B. 智能运维 --- 质量保障 --- 根因分析

B. 智能运维 --- 质量保障 --- 根因分析
	机器学习定位故障责任部门 --- 微软 NetPoirot
		特点
			轻量级的持续监控：仅需收集TCP的数据，避免收集整个系统海量的日志（SNMP，网络拓扑，性能指标，程序日志等）。
			准确的机器学习分类：利用决策树/随机森林来实现自动且准确的根因分类。
			简单的系统实现：不需要了解系统方面的信息，包括网络拓扑，程序模块关系等。
		解决方案
			训练阶段：由于异常的数据远远比正常的时候少，不利于机器学习，NetPoirot还可以模拟注入一些故障，丰富异常数据集，提升模型的准确度
			运行阶段
		模拟注入故障类型
			Server
				High CPU load on Server
				Slow reading Server
				High I/O on Server
				High memory load on server
			Client
				High CPU load on client
				High I/O on client
				High memory load on client
			Network
				Bandwidth throttling
				Sporadic packetdrops
				Packet reordering
				Random connections drops
				High Latency
	微软AIOps工作：时序数据与事件的关联分析
		解决核心问题
			E和S之间是否存在相关关系？
			若存在相关关系，E和S的时间先后顺序是什么？E先发生，还是S先发生？
			E和S的单调关系。假设S（或者E）先发生，S的增加还是降低导致的E发生？
		具体实现
			相关性：？？？
			时间先后顺序
			单调关系
	美团的日志聚类，实现根因分析