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大数据场景下应用性能排查的智能根源分析
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| 作者 赵宇辰 关注 4 他的粉丝 发布于 2017年3月2日 | QCon北京2018全面起航:开启与Netflix、微软、ThoughtWorks等公司的技术创新之路!

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概要
随着应用场景的越来越复杂和微服务的兴起,各种软件系统、模块和服务产生的数据越来越多,应用性能正经历着大数据时代的来临,传统应用性能管理技术已经逐渐不能适应数据的增长以及业务需求。应用性能低下和应用出错已经成为困扰软件开发和运维人员最大的挑战之一。排查这类问题往往需要几个小时甚至几天的时间,严重影响了效率和商业业务。在本演讲中,我们将对应用性能中常见的半结构化数据和时间序列进行详细的分析。针对这些数据类型,我们将阐述和展示智能根源分析(RCA)的方法,从而大大降低了应用性能排查的时间至几分钟甚至几秒钟,极大提高了软件开发和运维的效率和成本。

个人简介

赵宇辰,AppDynamics数据科学负责人, 一直致力于人工智能在企业级服务特别是DevOps、APM领域的研究、应用和创新。他是数据科学会议KDD、ICDM、IJCAI的委员会程序委员,还曾任General Assembly的首席数据科学讲师,同时在Sumo Logic,Linkedin,eBay,IBM Watson Research有相关经历,并在应用性能APM和Log领域拥有十多项美国和国际专利。 目前主导和负责下一代大规模数据挖掘、机器学习、异常检测和分析的APM产品构架和研发工作,包括一键式多维度相关性事故因果分析,智能正则表达式自动生成器,多项时间序列的预测和异常检测等等。

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