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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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异常检测 异常检测应用场景相当广泛，包括了入侵检测，金融诈骗检测，传感器数据监控，医疗诊断和自然数据检测等。异常检测经典算法包括统计建模方法，基于距离计算方法，线性模型和非线性模型等。 我们采用一种基于随机森林的异常检测方法： One-pass算法，O(1)均摊时空复杂度。 随机

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异常检测 异常检测应用场景相当广泛，包括了入侵检测，金融诈骗检测，传感器数据监控，医疗诊断和自然数据检测等。异常检测经典算法包括统计建模方法，基于距离计算方法，线性模型和非线性模型等。 我们采用一种基于随机森林的异常检测方法： One-pass算法，O(1)均摊时空复杂度。 随机

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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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特征异常检测 概述 特征异常检测的方法包括箱型图（Box-plot）和AVF（Attribute Value Frequency） 箱型图用于检测连续值类特征的数据，根据四分位数检测异常特征。 AVF用于检测枚举值类特征的数据，根据枚举特征的取值频率及阈值检测异常特征。 箱型图异常检测

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方式。 Other：可选择Mppdb表作为异常检测数据。 基础 主要配置项如下： 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。 计数列：指定异常检测哪个列的数据是请求量。 维度：指定对哪些维度进行检测。 列名：指定维度列的列名，如需新增维度，可单击“+”号。

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方式。 Other：可选择Mppdb表作为异常检测数据。 基础 主要配置项如下： 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。 计数列：指定异常检测哪个列的数据是请求量。 维度：指定对哪些维度进行检测。 列名：指定维度列的列名，如需新增维度，可单击“+”号。

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异常检测常见问题 如何停止某个任务的告警 单击任务所在行“操作”列的“告警”，在任务告警配置中，将推送状态设置为Stop，如图1所示。 图1 设置任务告警 如何立刻进行模型训练 单击任务所在行“操作”列的“模型”，在任务训练模型配置中，单击“立即训练”，如图2所示，即可触发一次训练任务。

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异常检测告警调优 由于超参设置或是数据特征发生变化，会导致预测的数据不够准确，导致误告警发生。本章节介绍不同类型异常告警及调优方法。 配置方法 在“异常检测”页面，单击异常检测任务所在行“操作”列的“模型”，默认显示“算法配置”页签，参考表1配置参数。 表1 算法配置参数说明 参数名称

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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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异常检测常见问题 如何停止某个任务的告警 单击任务所在行“操作”列的“告警”，在任务告警配置中，将推送状态设置为Stop，如图1所示。 图1 设置任务告警 如何立刻进行模型训练 单击任务所在行“操作”列的“模型”，在任务训练模型配置中，单击“立即训练”，如图2所示，即可触发一次训练任务。

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异常检测告警调优 由于超参设置或是数据特征发生变化，会导致预测的数据不够准确，导致误告警发生。本章节介绍不同类型异常告警及调优方法。 配置方法 在“异常检测”页面，单击异常检测任务所在行“操作”列的“模型”，默认显示“算法配置”页签，参考表1配置参数。 表1 算法配置参数说明 参数名称

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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快速配置异常检测任务 异常检测基于运维领域的数据的历史特征，对其未来的走向进行预测。一旦当前实际数据和预测值偏差到一定程度，则认为发生异常，会生成告警并上报至告警系统。 快速配置异常检测任务 进入运维中心工作台。 在顶部导航栏选择自有服务。 单击，选择“运维 > 监控服务（ServiceInsight）”。

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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 进入运维中心工作台。

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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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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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快速配置异常检测任务 异常检测基于运维领域的数据的历史特征，对其未来的走向进行预测。一旦当前实际数据和预测值偏差到一定程度，则认为发生异常，会生成告警并上报至告警系统。 快速配置异常检测任务 进入运维中心工作台。 在顶部导航栏选择自有服务。 单击，选择“运维 > 监控服务（ServiceInsight）”。

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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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