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基于日志trace的智能故障定位系统

作者 曹轩  发布于  2018年2月4日 作者 曹轩 关注 0 他的粉丝  发布于  2018年2月4日

结合机器学习技术的进步,实现一套基于日志trace的智能故障定位系统及其背后的一套技术方案,主要基于以下技术:1.基于GBDT的单PV根因预测模型;2.数据多维度汇聚与维度间信息熵排序;3.智能抽样系统;4.数据获取异步化、维度逐级下钻等一系列工程优化;最终能够实现WQPS/sec的PV根因定位能力,并能够根据根因做统计上的多维度汇聚,该系统应用于百度核心搜索系统,极大提升了重大异常问题定位效率。

35:23
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容器环境下基于APM的海量日志全链路跟踪分析

作者 苌程  发布于  2018年2月1日 作者 苌程 关注 0 他的粉丝  发布于  2018年2月1日

在微服务容器环境中,分析日志变成了痛苦的活儿。即使存在统一日志系统,但面对的问题是同一时刻会有几十甚至上百个相同的实例日志,每个日志都看一遍都将花费巨大的时间成本。那么,如何分析?如何快速的定位一次用户访问的全链路日志呢?本次分享主要介绍谐云科技在服务好客户过程中的实践性知识,深入讲解如何将用户访问的微服务的全链路日志整合分析,从而极大缩短日志分析的时间。

37:30
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IT运维分析与日志搜索分析引擎案例分析

作者 陈军  发布于  2016年11月3日 1 作者 陈军 关注 1 他的粉丝  发布于  2016年11月3日 1

这个演讲将介绍ITOA,比较各种日志处理技术,重点讲解实时日志搜索分析引擎,比较索引阶段对日志做结构化(Schema on Write)及检索阶段对日志做结构化(Schema on Read),在搜索框里编写搜索处理语言(Search Processing Language, SPL)以灵活地支持各种业务分析,及在金融、运营商的一些应用案例。

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