查看仪表盘

接入机器的配置数据和监控指标数据后,SREWorks数智服务会基于您的指标数据,自动生成相应的仪表盘,便于您查看集群总览指标和单机指标详情,进行机器热点分析聚类分析等。前提条件 已接入机器的配置数据和监控指标数据。具体操作,请...

常见问题

本文介绍SREWork应用的常见问题。错误信息:Query exceeded local memory limit of 3GB(查询A)错误原因 当前查询和分析语句所使用服务端的内存超过3 GB...解决方法 建议精简聚类分析指标数量和缩短聚类分析的时间周期(一般建议在1h以内)。

使用前须知

聚类分析:包括单指标维度的机器热点分析和多指标维度的机器聚类分析。提供数据规范:指标数据规范详情,包括指标标签和指标定义。功能优势 简单:一站式开通、数据规范明确、数据接入和使用门槛低。高效:秒级聚类、高效可靠。灵活:不仅...

分析预警

本文为您介绍辅助线、趋势线、预测、异常检测、波动原因、聚类六种 分析方式。背景信息 分析预警支持从多个角度对当前数据进行分析,通过该功能可以直观了解数据的变化趋势和异常点。分析预警目前支持辅助线、趋势线、预测、异常检测、波动...

无监督聚类函数

聚类函数基于密度进行聚类,发现数据中的模式和异常数据。聚类函数 只支持华东2(上海)地域。聚类函数支持的最大数据量为50万行30列,用于聚类的列不超过6列。用于离线调度的聚类函数。基于密度进行聚类,发现数据中的模式和异常数据。...

K均值聚类

功能说明 K均值聚类是一种矢量量化方法,在数据挖掘的聚类分析中很流行。K均值聚类通过试图分离 n 个相等方差组的样本来聚集数据,用最小化或者簇内和平方的标准。该算法需要指定簇的数量,它可以很好地扩展到大量样本,并已经被广泛应用于...

K均值聚类算法(K-Means)

该算法原理为:先将数据分为K组,随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,将每一个对象分配给距离它最近的聚类中心,聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。即K-Means算法将输入表的...

气泡图

说明 聚类分析 功能目前处于Beta版本,且 X 轴和Y轴都为度量且配置播放轴时才能开启聚类分析。使用限制 气泡图由 Y轴/度量、X轴/维度或度量、类别/维度、颜色/维度或度量、尺寸/度量 和 播放轴/时间维度 组成:Y轴由数据的度量决定,最多...

散点图

说明 聚类分析 功能目前处于Beta版本,且 X轴和Y轴都为度量并配置播放轴时才能开启聚类分析。使用限制 散点图由 Y轴/度量、X轴/维度或度量、类别/维度、颜色/维度或度量 和 播放轴/时间维度 组成:Y轴由数据的度量决定,最多选择1个度量...

QuerySimilarImageClusters-查询相似图片聚类

符合条件的聚类列表全部返回时,此参数才有值。下一次查询聚类时将此值作为 NextToken 传入,将后续的聚类列表返回。CAESEgoQCg4KClVwZGF0ZVRpbWUQARgBIs8ECgkAAJLUwUCAQ*示例 正常返回示例 JSON 格式 {"RequestId":"CA995EFD-083D-4F40-...

App端性能体验功能说明

从FirstVC.viewDidLoad()到FirstVC.viewDidAppear()结束,首次渲染完成 网络分析字段 名词 名词解释 响应时间 服务端响应时间,包括接收响应内容的时间 吞吐量 Requests per minute,筛选条件下平均每分钟的 HTTP 请求数量 总耗时 单个网络...

日志聚类

本文介绍日志聚类功能及其操作,包括开启日志聚类、查看聚类结果和原始日志、对比不同时间段的聚类日志数量等。前提条件 已创建Standard Logstore。具体操作,请参见 创建Logstore。已采集日志。具体操作,请参见 数据采集。已配置索引。...

使用日志聚类

开启日志聚类后,您可以在 日志聚类 页签中进行日志聚类和查看聚类结果。本文介绍支持在 日志聚类 页签对日志进行的常用操作。日志聚类界面 日志聚类功能支持在采集日志时,将相似度高的日志聚合,提取共同的日志模式(Pattern),快速掌握...

分析和监控CoreDNS日志

日志聚类 在 日志聚类 页签中,单击 开启日志聚类,可实现在采集日志时将相似度高的日志聚合。更多信息,请参见 日志聚类。步骤四:查看CoreDNS日志采集(仪表盘)登录 容器服务管理控制台,在左侧导航栏选择 集群。在 集群列表 页面,单击...

新旧版本使用指引

ListImages-获取媒体集中的图片列表 ListVideos-获取多个视频的信息 人脸聚类 CreateFigureClusteringTask-创建人物聚类任务 CreateGroupFacesJob-人脸聚类-CreateFigureClustersMergingTask-合并人物聚类 CreateMergeFaceGroupsJob-合并...

数据看板

提升方案:根据关键词和详细的用户原声,对无答案问题和推荐点击的问题进行聚类,帮助管理员分析线上问答中机器人未能覆盖的情况,管理员可以通过进一步完善知识库或对话工厂的方式提升机器人整体问答质量。无答案聚类:针对用户原声,...

CreateGroupFacesJob-人脸聚类

group-not-grouped:该人脸暂进行过聚类操作,即在媒体集中新增图片后,进行人脸聚类。group-none-by-user:由用户手动操作,记录该人脸无合适的分组,后续在媒体集中新增图片后进行人脸聚类操作时,该人脸仍不会被分组。人脸聚类功能...

算法说明

哈希聚类算法 哈希聚类算法基于日志聚类功能,日志聚类功能对日志数据进行在线聚类,哈希聚类算法在 日志聚类 结果的基础上进行二次聚类,同时持续分析、监控日志数据。哈希聚类算法不依赖外部日志模板库。相似度匹配算法 相似度匹配算法...

Figure

figure-cluster-id-unavailable:该人脸暂进行过聚类操作,即在数据集中新增图片后,进行人脸聚类。Cluster-dbe72fec-b84c-4ab6-885b-3678e64*FigureClusterConfidence float 聚类置信度,取值范围为 0(表示置信度最低)~1(表示置信...

InputFile

figure-cluster-id-unavailable:该人脸暂进行过聚类操作,即在数据集中新增图片后,进行人脸聚类。Cluster-dbe72fec-b84c-4ab6-885b-3678e64*FigureType string 人物类型。目前填入固定值 face。face LatLong string LatLong ...

应用场景

日志服务的查询与分析功能提供了十多种机器学习算法,包括单时序数据的多种平滑操作、预测与分解操作,多时序的聚类,多字段的模式挖掘等,可以直接应用在告警监控任务中。更多信息,请参见 机器学习函数。机器学习服务提供流式统计或图...

创建索引

全文索引和字段索引配置参数 全文索引 参数 说明 日志聚类 打开 日志聚类 开关后,日志服务在采集文本日志时会自动聚合相似度高的日志,提取共同的日志模式,帮助您快速掌握日志整体情况。更多信息,请参见 日志聚类。大小写敏感 查询时...

语义挖掘工具

【挖掘结果】处理语句总数:表示进行语义挖掘的话术数据总数,即对应了语义分析中的命中条数 出类别个数:表示系统进行挖掘后聚类出意图相近的类别簇数 最多数量的类别共:表示系统进行挖掘后聚类出的所有类别簇数中占比最多的句子数量...

智能异常分析概述

智能异常分析应用是一个可托管、高可用、可扩展的服务,主要提供智能巡检、文本分析和根因诊断三大能力。本文介绍智能异常分析应用的产品架构、功能优势、适用场景、核心名词、使用限制和费用说明等信息。重要 目前仅限白名单用户使用根因...

日志查询

为网站域名开启WAF日志采集后,您可以使用日志查询功能对采集到的日志数据进行实时查询与分析,并基于查询与分析结果生成统计图表、创建告警等。前提条件 已开通WAF日志服务。具体操作,请参见 快速使用WAF日志服务。查询和分析日志 登录 ...

QueryLocationDateClusters-查询时空聚类

location-date-cluster-71dd4f32-9597-4085-a2ab-3a7b0fd0aff9 Title string 否 时空聚类的标题,模糊匹配。杭州 Address Address 否 地址信息。LocationDateClusterLevels array 否 要查询的时空聚类分组的行政级别。string 否 分组行政...

横向聚类

一、组件说明 横向聚类组件是横向场景下的一种无监督机器学习算法,用于将n个数据点分成k个簇,使得簇内的数据点具有高度相似性。聚类算法通过度量数据点之前的相似性或距离来确定数据点之间的关系,将相似的数据点划分到同一簇中。适用于...

DBSCAN聚类

本文为您介绍DBSCAN聚类组件。功能说明 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种基于密度的空间聚类算法。DBSCAN 的核心概念是 core samples,是指位于高密度区域的...

GMM聚类

本文为您介绍GMM聚类组件。功能说明 GMM(Gaussian Mixture Model)是一个将事物分解为若干的基于 高斯概率密度函数(正态分布曲线)形成的模型,混合高斯分布(MoG)由多个混合成分组成,每一个混合成分对应一个高斯分布。当聚类问题中...

人脸聚类

使用人脸聚类功能,你可以将媒体集中存在相似人脸的多张图片进行分组,可用于网盘的人脸相册、家庭监控的陌生人检测、甚至新零售的顾客管理等场景。人脸聚类后,您可以根据人脸分组查询对应人员的所有图片信息。重要 此文档已不再维护,...

聚类模型评估

基于原始数据和聚类结果,评估聚类模型的优劣性,从而输出评估指标。使用限制 仅原PAI-Studio平台支持查看该组件的可视化报告。背景信息 评估指标Calinski-Harabasz又称VRC(Variance Ratio Criterion),其计算公式如下。参数 描述 SS B ...

Proxima Cluster参数

1.聚类 1.1 KmeansCluster/BatchKmeansCluster 参数名 类型 默认值 备注 proxima.general.cluster.count UINT32 0 中心点数量 proxima.kmeans.cluster.count UINT32 0 中心点数量,优先级高于 general,低于 suggest 的 K 值 proxima....

产品动态

2020-05 全部 什么是阿里云CDN CDN支持外链改写功能,解决IPv6“天窗”问题 当网页包含其它网站内容的链接(外链),即使采取双栈技术路线,全面升级网络和修改程序,但被引用的其它网站升级,IPv6用户访问该网站时会出现响应缓慢,部分...

横向聚类评估

一、组件说明 横向聚类模型的评估任务,可以输出轮廓系数、Calinski Harabaz等指标。支持使用单方或多方联合数据,评估横向聚类模型。组件截图 二、参数说明 参数名称 参数说明 预测结果列 预测回归值predict_result,整型输出。

米连科技

通过对各应用系统、服务器、数据库及网络安全产品等服务的访问日志做统一的采集,并利用日志服务的秒级查询、日志聚类、AI异常检测能力、多种告警方式,伊对构建了异常事件的快速分析响应平台,确保了线上系统的稳定。以日志服务为基础的...

测试分析及调优

性能分析 前提 性能分析的前提除了需要丰富的性能测试监控(如PTS自身的客户侧监控、基础监控-阿里云监控、应用监控-ARMS监控等),还需要具备相关的技术知识(包括但不限于:操作系统、中间件、数据库、开发等)。流程 很多情况下压测...

2023年7月19日产品更新公告

相较于 服务能力,聚类标注 不仅支持无答案和推荐点击的用户语句查看,还可直接进行标注操作,优化知识内容,修复badcase,有关聚类标注功能具体介绍可参考《聚类标注》。具体产品界面如下图所示:其它功能更新点 数据看板中有关数据筛选...

聚类标注功能使用介绍

关键词:默认为空,可以输入关键词,模糊匹配出包含该关键词的聚类问法组。答案视角:默认全部视角,支持多选。更新时间:数据发生变化的时间,数据变化来自用户问法的产生、标注操作或合并累加,可查询近三个月数据。待标注内容中有关标题...

创建相似图片聚类任务

相似图片聚类功能,可以将您已索引到数据集内的图片按照相似度生成聚类,用于图片去重、选优等场景,例如可以通过该功能筛选相册中连拍的图片。接口说明 请确保在使用该接口前,已充分了解智能媒体管理产品的收费方式和 价格。调用该接口前...

图片管理常见问题

CreateFigureClusteringTask-创建人物聚类任务 接口为增量分组接口,您可以在一批图片完成索引后,一次性调用CreateFigureClusteringTask接口来进行批量聚类。推荐如下两个方案:简单方法:对每一个数据集,每隔固定间隔(例如5分钟)调用...
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