜湊表 雜湊函式和雜湊衝突，其實也可以譯作雜湊表 雜湊函式和雜湊衝突，是乙個意思。雜湊演算法簡單理解就是實現前面提到的雜湊函式的演算法，用於將任意長度的二進位制值串對映為固定長度的二進位制值串，對映之後得到的二進位制值就是雜湊值 雜湊值 我們日常開發中最常見的雜...