网络运维场景中异常检测算法选择框架

摘要：

为解决网络智能运维中智能模型构建门槛高、效率底的问题,提出了一种异常检测算法选择框架,通过对提取的时序数据特征进行波形分类,根据数据分类结果进行异常检测算法的最优匹配,并依据指令对本地选定的模型进行训练、更新,依靠选择的检测算法以及更新后的模型进行实时异常检测.本系统可以针对现实环境中各种KPI数据自动适配异常检测算法,减少专家经验的介入,提高生成效率,降低维护成本.

关键词：时序数据、特征提取、异常检测、模型训练、专家经验

分类号：TP311.52;TN915.07;F626.5

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金

在线出版日期：2021-06-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：40-45,50