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IDP故障域Catalog容量预测与隔离治理

共计 30 章节
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01
课程导论
IDP故障域概念 · 容量突增场景定义 · Catalog水位预测的重要性
课程导论IDP
02
故障域基础
故障域（Failure Domain… · 常见故障域类型（机架 · 交换机
故障域基础Failure
03
容量突增触发条件
业务峰值 · 节点批量故障 · 数据重分布
容量突增触发条件业务峰值
04
Catalog系统概述
Catalog在IDP中的角色 · 元数据存储结构 · 分区与分桶策略
Catalog系统概述
05
水位（Watermark）概念
高水位 · 低水位 · 安全水位
Watermark水位
06
水位预测模型总览
基于时间序列 · 基于回归 · 基于机器学习的预测方法对比
水位预测模型总览基于时间序列
07
数据采集与预处理
采集Catalog元数据（分区大小 · 文件数） · 清洗异常值
数据采集预处理
08
特征工程
时间特征（小时 · 星期 · 月份）
特征工程时间特征
09
时间序列模型（ARIMA）
ARIMA模型原理 · 差分 · 自相关与偏自相关图
ARIMA时间序列模型
10
时间序列模型（Prophet）
Facebook Prophet模型 · 趋势 · 季节性与节假日效应
Prophet时间序列模型
11
回归模型（线性回归）
一元/多元线性回归 · 特征选择 · 正则化（L1/L2）
回归模型线性回归
12
回归模型（决策树与随机森林）
决策树回归 · 随机森林集成 · 特征重要性分析
回归模型决策树
13
机器学习模型（XGBoost/LightGBM）
梯度提升树原理 · 超参数调优 · 早停策略
XGBoost/Ligh…机器学习模型
14
深度学习模型（LSTM）
LSTM网络结构 · 序列建模 · 滑动窗口输入
LSTM深度学习模型
15
模型评估指标
MAE · MSE · RMSE
模型评估指标MAE
16
模型选择与对比实验
交叉验证 · A/B测试 · 模型存储与版本管理
模型选择对比实验
17
实时预测架构
流式数据处理（Kafka/Flink… · 在线预测服务 · 模型热加载
实时预测架构Kafka/Flink
18
告警与阈值策略
动态阈值 · 多级告警（Info/Warning/… · 告警抑制与聚合
告警阈值策略
19
容量突增模拟测试
故障注入 · 流量回放 · 混沌工程在容量预测中的实践
容量突增模拟测试故障注入
20
故障域间资源隔离
不同故障域的水位独立预测 · 跨域资源调度策略
故障域间资源隔离不同故障域的水位…
21
Catalog水位与集群健康度关联
水位过高对读写延迟 · 数据均衡 · GC压力的影响
Catalog水位
22
历史案例分析
某次突增导致Catalog水位飙升的… · 预测模型复盘
历史案例分析Catalog
23
自动化扩缩容联动
预测结果驱动自动扩容 · 缩容冷却期 · 回滚机制
自动化扩缩容联动预测结果驱动自动…
24
可视化Dashboard设计
Grafana面板设计 · 水位趋势图 · 预测置信区间
Dashboard可视化
25
数据质量保障
元数据延迟 · 数据缺失 · 异常点检测与修复策略
数据质量保障元数据延迟
26
多故障域联合预测
跨域相关性分析 · 全局水位均衡算法
多故障域联合预测跨域相关性分析
27
模型持续迭代
在线学习 · 增量训练 · 模型回滚与灰度发布
模型持续迭代线学习
28
容量规划报告生成
自动生成周报/月报 · 水位趋势总结 · 扩容建议
容量规划报告生成自动生成周报
29
最佳实践与避坑指南
常见误区（过拟合 · 数据泄露 · 阈值设置不合理）
最佳实践避坑指南
30
课程总结与展望
未来方向（AIOps · 因果推断 · 联邦学习在容量预测中的应用）
课程总结AIOps