コンピテンシーの枠組みをAIOPS
AIOpsプラットフォーム容量システム
AIOps一般的なシナリオ
時間の分によると、
キーテクノロジーの実装AIOPS
1.データ収集（などのハードウェア、ビジネス指標、）
2.データ前処理（請求工学）
3.データの可視化
4.データ・ストレージ（データウェアハウス、Hadoopの分散ストレージ）
5.インテリジェントなアルゴリズム
データ収集
パフォーマンスデータ、パフォーマンスデータ、パフォーマンスのCPU、ネットワークのオーバーヘッド、ディスクデータ
ユーザーデータ：トラフィック、エラー率、訪問、運用情報やその他の個人情報
新しいライン拡張プログラムの運用と保守イベント情報、設定の更新、ソフトウェアのアップデート
データ処理
データフィールドの抽出：解析的に抽出するために、定期的に、KVの解析、区切り界解析等によって解析します
正規化されたデータフォーマットフィールドの値のタイプとフォーマット変換再定義
データフィールドを置き換え：ビジネスルールに基づいて、データフィールドの置換コンテンツは、そのような脱感作など必要なデータを、無効なデータを達成しながら、欠落したデータ処理の交換
タイムスケーリング：時刻フィールド統一フォーマット変換の動作やデータのすべてのタイプのメンテナンス
データの可視化
データの可視化：すぐにすぐに助ける、あなたが欲しい情報を表示分析し、問題を解決します
データの関連付けを確立するために、データの可視化を行います。
製品、サービスレベルの協会
サービスモジュールとの関係
インデックスデータと運用・保守イベント相関関係
フラクタル次元のインデックスデータとインデックスデータの関係
全体のインデックスデータとフラクタル次元のインデックスデータの関係
AIOPS一般的に使用されるアルゴリズム
