SLS机器学习最佳实战：根因分析

为何需要根因分析?当某个宏观的监控指标发生异常时，如果能快速定位到具体是那个细粒度的指标发生了异常而导致的。具体来说，当某个流量发生了异常，这个指标就对应是某个小时级别的流量情况，我们要快速定位到2018-09-02 20:00:00 具体发生了什么问题而导致流量突增的? 如何在平台中分析?原始数据格式 在给定的LogStore中一共存在14天的各个粒度的流量数据，其中涉及的维度为 leaf=(dim1, dim2, dim3, dim4, dim5)，在每个时刻，一个leaf节点有一个对应的流量值value，在相同时刻，流量对应有可加性。

为何需要根因分析?

当某个宏观的监控指标发生异常时，如果能快速定位到具体是那个细粒度的指标发生了异常而导致的。具体来说，当某个流量发生了异常，

这个指标就对应是某个小时级别的流量情况，我们要快速定位到2018-09-02 20:00:00 具体发生了什么问题而导致流量突增的?

如何在平台中分析?

原始数据格式

在给定的LogStore中一共存在14天的各个粒度的流量数据，其中涉及的维度为 leaf=(dim1, dim2, dim3, dim4, dim5)，在每个时刻，一个leaf节点有一个对应的流量值value，在相同时刻，流量对应有可加性。

异常区间分析

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我们在图中，绘制某个异常的区间，算法就会去分析从数据：[起始时刻,异常区间的右边界]，遍历所有可能，找到导致该异常的集合。

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在上图中，红色框部分，展示的所找到的候选集合中各个子元素对应的时序图，其中ds表示当前根因集合对应的整体趋势信息，其它为根因集合中对应的各个元素的时序曲线。