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数据体量异常自动发现与告警方法与工程应用

📚 共计 30 章节
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01
异常发现概述
体量异常定义 · 运维价值 · 课程架构与学习路径
概念导论
02
数据采集与预处理
Metrics/Logs/Traces · 数据清洗 · 缺失值 · 标准化
数据工程ETL
03
时间序列基础
平稳性 · 自相关性 · 季节性分解
时序统计
04
统计方法入门
3Sigma · 移动平均 · 指数平滑
统计基线
05
基于阈值的告警
静态阈值 · 动态阈值 · 优化策略
告警阈值
06
基于箱线图的异常检测
四分位距IQR · 箱线图原理 · 离群点判定
可视化统计
07
基于密度的异常检测
DBSCAN · 核心点/边界点 · 参数调优
聚类密度
08
基于距离的异常检测
KNN距离 · LOF · 马氏距离
距离LOF
09
基于孤立森林的检测
孤立森林原理 · 路径长度 · 实战案例
集成无监督
10
基于One-Class SVM的检测
SVM基础 · 单类支持向量机 · 核函数选择
SVM边界
11
基于自编码器的检测
神经网络基础 · 自编码器结构 · 重构误差
深度学习重构
12
基于LSTM的时序预测
RNN · LSTM原理 · 预测残差检测
LSTM时序
13
基于Prophet的检测
Facebook Prophet · 趋势/季节项 · 异常点识别
Prophet分解
14
基于滑动窗口的实时检测
窗口大小 · 滑动统计量 · 实时计算框架
实时流式
15
告警策略设计
告警级别 · 抑制 · 聚合 · 升级
策略运维
16
告警通知渠道
邮件/短信 · 钉钉/飞书/企微 · PagerDuty
通知集成
17
告警风暴治理
风暴成因 · 降噪 · 事件压缩 · 根因分析
降噪根因
18
多指标联合检测
相关性分析 · PCA · 多维度异常评分
多变量降维
19
周期性异常检测
星期几效应 · 节假日 · 工作日/非工作日
周期日历
20
趋势变化检测
CUSUM · Page-Hinkley · 变化点检测
变化点CUSUM
21
分布漂移检测
KS检验 · JS散度 · Wasserstein距离
漂移分布
22
实时流处理架构
Kafka+Flink/Spark · 状态管理 · Exactly-Once
流处理Kafka
23
特征工程进阶
时序特征 · 统计/频域 · 小波变换
特征小波
24
模型评估与调优
混淆矩阵 · Precision/Recall · F1 · AUC-ROC
评估指标
25
无监督与半监督学习
标签缺失 · 伪标签 · 主动学习
半监督无监督
26
大规模分布式检测
数据分片 · 模型并行 · 在线学习
分布式并行
27
告警自愈与自动化
Webhook · 自动扩缩容 · 故障自愈脚本
自愈自动化
28
可观测性平台集成
Prometheus+Grafana · ELK · SkyWalking
可观测集成
29
实战案例一：电商大促
流量异常检测与告警 · 大促保障
实战电商
30
实战案例二：数据库异常
慢查询 · 连接池异常检测
实战数据库