【AIOps下的探索与实践】神州灵云和Rancher共同举办Container Open Talk 沙龙活动

神州灵云在AIOps领域的探索与实践,通过AIOps事件平台与性能平台,实现IT运维自动化与智能化,助力传统IT企业数字化转型。

版权声明:本文为神州灵云作者的原创文章,未经神州灵云允许不得转载。
本文作者:马强 神州灵云

10月13日,由神州灵云和Rancher Labs共同举办的Container Open Talk技术沙龙在北京举行。现场吸引了近100名技术专家、学者及IT从业者参加。大家与行业大咖一起体验创新,探讨学习交流,共享技术盛宴。来自Rancher Labs、神州灵云、央视网、中科大洋及奥鹏教育五位演讲嘉宾分享了关于传统IT企业数字化转型、AIOps以及容器落地的实践经验。

此次活动,神州灵云研发总监朱先文现场分享了题为:“神州灵云在AIOps领域下的探索与实践”的主题演讲。探讨了如何利用神州灵云的AIOps平台实现IT运维自动化和智能化。


在这里插入图片描述现场座无虚席

近年来随着AIOps、DevOps、微服务等新兴技术迅速崛起,传统运维已经渐不能满足日益增长的行业需求。企业日渐出现运维成本高、监控数据分散、系统故障发生率高、运维人员疲于奔命、沟通成本高以及服务质量可见性差等诸多问题。

统一事件管理:神州灵云AIOps事件平台

AIOps通过利用人工智能和大数据技术将平台和工具整合,间接降低成本,提高稳定性,优化用户体验。“比如神州灵云AIOps事件平台,”朱总提到,“灵云AIOps是一个完全可扩展平台,可100%覆盖所有应用程序,网络,主机,日志,自动化和服务管理工具。通过算法聚类引擎进行事件归类,统一处理分析,根据反馈内容进行机器学习场景标记,自动分析结果,实现无人值守。”


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神州灵云AIOps事件平台是新一代事件管理方法,由实时机器学习驱动,可监测应用程序,基础架构和监控工具生产堆栈中的异常情况。该系统就像管理者经理(MoM),将机器学习分析应用于不断增长的实时事件和整个生产环境生成的警报流,将其转化为早期可操作的洞察力,以便让团队协作和更快解决问题。

智能性能管理:神州灵云AIOps性能平台

谈到神州灵云的另一个应用:AIOps性能平台。朱总说到,“神州灵云AIOps性能平台可提供容器和微服务应用的智能监控。基于业务建模,流程分析实现业务数据精细化管理;并通过自动拓扑分析和调用链跟踪进行服务治理,优化业务。平台具备分钟级故障定位、精准告警等能力,构建开发+部署+监控+告警的生态闭环体系。”

AIOps性能平台可以通过动态生成微服务应用拓扑,了解容器之间的调用及依赖关系,分析容器内部的性能指标和状态,智能计算每条链路业务请求和响应时间。通过交易拓扑,了解微服务单次交易状况,实现单次交易性能可视化,精准定位业务实际状态。

AIOps性能平台还可通过智能生成交易调用链,呈现微服务节点间的性能指标,精准定位问题发生节点,便于快速处理。


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展望AIOps的未来应用,朱总提到,AIOps时代已经来临,神州灵云将在包括大数据、机器学习、人机交互、数据源扩展及统一模型在内的五大模块应用上继续探索实践,以业务为中心,打造神州灵云BizTrace智能应用性能管理平台,持续服务传统IT企业数字化转型。


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现场提问


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神州灵云研发总监朱先文与现场观众交流互动
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标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化改进根据测试结果对系统进行优化改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差方差,增强整体预测的稳定性准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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