智能运维系统（二）

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本文是运维系统智能化的一次探索工作，论文的作者是清华大学的裴丹教授，论文的题目是《 Opprentice: Towards Practical and Automatic Anomaly Detection Through Machine Learning 》。目的是介绍基于机器学习的 KPI（Key Performance Indicator）的自动化异常检测方法。 标题 Opprentice 来源于（Operator’s Apprentice），意思就是运维人员的学徒。本文通过运维人员的业务经验来进行异常数据的标注工作，使用时间序列的各种算法来提取特征，并且使用有监督学习模型（例如 Random Forest，GBDT，XgBoost 等）模型来实现离线训练和上线预测的功能。本文提到系统 Opprentice 使用了一个多月的历史数据进行分析和预测，已经可以做到准确率>=0.66，覆盖率>=0.66 的效果。 1. Opprentice的介绍 系统遇到的挑战： De ………………………………