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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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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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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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%，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 在监控服务快速配置异常检测任务 在监控服务新增异常检测任务 通过调整模型参数对异常告警调优 父主题： 使用监控服务进行资源及业务监控

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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 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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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 创建项目 数据集 模型训练 模型管理 推理服务 父主题： 学件开发指南

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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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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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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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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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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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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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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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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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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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客户想要跟踪名下所有按需及包年包月产品的异常支出情况。 按需异常成本检测规则：无需手动设置，通过人工智能算法自动识别费用波动异常。 包年包月异常成本检测规则：实际增长率超过指定百分比时，表示成本异常。其中实际增长率=（当月实付成本-上个月成本）/上个月成本。 示例：客户设置的指定百分比为10%。 您也可以根据实

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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建自动学习物体检测项目后数据标注节点会报错。 图2 数据标注节点报错 步骤三：创建自动学习物体检测项目 确保数据集创建完成且可正常使用后，在ModelArts控制台，左侧导航栏选择“自动学习”默认进入新版自动学习页面，选择物体检测项目，单击“创建项目”。 进入“创建物体检测”页面后，填写相关参数。

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