敏捷化AIOps框架及运维数据质量评估方法

摘要：

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

所属期刊栏目：44

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省重点领域研发计划项目;工业互联网创新发展工程项目

在线出版日期：2022-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：96-102,133