智能运维中KPI异常检测的研究进展

现有的网络监控和故障修复大多依赖规则系统或者人工处理,然而随着网络规模的不断增大和业务的多样化,这种方式难以满足要求.随着机器学习和深度学习等技术的快速发展,智能运维理论也取得了长足进步,利用人工智能技术提升网络运维智能化能力.KPI(key performance indicator)异常检测是智能运维的一项底层核心技术.针对KPI异常检测技术研究展开综述,对KPI数据和KPI异常进行了描述,并从单指标和多指标两个方面详细介绍了KPI异常检测技术的研究现状;分析了KPI检测的部署应用问题,讨论了未来的研究方向....

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Published in电信科学 Vol. 37; no. 5; pp. 42 - 51
Main Authors 王速, 卢华, 汪硕, 蔡磊, 黄韬
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国通信学会 20.05.2021
人民邮电出版社有限公司
北京邮电大学网络与交换国家重点实验室, 北京 100876%广东省新一代通信与网络创新研究院,广东 广州 510663%北京邮电大学网络与交换国家重点实验室, 北京 100876
网络通信与安全紫金山实验室,江苏 南京 211111
Subjects
智能运维
KPI
异常检测
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ISSN1000-0801
DOI10.11959/j.issn.1000-0801.2021105

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Summary:现有的网络监控和故障修复大多依赖规则系统或者人工处理,然而随着网络规模的不断增大和业务的多样化,这种方式难以满足要求.随着机器学习和深度学习等技术的快速发展,智能运维理论也取得了长足进步,利用人工智能技术提升网络运维智能化能力.KPI(key performance indicator)异常检测是智能运维的一项底层核心技术.针对KPI异常检测技术研究展开综述,对KPI数据和KPI异常进行了描述,并从单指标和多指标两个方面详细介绍了KPI异常检测技术的研究现状;分析了KPI检测的部署应用问题,讨论了未来的研究方向.
ISSN:1000-0801
DOI:10.11959/j.issn.1000-0801.2021105