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Metis 这个名字取自希腊神话中的智慧女神墨提斯(Metis),它是一系列AIOps领域的应用实践集合。主要解决在质量、效率、成本方面的智能运维问题。当前版本开源的时间序列异常检测学件,是从机器学习的角度来解决时序数据的异常检测问题。

时间序列异常检测学件的实现思路是基于统计判决、无监督和有监督学习对时序数据进行联合检测。通过统计判决、无监督算法进行首层判决,输出疑似异常,其次进行有监督模型判决,得到最终检测结果。检测模型是经大量样本训练生成,可根据样本持续训练更新。

时间序列异常检测学件在织云企业版本中已覆盖 20w+ 服务器,承载了 240w+ 业务指标的异常检测。经过了海量监控数据打磨,该学件在异常检测和运维监控领域具有广泛的应用性。

另外:Metis开源项目侧重于学件的实现,利用新的方法改进一些基于规则的运维问题。学件聚焦在局部运维的解决,底层海量数据的存储和流式数据处理框架不在开源范围内,此方面的需求可在交流社区内寻找方案支持。

支持平台

目前运行的操作系统平台如下:

  • 操作系统:Linux

支持语言

目前前后端支持的开发语言如下:

  • 前端:JavaScript、TypeScript
  • 后端:Python 2.7

概览

安装指南

  • 初次安装时,请参考安装说明文档 install.md

使用指南

License

Metis的开源协议为BSD 3-Clause License,详情参见 LICENSE.TXT

贡献代码

如果您使用过程中发现问题,请通过 https://github.com/Tencent/Metis/issues 来提交并描述相关的问题,您也可以在这里查看其它的 issue ,通过解决这些 issue 来贡献代码。

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联系方式

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