表格存储服务 CloudTable

表格存储服务(CloudTable)是基于Apache HBase提供的全托管NoSQL服务,集成时序、时空数据存储特性,可提供千万级TPS以及毫秒级随机读写能力。可被广泛应用于物联网、车联网、金融、智慧城市、气象等行业。

 
 

    时序异常检测 更多内容
  • 设备异常检测

    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

    %,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

    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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  • 垃圾桶异常检测

    ] } } 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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  • 时序预测

    时序预测 请参考数据集章节,将本地的时序数据导入至模型训练服务。 本节以数据集“KPI”, 数据实例 “data”为例,进行后续操作说明。数据集data一共有6列特征,分别为time、col_1、col_2、col_3、col_4、col_5。其中“time”为时间列,后面五列为KPI特征列。

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  • 时序分析

    时序分析 时序分析简介 资产时序探索 设置时间窗 时序洞察 收藏夹 自动刷新

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  • 时序洞察

    时序洞察 预览列表展示 原始数据查看 图表探索分析 父主题: 时序分析

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  • 时序路径

    时序路径 从一个点出发搜索到目标节点的时序路径(时序路径满足动态图上信息传播的有序性,路径上后一条边的经过时间要晚于或等于前一条边的经过时间),在画布上呈现点、边随时间递增(或非减)的变化趋势。 该功能可以通过strategy参数调整搜索的是距离最短的时序路径,还是尽早到达目标节点的时序路径。具体操作步骤如下:

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  • 多层嵌套异常检测学件

    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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  • 通过异常检测上报告警

    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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  • KPI异常检测学件服务

    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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  • 数据探索

    参数说明 时间列 待异常检测时序数据的时间列。 特征列 待异常检测时序数据的特征列。 异常类型 异常检测类型: 数值范围 表示检测平稳时序数据是否异常,给出异常判断参考区间。 突升/突降 表示检测平稳时序数据中突增或突降的异常点。 异常区间获取方法 获取用于判断时序数据异常的上/下界区间的方法,支持:

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  • 资产时序探索

    资产时序探索 选择根资产 选择资产 选择属性 父主题: 时序分析

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  • 时序分析简介

    时序分析简介 概念简介 功能简介 父主题: 时序分析

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  • 云上垃圾桶异常检测

    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

    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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  • 时序数据标注介绍

    数据标注对于KPI异常检测非常重要,可以有效提升监督学习训练过程中KPI异常检测的准确率,在无监督学习中对模型做验证评估。 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。用户基于训练结果确认并更新数据标注,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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  • 修订记录

    修订记录 发布日期 修订记录 2021-07-30 KPI异常检测、多层嵌套异常检测、硬盘故障根因分析学件操作,均按照最新环境更新完成。 新增“时序预测学件”。 2019-07-30 新增多层嵌套异常检测学件,对应新增“多层嵌套异常检测学件”。 新增硬盘故障根因分析学件,对应新增“硬盘故障根因分析学件”。

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  • 查询时序数据

    查询时序数据 功能介绍 该接口用于查询指定时间范围内的监控时序数据,可以通过参数指定需要查询的数据维度,数据周期等。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/samples 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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  • 查询时序数据

    查询时序数据 场景描述 本章以查询一个节点的CPU使用率时序数据为例。 涉及的基本信息 查询时序数据前,需要确定节点的ID和集群ID的值,节点ID值可以在E CS 的dimensions中查看,集群ID值可以在CCE的“集群管理”页面,基本信息的dimensions中查看。 因指标格

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  • 学件开发指南

    学件开发指南 学件简介 订购模型训练服务 访问模型训练服务 KPI异常检测学件服务 多层嵌套异常检测学件 硬盘故障根因分析学件 时序预测学件 修订记录

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