整理：故障大致可分為 3 類：週期型，平穩型，無規律型。對於時序資料來說，最合適的演算法可能是 cnn 。
異常資料的特徵大致包括：
- 周同比
- 日環比
- 波動比
- 移動平均
- 水平方向孤立森林特徵
- 垂直方向孤立森林特徵
- 余弦相關
- 標準差
- 熵- 斜率
將ai和運維很好地結合起來，這個過程需要三方面的知識：
1. 行業、業務領域知識，跟業務特點相關的知識經驗積累，熟悉生產實踐中的難題。
2. 運維領域知識，如指標監控、異常檢測、故障發現、故障止損、成本優化、容量規劃和效能調優等。
3. 演算法、機器學習知識，把實際問題轉化為演算法問題，常用演算法包括如聚類、決策樹、卷積神經網路等。
相似：統一的資料上報和命名規範，源資料
差異：場景編排，多目標自動調整
基礎：異常檢測，包括：週期型，平穩型，無規律型
擴充套件：根因分析
提公升：故障止損，故障自癒
關聯：知識圖譜
時序資料自動分類
卷積神經網路分類：參考對human activity recognition（har）進行分類的實踐[7]，我們用cnn（卷積神經網路）實現了乙個分類器，該分類器在時序資料分類上表現優秀，準確率能達到95%以上。cnn在訓練中會逐層學習時序資料的特徵，不需要成本昂貴的特徵工程，大大減少了特徵設計的工作量。
特殊場景：
低峰期節假日
整體抬公升/下降
螞蟻區塊鏈在司法存證領域的探索與實踐
摘要 以 數字金融新原力 the new force of digital finance 為主題，螞蟻金服atec城市峰會於2019年1月4日上海如期舉辦。在區塊鏈行業研討會上，螞蟻金服司法存證產品負責人慄志果做了主題為 螞蟻區塊鏈在司法存證領域的探索 的精彩分享。在演講中，慄志果作為螞蟻金服司法...
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