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"name":"Dcpue1218", "cnt":6 }, { "id":"P_20191217130025_1959795240", "name":"KPI异常检测模板", "cnt":6 } ] } 要素说明 参数名 参数类型 备注 success String 请求是否成功，取值包括true和false。

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] } } JSON格式说明 字段 类型 说明 event_type Uint64 快速标识垃圾桶异常检测算法的输出消息类型。 垃圾桶异常检测事件其值固定为1507328，对应16进制为 0x 0000 0000 000170000. task_id String

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样例数据：模型训练服务环境中预置的用户体验数据。包括鸢尾花原始测试集、鸢尾花训练集、鸢尾花测试集、KPI 15分钟数据集、KPI 60分钟数据集、KPI异常检测数据集、4份迁移学习数据集。 其中鸢尾花原始测试集、KPI 15分钟数据集和KPI 60分钟数据集中包括空值，用户可以通过特征工程进行数据修复，剔除空值。

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多层嵌套异常检测学件 创建项目 样例数据导入模型训练服务 模型训练 模型测试 父主题： 学件开发指南

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时序数据标注 标注是KPI异常检测非常重要的数据，可以提升监督学习训练过程中KPI检测准确率，在无监督学习中做算法验证评估： 监督学习：使用标注工具对原始数据进行标注，并将标注数据用于训练。用户基于训练结果进行确认和重新标注，并将标注数据重新用于训练，提升KPI检测准确率。 无监督学

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异常检测的能力是基于指标仓库，MPPDB数据库及异常检测服务所构建的。指标仓库定义了数据的来源和数据的计算方式。MPPDB数据库用来检测过程中的数据进行存储。而异常检测服务提供了异常检测的计算调度及告警能力。所以，异常检测的前提条件是配置了相关指标，并分配了MPPDB及异常检测集群。 快速配置异常检测任务 进入AppStage运维中心。

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"9": 0, "10": 0 } } } 单击界面右上角的“快速验证”图标，调用推理服务，返回推理结果。 父主题： KPI异常检测学件服务

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云上垃圾桶异常检测 创建云上垃圾桶异常检测作业 查询作业列表 查询单个作业 删除作业 父主题： 云上服务API

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基础数据参数说明 参数名称 参数说明 时间列 指定异常检测哪个列的数据是时间。 指标列 指定异常检测哪个列的数据是指标，即异常检测需要监控的指标。 计数列 指定异常检测哪个列的数据是请求量。 补充列 可以选择补充异常检测数据列。 维度 指定对哪些维度进行检测。 列名：指定维度列名，如需新增维度，可单击“+”号。

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边缘垃圾桶异常检测 创建边缘垃圾桶异常检测作业 查询作业列表 查询单个作业 删除作业 父主题： 边缘服务API

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异常检测Judge定时任务失败 KeyError TypeError: not supported between instances of 'str' and 'float' TypeError("Cannot index by location index with a non-integer

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保存异常检测告警配置时报错 问题现象 在异常检测任务告警配置页面，单击“保存”，出现dimensions value size over 2000错误提示，即异常检测任务配置的维度数超过2000个。 解决方法 维度为URL类型，如/xxx/{id}/aaa，接口中包含参数变量，当

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提供用于核心网场景AI模型训练的数据，包括IMS、EPC、P-GW等网络设备的性能、告警、业务体验等数据。 场景案例 核心网KPI异常智能检测：基于网元业务KPI指标发现静默故障，提升故障检测准确率，多指标关联达到故障分钟级定位。提供288个训练集，288维特征。 数据中心训练数据集 提供用于数据

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支持日常监控、重大操作等应用场景的数据生成，可对话务背景（根据城市规模、地域、时间、业务特征区分）、业务场景、指标类型等进行灵活的选择配置，自动生成标注数据。日常监控场景：支持4G数据业务、4G数据业务+VoLTE 业务两种业务场景，覆盖40+种故障模式。重大操作场景：支持ATS/ CS C升级、USN升级、UGW升级三种业务场景，覆盖10+

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创建云上垃圾桶异常检测作业 功能介绍 该API可分析视频流。提供了垃圾桶异常检测功能。当检测到垃圾桶处于异常状态时，会上报告警信息。 视频编码格式支持H264或者H265。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI URI格式 POST /v2/{projec

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检测的异常类型和异常内容如表1所示。 表1 DSC异常检测 异常类型 异常内容 数据访问异常 敏感文件的越权操作。 敏感文件的下载操作。 数据操作异常 敏感文件的更新操作。 敏感文件的文件内容追加操作。 敏感文件的删除操作。 敏感文件的复制操作。 数据管理异常 添加桶时，检测到桶为公共读或公共读写桶。

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的计算方式。MPPDB数据库用来检测过程中的数据进行存储。而异常检测服务提供了异常检测的计算调度及告警能力。所以异常检测的前提条件是配置了相关指标，并分配了MPPDB及异常检测集群（初始化监控服务会自动分配集群）。 异常检测算法分为两种，固定阈值算法和动态阈值算法。 固定阈值算法

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创建云上垃圾桶异常检测作业 功能介绍 该接口用于创建云上垃圾桶异常检测作业。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id

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台提供的监控告警数据，提供拓扑展示、异常检测、异常染色、异常详情、告警染色、告警关联、告警详情展示功能。 故障预警 通过向下对接监控平台，获取交换机设备、端口相关的日志、KPI监控信息，对设备、端口及光模块的故障进行快速告警，同时，基于异常检测算法、故障模式库及故障分类识别算法进

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在数据生成服务首页，单击故障模式库按钮，可以查看故障模式库信息，如下图所示：

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告警灵活通知：提供多种异常检测策略并支持丰富的异常告警触发方式及API。 图1 巡检与问题定界 立体化运维 您需全方位掌控系统的运行状态，并快速响应各类问题。 AOM提供从云平台到资源，再到应用的监控和微服务调用链的立体化运维分析能力。 优势 体验保障：实时掌控业务KPI健康状态，对异常事务根因分析。

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