关键技术竞争力
三位一体的业务可观测能力 TRaaS 技术风险防控平台提供多元框架协议，采集监控、链路、日志等多样数据，并支持按业务场景进行多维聚合，以业务监控为核心建立业务连续性保障体系，通过监控下钻、链路分析、日志关联、故障决策树诊断，共同...
诊断决策树
您可以通过诊断决策树，编排故障排查的过程。对于已知的明确故障，可以根据诊断现象，编排诊断决策树，进而故障发生时执行，完成故障定位。对于未知的故障，您可以依据运维经验，编排出常见的排查路径，辅助快速故障定位。新建诊断决策树 ...
诊断规则
通过故障诊断平台，运维人员可以将诊断过程、排查顺序进行图形化编排与设计，即故障诊断决策树。而后，在实际故障发生时，即可执行自动化、标准化的故障排查，并直接输出诊断报告，反馈诊断结果。故障诊断功能有效提升了故障排查效率，实现...
GBDT二分类预测V2
GBDT二分类预测V2组件提供了针对GBDT二分类V2组件的预测功能，使用梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Trees)算法，对数据进行二分类问题的预测。本文介绍GBDT二分类预测V2组件的配置方法。支持计算资源 支持的计算引擎为...
XGBOOST回归
一、组件说明 XGBoost是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的机器学习算法。它通过改进传统梯度提升决策树的方式，加入正则化项、特征子采样和并行化等优化技术。XGBoost的优点是能够自动处理缺失值、异常值和噪声...
梯度提升决策树
本文为您介绍梯度提升决策树组件。功能说明 GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一种迭代的决策树算法，由多棵决策树组成，是进行多分类的算法模型。梯度提升采用连续的方式构造树，每棵树都试图纠正前一棵树的错误。默认情况下，...
模型可视化
决策树 系统展示Top10个重要树信息，单击决策树对应编号，可以查看决策树信息详情。树上的每个非叶子节点，代表的是当前决策需要用到的特征。每个树顶端的节点是这个树决策的第一个特征，根据该特征的取值不同分支向左（不高于阈值）或向右...
风险场景
关联诊断决策树 选填 手动选择诊断决策树。如需新增诊断决策树，请参见 新建诊断决策树。添加触发项 选填 可选 巡检规则 或 监控规则。如果选择 巡检规则，则需要选择对应的关联规则。如需新增巡检规则，请参见 新建规则。如果选择 监控...
决策树
本文为您介绍决策树组件。功能说明 决策树是一种用于分类和回归的非参数监督学习方法。目标是创建一个模型，通过学习从数据特征推断出的简单决策规则来预测目标变量的值。一棵树可以看作是分段常数近似。决策树组件支持使用决策树算法对...
功能特性
风险场景 风险场景 是针对特定风险事件进行集中化处理的模块，风险场景中包含了处理风险事件所需要诊断决策树、应急预案、业务影响等信息。目前应急场景升级后，需要将风险场景和应急响应联动，所以需要添加更多属性。日常巡检 日常巡检 是...
XGBOOST多分类
一、组件说明 XGBoost是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的机器学习算法。它通过改进传统梯度提升决策树的方式，加入正则化项、特征子采样和并行化等优化技术。XGBoost的优点是能够自动处理缺失值、异常值和噪声...
XGBOOST二分类
一、组件说明 XGBoost是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的机器学习算法。它通过改进传统梯度提升决策树的方式，加入正则化项、特征子采样和并行化等优化技术。XGBoost的优点是能够自动处理缺失值、异常值和噪声...
随机森林
随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方法。计算逻辑原理 随机森林就是种了很多决策树，对输入向量进行分类（回归）。每一棵...
性能指标
算法类型 数据规模 特征规模 任务类型 任务平均运行时间 决策树-XGBoostWithDp 100万 2000维*2000维 训练 180分钟 决策树-GBDTWithDp 500万 100维*100维 训练 15分钟 线性回归-LinearRegressionWithHe 100万 100维*100维 训练 150分钟 逻辑...
故障演练
ADP提供基于线下交付经验设计的丰富故障演练场景，对基础设施、底座、中间件的常见故障场景进行覆盖，涵盖了集群级别的大规模故障以及节点、pod级别的资源故障。部分演练场景为破坏性场景（如机器重启、网卡损坏），可能导致环境状态异常、...
总览
站点数据统计：展示了治理风险数、历史风险数、巡检规则、诊断决策树数量、应急预案、演练场景、应用总数、应用覆盖率、产品总数以及产品覆盖率。单击统计数据可直接跳转至相应的业务详情列表。风险统计：今日巡检任务：展示了今日巡检任务...
梯度提升回归树算法（GBRT）
前向分布算法的思想是基于当前模型和拟合函数来选择合适的决策树函数，从而最小化损失函数。GBRT主要有以下两部分组成：回归树（Regression Tree（RT））：回归树是决策树类别之一，用来预测实际值。GBRT算法是一种迭代的回归树算法，由多...
梯度提升决策树算法（GBDT）
本文介绍了梯度提升决策树算法（Gradient Boosting Decision Tree，下文简称GBDT）相关内容。简介 GBDT是一款基于梯度提升的决策树算法。可解释性强，预测速度快。同时，GBDT算法相比于其它算法需要更少的特征工程，可以不用做特征标准化，...
ADP底座介绍
常见故障场景自动诊断：内置长期经验沉淀的运维知识库，自动识别常见故障问题，并提供故障处置建议。自动化巡检和告警通知：内置基础告警策略并可灵活配置，可对接多种告警通知方式，定期巡检，及时感知问题。业务数据的存储备份及还原：...
随机森林回归算法（Random Forest Regression）
随机森林回归模型通过随机抽取样本和特征，建立多棵相互不关联的决策树，通过并行的方式获得预测结果。每棵决策树都能通过抽取的样本和特征得出一个预测结果，通过综合所有树的结果取平均值，得到整个森林的回归预测结果。使用场景 随机...
风险事件
告警指标：应急分析：风险事件关联了诊断决策树时，该模块将展示自动触发的诊断决策树中诊断异常的信息。应急响应：包括未响应和已响应的成员。应急过程：展示了当前风险应急处理的流程与进展（发现风险>应急过程>应急完成）以及应急处理...
创建安全联邦学习任务（任务模式）
参数 描述 算法分类 支持的算法分类为FL决策树、FL线性回归、FL逻辑回归、FL深度学习。FL决策树支持的算法为 XGBoostWithDp:Decision_Tree，用于二分类、多分类、回归。FL线性回归支持的算法为 LinearRegressionWithHe:Linear_Regression_...
特征编码
功能介绍 特征编码由决策树和Ensemble算法挖掘新特征的一种策略，特征来自一个或多个特征组成的决策树叶子结点的one-hot结果。例如，下图有三棵树，共有12个叶子结点。根据树的顺序依次编码为0~11号特征，其中第一棵树的叶子结点占据0~3号...
NAT网关故障排查指南
本文介绍NAT网关的常见故障及排查方案。流量不通类故障排查：ECS实例配置DNAT条目后无法被公网访问 VPC内新建交换机的ECS无法通过SNAT访问公网 VPC内存在多个NAT网关时，某交换机的ECS实例不能访问公网 访问流量异常类故障排查：客户端访问...
LightGBM算法
简介 LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一个基于决策树算法的分布式梯度提升框架。设计初衷是提供一个快速、高效、低内存、高准确度、支持并行和大规模数据处理的工具。LightGBM可以减少数据对内存的使用、减少通信代价以及...
高性能版实例
以下内容为 AnalyticDB PostgreSQL版 实例常见故障场景中高性能版和高可用版的对比：恢复（Recovery）模式 根据以往 AnalyticDB PostgreSQL版 运行情况，故障最大的场景为恢复模式，故障概率远大于另外两种场景（计算节点故障和计算节点宿...
诊断报告
执行诊断决策树时，系统会生成对应的诊断报告，记录诊断的执行信息。你可以在 诊断报告 页面查看所有诊断决策树的执行记录，包括诊断决策树名称、触发方式、诊断状态、创建时间、状态概要、结果概要以及诊断结果。在左侧导航栏上，单击 ...
随机森林
随机森林是一个包括多决策树的分类器，其分类结果由单棵树输出类别的众数决定。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置随机森林组件参数。方式一：可视化方式 在 Designer 工作流页面配置组件参数。页签 参数 描述 字段设置 选择特征列...
强弱依赖治理概述
依赖治理就是通过科学的手段持续稳定地拿到应用间依赖关系、流量、强弱等数据，将此数据用于系统改造、故障决策等场景。强弱依赖治理方案 强弱依赖治理每次选中1个应用进行治理，以30天为治理周期。强弱依赖治理主要包含以下步骤：应用接入...
SQL优化技术
性能跟踪的算法基于决策树模型，包括全量SQL追踪和慢SQL追踪等多维度追踪，对SQL模板优化后的性能指标与优化前进行对比，综合判断SQL模板在该时刻是否发生了性能衰减。业务往往是以天为周期变化，默认跟踪时间为24小时，没有回滚，则认为...
GBDT二分类V2
梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Trees)二分类，是经典的基于梯度提升（Gradient Boosting）的有监督学习模型，可以用来解决二分类问题。支持计算资源 支持的计算引擎为MaxCompute。算法简介 梯度提升决策树(Gradient Boosting ...
诊断节点
诊断节点是诊断决策树的子节点，通过节点之间的关联，实现一棵完整的决策树。新建节点 登录高可用管理控制台。在左侧导航栏上，单击 故障诊断>诊断节点。单击 新建，在 新建节点 页面，配置新节点的信息，包括节点名称、描述，选择节点类型...
服务支持
NLP自然语言处理 常见问题 调用异常自助排查（错误码汇总）服务协议 NLP自学习平台 常见问题 实体抽取项目常见问题 故障排除 私有化部署 企业智能搜索 错误码对照表 常见问题
执行演练
在执行故障演练过程中，您可以实时查看演练进度、每个演练活动的运行状态及结果，同时也能够随时结束演练，进行恢复阶段的活动，清除故障演练影响。背景信息 一次完整的故障演练包括以下四个...后续步骤 停止演练 常见问题 故障演练常见问题
应用故障自动诊断
常见的故障自动诊断场景 RT突增 下游业务导致的本应用的RT突增，您可以联系下游业务的负责人进行排查。应用变更导致的RT突增，您可以查看此次变更的具体变更进行排查。应用的某个服务导致RT突增，可以排查以下情况：服务是否在此时有发生...
虚拟机场景
本文列出了虚拟机常见的故障演练场景。JvmCodeCache满 制造JVM CodeCache区域满的故障，CodeCache区域满会直接导致JIT编译关闭，从而引起业务系统性能下降。一般用于验证业务系统在高并发且系统性能下降的情况下，是否能够通过限流、快速扩...
LightGBM
lightgbm是一个梯度Boosting框架，使用基于决策树的学习算法。它可以说是分布式的，高效的，有以下优势：更快的训练效率 低内存使用 更高的准确率 支持并行化学习 可以处理大规模数据 与常见的机器学习算法对比，速度是非常快的。计算逻辑...
GTM如何实现异地容灾
概述 方案介绍 异地容灾是指应用服务部署在不同地域时，当其中一地出现故障时，全局流量管理（简称GTM）可以将出现故障地域的用户访问流量，调度至异地灾备中心，保障用户访问连续不间断。本文将以两地三中心灾备架构为读者讲解异地灾备的...
I-V曲线诊断
数据服务中提供光伏智能运维的IV曲线诊断算法，结合环境光强度、环境温度等影响因素，对组串式光伏发电阵列的电流-电压曲线（I-V曲线）进行分析，检测系统可能出现的故障，进而提高设备的运行效率，保障电站高效运行。本文介绍光伏智能运维...
故障演练
常见的故障类型都可以映射到这个故障模型中，模拟故障的演练系统及方案也可以基于该模型进行设计。在设计演练方案的过程中，可以考虑在模型中每个环节进行故障注入，验证故障应急方案。不同演练类型和目标 根据演练过程对线上业务的影响，...
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