频繁项集挖掘算法在告警关联中的应用

# 技术黑板报 # 第十期

推荐阅读时长：15min

在上一篇技术黑板报中，我们介绍了频繁项集挖掘这一问题，并讲解了Apriori算法与FP-Growth算法的技术原理。本期技术黑板报我们将主要围绕频繁项集挖掘算法的实际应用，即当该算法应用到告警关联场景中时，我们遇到了哪些问题，如何解决这些问题，以及我们如何在原始FP-Growth算法的基础上进行改进，从而研发了专用于告警关联场景下的CW-FP-Growth算法。为了展示该算法的实际效果，我们在文末给出了这一算法在脱敏数据中的案例。

章节目录

一、频繁项集挖掘与告警关联如何结合？

二、ACorFrepm算法的实际效果

三、总结

一、频繁项集挖掘与告警关联如何结合？

在前文中，我们介绍了频繁项集挖掘问题以及两种典型的算法，然而如何将频繁项集挖掘算法应用到告警关联及降噪中？为了回答这一问题，我们可以先简要分析一些运维的典型场景。在实际运维过程中经常会出现如下情况，系统短时间内产生了大量的告警，其中部分告警的内容具备较高的重复性，或这些告警之间彼此存在一定的关联关系，如果每条告警都通知，那么用户可能会收到大量的信息，然而并非每一条信息都具备很高的分析价值，这些重复或无意义的通知并不能帮助运维人员加速定位故障，反而很大程度上耗费了他们的精力，令他们不能专注于那些真正需要解决的故障。那么如何解决这一问题？

产生这一问题的主要原因在于告警之间缺乏分析，如果能够在通知运维人员之前，对告警进行一些初步的关联分析与降噪，则能给减少运维人员接受到的重复通知，因此我们尝试了从时间相关性的角度找出需要分析的目标告警的相关告警，这些相关告警与目标告警可能属于同一根因，或能够为查找目标告警的根因提供更多的信息，从而帮助运维人员分析故障之间的关联关系，使运维人员能够加速根因定位的过程。基于这一目标，