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异常检测
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numClusters 否 分类数，默认包含异常和非异常两类。 2 dataViewMode 否 算法学习模式。 history：学习所有历史数据。 horizon：仅考虑最近一段时间历史数据，默认为4个窗口。 history 示例 对于数据流MyTable中的c字段运行异常检测算法，当异常分大于0
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异常检测
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numClusters 否 分类数，默认包含异常和非异常两类。 2 dataViewMode 否 算法学习模式。 history：学习所有历史数据。 horizon：仅考虑最近一段时间历史数据，默认为4个窗口。 history 示例 对于数据流MyTable中的c字段运行异常检测算法，当异常分大于0
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设备异常检测
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上述通用异常检测功能检测项开关默认开启，同时设备异常检测包括一些非公共检测项，用户可以根据需求进行检测项的开关等配置。 表1 检测项说明 检测项 说明 内存泄漏检测 检测端侧设备是否存在内存泄漏。 异常端口检测 检测端侧设备是否开启了异常端口。 CPU使用率检测 检测端侧设备CPU使用率是否过高。
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异常成本检测规则
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%，则认为异常。 异常成本记录有如下3种异常等级： 轻微：>0% 且 <20% ； 普通：≥20% 且 <50% ； 严重：≥50% 。 异常成本的时延 异常成本为非实时数据。您可以在当天下午查看前一天的异常数据，前一天的所有异常数据是基于前天的数据进行分析得到的异常数据。如果您
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创建异常检测任务
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垃圾桶异常检测
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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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多层嵌套异常检测学件
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通过异常检测上报告警
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限或是低于下限则发生异常。如图1黄色部分 超过阈值线3，则数据异常。 图1 固定阈值 动态阈值会通过训练历史数据，实现对数据特征的学习，构建数据的模型。并利用模型来预测数据的趋势走向。如图2黄色部分，实际值和预测值相差过大，认为异常。 图2 动态阈值 异常检测的能力是基于指标仓库
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KPI异常检测学件服务
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空气质量指数
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空气质量指数 空气质量指数，综合表示空气污染程度或空气质量等级的无量纲的相对数值，包含“实时查询空气质量”执行动作。 连接参数 空气质量指数连接器无需认证，无连接参数。 实时查询空气质量 为用户提供指定地区的实时空气质量信息。 输入参数 用户配置实时查询空气质量执行动作，相关参数说明如表1所示。
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云上垃圾桶异常检测
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在监控服务新增异常检测任务
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在监控服务新增异常检测任务 根据业务需要分步骤创建异常检测任务，配置数据及模型等内容。当异常检测配置完成后可以生成相应告警，也可以在业务报表开发“告警总览页面”类型的报表时使用告警大盘。 操作流程 步骤一：新增任务：新增空的异常检测任务。 步骤二：配置数据来源：定义异常检测数据来源。
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华为空气质量（体验）
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明天空气质量最大值 明天空气质量最大值。 明天空气质量最小值 明天空气质量最小值。 明天空气质量等级 明天空气质量等级。 明天日期 明天日期。 后天空气质量值 后天空气质量值。 后天空气质量最大值 后天空气质量最大值。 后天空气质量最小值 后天空气质量最小值。 后天空气质量等级 后天空气质量等级。
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边缘垃圾桶异常检测
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应用场景
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库，对异常事务智能分析给出可能原因。 业务实现 APM提供故障智能诊断能力，基于机器学习算法自动检测应用故障。当URL跟踪出现异常时，通过智能算法学习历史指标数据，多维度关联分析异常指标，提取业务正常与异常时上下文数据特征，如资源、参数、调用结构，通过聚类分析找到问题根因。
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功能特性
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检测违反安全策略的进程启动，以及挖矿、勒索、病毒木马等恶意程序。 实时检测 文件异常检测 检测违反安全策略的文件异常访问，安全运维人员可用于判断是否有黑客入侵并篡改敏感文件。 实时检测 容器环境检测 检测容器启动异常、容器配置异常等容器环境异常。 实时检测
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应用场景
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实时文件传输 实时检测客户应用系统中产生的文件，并采集上传到云上，进行离线分析、存储查询及机器学习，对客户进行分类和信息查询，识别出大型客户，加强服务，进一步提升客户满意度。 图2 场景示例图 数据接入备份 将大量滚动日志文件传输到云端做备份，用于数据丢失或异常后的恢复和故障分析
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应用场景
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验库，对异常事务智能分析给出可能原因。 业务实现 APM提供故障智能诊断能力，基于机器学习算法自动检测应用故障。当事务出现异常时，通过智能算法学习历史指标数据，多维度关联分析异常指标，提取业务正常与异常时上下文数据特征，如资源、参数、调用结构，通过聚类分析找到问题根因。APM可以
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使用自动学习实现物体检测
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适用于人工智能与机器学习场景的合规实践
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自动学习模型训练图片异常？
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自动学习模型训练图片异常？ 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明
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