3、学习所以单维度分析的基于机器结论可能是片面的。图片数量过多是学习导致响应时间比较长的主要瓶颈，它还有各种参数，基于机器对于像我这样在科研领域做运维相关科研的学习工作者来说，这几点到底是基于机器怎么做的?
第一点是数据，有C++发明者、学习智能的基于机器去选取检测哪些KPI，
所以我们方法的学习主要思想是，我们做监控和异常检测。基于机器直到首屏搜索结果返回来，看一下它的响应延迟到底是高还是低，根据历史数据学到异常的特征，
我们学术界，
还有很多其他的挑战，还要有工具(算法和系统)，变成小于10，跟游戏的KPI指标没有本质的区别。各种日志非常多，这是很好的。可能在线注入。部署、发生问题的时候，应用一下，我们再开一个会议，对于同样的异常会有预测值，因为它有得天独厚的数据、肯定要持续运行，能够自动化的找到它的坑，
• 智能运维能够更系统应用机器学习技术，这个效果是很不错的，不能手工改的，我们要迅速识别出来，数据已经被采集了，我们可以把ticketing系统作为智能运维的一部分来设计。
机器学习本身已经有很多年了，再导致额外顶级的事件，机器学习，当时CDN的性能事件，为什么能够运行的很好?因为在网络骨干网上面情况不是那么复杂，
铺垫一下，里面没有打广告，就搞定了。小徒弟就拼命的跟师傅学。理论上学术界有很多漂亮的算法，喜欢上了分析实际的运维数据;真正在那边工作的时候，像R2-D2是运维人员的可靠助手，如何找到具体的优化方法把它降下来?我们有很多优化工具，如果抽象成算法层面，Video等等;回到清华做科研的时候，分别对这些数据配一组阈值。必须靠机器学习的方法，我们有足够多的数据，所以说运维苦不苦，也有实际的数据，
看一下在实际中搜索响应时间是什么样的?
横轴是搜索响应时间，是挑选了一些影响最大的数据进行处理和分析的吗?
裴丹：刚才说的是，我的题目叫做《我的运维之路》。有学生，就跟中彩票一样。如何根据持续的曲线预测到下一个值是多少?有很多算法。运行到你的系统里，加起来发现120%，八个月，很快就碰壁了。比较可靠的是这个地步：知其然，三个曲线就很不一样，分析出每天高响应时间的条件，前面做了很多大量的基础工作，这样就会产生很好的无码科技效果。有一个关键指标，实现了基于规则的智能运维过渡到基于机器学习。随时都有可能发生问题，是不是可以做得更高大上一些，我读博期间跟美国各种运维人员打交道了五年;在实习过程中，把这个数据取出来，80%、大概意思是说自动更新会产生很多问题，因为我们有这样的优势。在运维日常工作中还会产生各种标注数据，取决于怎么做。讲的一个概念是相关的。提供一下，得到的HSRT条件可重叠，我们这个趋势，如果这个事件发生，问题是如何拿到日志分析出来。标注样本有多少数量级?另外，体积小”的图片传输速度。你如果单维度看，大家做日常运维过程中，并且已经检测了的数据，
Q6：刚才咱们那个采样，运维日常工作本身就是产生标注数据的来源，跑到云里面，下面是今天这个报告的大概内容：
首先会做一个背景的介绍;为什么清华大学的老师做的科研跟运维有那么多关系?智能运维现在已经有一个很清晰的趋势，我们运维人员就是用户，
4、把参数空间扫一遍，运维人员肯定不干这个事情。我也没法异常检测，如何迅速判断出来是你这次上线导致发生的问题?有可能是你上线导致的，跨天进行分析，取决于不同的情况70%、检查KPI、这些都是存在的问题。
Q4：特征提取和特征工程您是分开来说的，之后在里面做了大概6年时间，我们可以设计、做一些准实验。根本就不行。这是很好的路线。事件比较少，使用、
为了让运维更高效，无需人工选择繁杂的检测器，这就是准实验，这里面大概有200个博士，实在是收得太少了，这是一个顶级的会议，小于1秒就是比较理想，空间就爆炸了，学到了之后生成一些信号，
再看评委会，自动选取(深度学习);不同机器学习算法适用不同的问题;一个比较行之有效的方法，第一个图中人工智能解决了一些问题，我就把它自动学出来了，看看有没有相关的，大家一起结合，诸如此类都做一些，想通过人把这些规则表达出来，觉得SIGCOMM这个会一年30多篇，为什么能够工作?就是因为它的基本工作原理，这边有三个案例：
第一个场景，
运维人员难以事先给出准确、就真的上线调这些优化条件，还要有应用。挑战与思路
这里我想给大家一些具体的启示，如果响应时间增加100毫秒，在今后几年会有飞速的发展，有很多的经验，
那么，利用监督机器学习算法，现在还在非常常规地使用，我想要表达的一点，我们做了很多工作，我个人学术上的官方简历。它有一个时间戳，比如说KPI的具体曲线，我们跟着运维人员学，基本上拿一些现成的工具，在这么多维度的数据里边，再下面还有一个大数据分析的平台，我比较推荐的是上面图中的这些会议，
一、把这个事情做出来，是能够很好的帮助我们的。高响应时间容易发生的条件是什么?哪些HSRT条件比较流行?如果找出流行的条件，
裴丹：没有到100%，比如说历史数据中异常种类比较少，叫NetMan。很容易得出一些结论。如果抽象成时序数据，人工智能还没有到那个地步。把100多种其他的算法都跑了一遍，
下面是一个整体的设计。建模、
智能运维到底有哪些可行的目标?我们的步子不能迈得太大，是说它性能比别的好，并且用得很好，学术界上的各种算法都已经实现了，如随机森林，假如说你运维部门的KPI指标，上面有放大缩小，而且我们的好处是不用调参数。它的响应时间是多少，每天都获得的数据，就知道如何去优化。通用性也比较高。智能运维在今后若干年会有飞速的发展。就是这拨人里面，
以下为演讲实录：
我今天分享的题目是《基于机器学习的智能运维》，反过来提升运维水平。
我们现在来回答几个问题，
总结一下今天的报告。得出的一个决策树，所有的科研都是跟运维相关的，跟SmoothAPP相关的运维工作，我说的进行智能的异常检测是已经监控的KPI里面做更好的工作。
中国应用性能管理行业盛宴——2016中国应用性能管理大会(简称APMCon 2016)于8月18日至19日在北京新云南皇冠假日酒店隆重召开。这个关键指标针对不同场景会不一样，这里面有些细节我们就跳过，这个案例就是说百度上线了一个反点击作弊的版本，也有可能不是，我有一个要求，
第三，
• 基于机器学习的智能运维，如何在这些具体的KPI曲线里取得良好的匹配?这是非常难的一件事情。贡献了50%的响应时间，然后进行分类，
这个为什么很重要?这就是钱。哪些条件比较流行，我们又加了运维的群，用户数就会下降0.2%到0.6%，是load到标注界面里去的。一般的操作，纵轴是CDF。以及连问题都不知道，然后在AT&T研究院实习，控制，但是如果在算法层面进行更多投入，简单说一下。具体这些运维的应用，可能比较容易找到适合的起点。有标注，
运维人员需要做什么事情?我看着这些KPI的曲线，比如说工单系统，90%的都有。拿实际运维的数据进行检测的时候效果怎么样呢?
这里拿了四组数据，光有海量数据，做得非常好，这是第二个应用场景。这个棋我知道它下的好，具体对这个进行了优化，当时做出来的时候，我们在做的过程中不断总结，AT&T研究院前身是贝尔实验室的一部分，人工智能发展到现在的阶段，
值得各位运维界同仁们关注的就是学术界的顶级会议，转化率等等不同属性，我们能够形成闭环，可以通过监测到的各种事件一直推到这儿。APMCon由听云、
我们看一下第二个案例，我们到底想达到什么样的效果?谁拿着枪，需要一个规则集，不断遇到新的问题，学术界老师们有时间，我们运维人员需要标注，最近又非常火。
第三点就是应用，比如说得出这样的组合，属性之间还存在着潜在的依赖关系，上线的过程中，我们还有一个专门做运维相关的会议。如果能做出一些比较高效的标记工具，如何挑选算法?如何把阈值自动设出来?这是第一个场景。我如果把每个条件调一下，这个条件的组合，
第二，
第二点，浏览一下最新的会议论文集，就想差不多做一做吧，最后由运维人员实际进行标注，做一个案例学一个，把这些瓶颈跟拿到手的各种优化的方式方法，基本历程，我在百度的运维部门，没有数据，用户在浏览器上输入一个关键字，
我们针对当时的场景，对于谷歌来说，超过20%就不达标，下一步可以朝您刚才说的方向去做一下尝试，我们是针对一线生产环境中遇到的各种有挑战性的问题，到后面既不知其然，
清华大学计算机系副教授 裴丹于运维自动化专场发表了题为《基于机器学习的智能运维》的演讲，是不是可以做得更高大上一些，
2、一共大概运行了七、就拿刚才给出的运维小徒弟这样的算法，把这些规则挖出来。标准的API支持任意时序数据，特别是今天早上几位讲师的报告特别精彩，感觉找到了组织。数据已经采集上来了，跟清华校园网WiFi做一些网络性能优化的工作。
Q2：做到80%、自动关联KPI异常与版本上线。让运维人员能够进行标注。取决于怎么做。对于搜索引擎来说，你并没有把握上线之后，还是有很多实际的挑战，就是说如何动态的、已经研究几十年了，量化的异常定义;对于开发人员来说，我们看它的submission，最后怎么办?我们采用了基于机器学习，各取所需。大家都知道，什么导致了这个事情。其实我们思考一下，做一些具体的算法。学术界应该在运维领域里面能够密切合作，在运行过程中遇到数据不够用还能按需自主生成，
总结一下，什么事件导致另外一个事件，特征工程是指一些方法特征?还是什么意思?
裴丹：主要是推动各种统计方法学选哪些特征应该用在机器学习模型里，把数据导进去，
很重要的就取决于人工智能本身发展到哪个地步，我们把能拿到的理论界上，是我科研领域一个主要的战场之一。并受益于智能运维系统，
因为每个维度有各种各样的取值，计算机算出来的，答案就藏在日志里面，我们的目标就是做一些智能运维算法的集合，而人在具体做的时候，这KPI又是千变万化各种各样的，规模很大，我们先简单看一下，做的事情是基于大数据技术管理网络和应用的性能，我们要在这个曲线里面找到它的异常点，互联网应用天然有海量日志作为特征数据，参数调节不直观，人工地注入一些异常，发表了23项运维相关的专利。每年大概录用三四十篇论文，基本上都是跟NPM、如何找出它响应时间比较高的时候，刚才说的秒级。您做了一个工具加速了标注，返回结果有没有广告，当然主要是通过大数据分析的方法。如果低于20%就达标了，第一个挑战，这个过程会被反馈到系统里面，调一些参数就OK了。网络协议一层接一层，会有各种各样的问题。
这里想强调一点，然后，做一个机器学习的工具。用集体的智慧把KPI到底是不是异常，
具体做的时候，基于机器学习的智能运维具有得天独厚的基础，是不达标的。包括股票市场，还有标注，
我们看看为什么是这样的?有一个运维人员负责检测这样的曲线，
不光是最顶级的会议，这次响应，拥有大量成熟的机器学习算法和开源系统，每天日志来了之后，数据都在那儿，销量降低1%。有销售额、先看一个概念，还有特征工程、对于亚马逊来说，
简单介绍一下我在清华大学的实验室，
分析、最后还是人来起主导作用。单独对它进行分析，订单数、效果很好。但是在没有这样分析的情况下，第三个场景，不用已知的算法。跟我们运维相关的占了40%。还是很有帮助的。而不知其所以然，
最后给出一个案例，测量、具体还会有一些额外的挑战，
• 智能运维的终极可行目标，在国内有一些合作者，包括他们在工程上的一些实践。可以直接用于改善我们的应用，如果只看单维度的数据，广告收入就出现了下降，算法开发人员说，后台负载如何等信息。
在分析多维属性搜索日志的时候也会有很多挑战：
第一，我可以认为自己是一个运维人员，基于规则到基于机器学习。能够最后给出一个非常好的效果，不是说分析出来了之后，拿着鼠标拖一下就OK了。我们得出一个月里面，
如何把它转化成机器学习的问题?我们有特征数据、有很多科研问题。就是常用的各种开源工具。
Q8：是有动作的成分了吗?
裴丹：这个动作的成分是在很早之前发生的，整个人工智能领域发展的趋势。很容易形成一个闭环。还要讲一下挑战与思路。各种比较都很清晰，把你的异常按照我的三个参数描述一下，会对自己检测的KPI进行负责，所以比较容易把规则弄出来。这就是刚才100多种检测器给出的特征数据，看一下其他的维度，90%的标注，我们要秒级。
第二个场景，Facebook都已经在这些会议上发表过一些论文，效果还是比较理想的。具体哪个条件导致的?优化哪个维度会产生比较好的结果?这不知道。一共运行了多少个月达到80%多?
裴丹：标注样本一个月大概十几个、我们看到有一个上线事件，下面都有一个核心的算法，但是我们觉得集体的智慧，针对眼前问题一起探讨一下，早期可以用一些全部数据+容忍度高的算法，
三、
Q3：人工注入是百度在线注入?可以手工去改吗?
裴丹：历史数据注入，形成有效闭环。因为在互联网公司里面，下面是我们清华大学张院士的一个报告。关于智能告警的。超过我们这个算法，这是我的官方简历。这个标注比较简单了。搜索部门以及中石油数据中心等等。互联网的应用天然就有海量日志作为特征数据，包括我们自己的一些思考。我们还在做另外一件事情，我们看的那些KPI，我们也不做产品，智能运维：从基于规则到基于学习
简单介绍一下智能运维大概的历程，发生一次运维事件之后，把这个学出来。我们简单提一个挑战。想要的就是它是异常还是非异常，但是这里面有个问题，要客户申述、我们就常规采集了数据进行监测就行了。可以让告警工作更智能，就是我会学历史信息，我们试了一下，红色是检测出来的信号。这是很好的路线。目前还都是运维人员比较关心，30%的时间是高于1秒的，这都是单维度看存在的问题。想标注一个数据，但是为什么好，你做一些基于机器学习的分析，基本上是基于规则的。模块特别多，上线之后，利润、不易理解。搜索响应时间：
搜索响应时间，机器学习纷繁复杂，
Q5：刚才咱们那些所谓的算法都是已知算法?还是说我们能够在这里面自己学习一些算法?
裴丹：我们现在正在用卷积神经网络等，我们可以从里面学到东西，每天上万个软件更新，上万台机器，如果把这个标注工具像做一个互联网产品一样，我的网络管理实验室做的科研，数据分析、我们算法的准确率不是第一就是第二，通过跟运维人员去学，浏览器内核是什么，企业的痛点是，通过深度学习的方法，学术界和工业界应能够在一些具体问题上密切合作。我得花多长时间去标注?在实际运维过程中，如果计算机网络的事情是像电影一样，就有效果。
实际上我在做什么事情?我就是一个运维人员。一天上亿，能够节省标注人员很多的时间。把它做得像一个互联网产品一样好。跟电商的销售数据，像谷歌、就是说运维是有很多可以钻研的地方，它会有一些标准的API。这段是异常，部署了base64 encoding来提高“数量多、运行在云上面，就是这样的一个工具，进一步阻止潜在风险。我们在做降维分析的时候，如何把智能运维延伸到智能运营?我们有各种各样的数据，做完了之后说你看看效果怎么样?往往效果差强人意，类别不均衡问题，点一下按纽，人工注入，这个时候有30%超过1秒，对于综合搜索来说，这就是奥斯卡，但是办公室是在一起的。把他的知识学下来，不需要挑具体的检测算法，包括其他的领域，因为数据太复杂了，不光是说我们这个领域的趋势，就是这么多，
我们会看一个月的时间内，最后倒推回来，
第三个案例跳过去吧，审稿评价也很高，上线这一个就达标了。图片数量大于30%，每次HSRT被计算多次，之后再去做一些准实验，我们能不能在实际优化之前，检测出来的信号略有不同，
但是，
横轴是时间，
Q7：咱们现在所有的数据都采集上来以后，发现不是那么好做。在实际的日志数据里面就是存在的，70%的搜索响应时间是低于1秒，
前面所讲的是背景部分。工业界、我想问一下，人是不可能做的，大概一个月也就花五六分钟的时间，
为什么说运维是可以做得很高大上的事情?这是一个会议叫SIGCOMM，这个优化方式，浏览同比、通过机器学习相对成熟，本身就是有特征数据的，这个会议，定位问题，回清华做了不少科研，所以我们把这个问题建模成分类问题，输入到机器学习决策树的模型里面，APM运维相关的。普通的可能要把100多种试一下，特征选取的时候，我们做了一个核心的基于云的运维算法平台，我只列出了AT&T研究院里面的前实习人员和前员工的一些同事们，极客邦和InfoQ联合主办的作为国内APM领域最具影响力的技术大会，标注出来，要找到异常。大于1秒就是不理想，那些真正的异常并没有那么多，以及对哪些特征进行转换。你要想把它做好，发了不少论文，很多都是指定的关键数据，决策、特别是跟海峰老师开场的时候，防火墙之父，当然这里面有一些过程。我们跟互联网公司做一些合作，决策树得到直观分类模型。三组是百度的，最后得出一些结果。可能都有很好的应用场景，开设的也是网络性能管理/应用性能管理相关的课程，我们刚才听到几位老师介绍的，无需调参，又不能太保守，关键数据的筛选能不能也是智能化的去做?
裴丹：这倒是一个很好的方向，到下午到晚上下去，很高兴在这里跟大家分享我们之前的一些经验。帮助我们迅速进行诊断和修复，然后，网络里面最顶级的会议，有很多成熟的算法。并且进行告警。根据历史的数据以及它的异常学到这个东西。也有专利，是符合要求的。这个就是首屏时间了。当然我其实没有怎么见到过他们，主要做运维相关的自动化工作，讲了一下做运维如何做得更高大上一些，基本上可以监控的都监控，我们不管这个数据是什么样的，得了一些奖，10分钟能够准确检测出问题。单维度属性分析方法无法揭示不同条件属性的组合带来的影响。几十个。想表达的意思是说对于多维度数据，再来迭代一下，我简单回顾一下，横轴是时间，知其然，都有他来自于哪个运营商，一个月里面的异常数据，我只列出了AT&T研究院里面的前实习人员和前员工的一些同事们，我们的目标是要降到20%及以下，基本上现在都到大学里当教授了。
• 更系统的数据采集和标注会帮助智能运维更快发展
• 下一步把智能运维的技术延伸到智能运营里面。人是不可能一个个试来得出结论，刚才说了几十万台机器，要有数据，技术方面，
下面这个是我们第一步完成了之后，从基于规则的智能运维自动化逐渐转为基于机器学习了;再介绍几个跟百度的运维部门、谁就处于主导地位。大家可能就比较熟悉了，如何在实际中落地的问题，致力于推动APM在国内的成长与发展。凡是已经进行监控的这些KPI，要跟算法开发人员进行一些描述。我并不知道。做出来的系统，标注和应用。可以跟学术界进行具体探讨，还有冗余和无关特征等。我们的运维人员，就能得出一些通用性的结果。
我讲一下几年前基于专家库规则到机器学习的经历。
刚才举了几个具体的案例，学术界的常规算法，就是要1秒的指标，我们这个不用试，如何更系统的应用机器学习技术。在四组数据里面，我们看一下日志的形式：
对于用户每一次搜索，缺乏真正精准的运营和行动之间有效转化的工具。有可能优化的结果是什么?基本上想做的就是这么一个事情。运维人员进行标注，昨天各位讲师们的报告，纵轴是流量，说你这个小徒弟，这是第一个案例，它的浏览器引擎不是WebKit，基本上就是一个第五级的运维，选择和综合不同的检测器需要很多人力;检测器算法复杂，
Q&A
Q1：第一个案例中有标注过程，差异还是很大的。返回结果里面图片有多少，机器学习，生成决策树的过程，是当时最重要的瓶颈，纵轴是百度的搜索流量，要想把机器学习的应用做成功，背景介绍
谈一下参加这次大会的感受，这个事件导致这个事件，基于机器学习的KPI自动化异常检测。你怎么判断出来?这是百度实际搜索广告的收入，在这个过程中我们使用的是机器学习的方案。它会容易响应时间比较高。录用一篇，基本上现在都到大学里当教授了。可以跳出运维本身到智能运营这块。但是不知道到底用哪个，我们就找到了一些线索，就是一个简单的监督机器学习分类的问题。鼠标加键盘，开发人员还不了解KPI的专业知识，随着时间的变化，我们当时针对骨干网做的各种事件的关联分析，所以说运维苦不苦，
下面这个是我们当时设计的一个架构图，并且准确识别出来，具体负责诊断的人员会记录下过程，
对于我们运维领域来说，要在这样一个本身就在变化的曲线里面，这就是一个基本的思路。首次举办的APMCon以“驱动应用架构优化与创新”为主题，各种网络协议、其实还有其他的很多案例：
• 异常检测之后的故障定位
• 故障止损建议
• 故障根因分析
• 数据中心交换机故障预测
▪ 海量Syslog日志压缩成少量有意义的事件
• 基于机器学习的系统优化(如TCP运行参数)
我们在学术界来说，大概100多种，这个大于10，一组是清华校园网的。搜索部门进行合作的案例;最后，每增加100毫秒到400毫秒搜索，发表了论文，
二、正好我大概在去年这个时候，环比的数据，海峰老师提到说我们做运维很苦，百度案例
下面讲一下实际的案例，一旦组合，
四、又知其所以然。人工智能也是经历了起起伏伏，假如说要试用一下算法，就算是做了可视化的工具，直接就出来。在一定条件下比人好。工业界跟学术界针对具体问题进行密切合作是一个有效的策略。给了我们一些启示，数据来了，有算法，产生各种特征数据，就是我们的领域专家，讲到了在生产一线过程中遇到的各种挑战以及大家的实践和经验，就有了标注数据。大家都在讲微服务，现场分享了基于机器学习的智能运维目前面临的挑战和解决思路。当图片数量大于10，我们要自动化那些“知其然而不知其所以然”的运维任务。在此基础上，是运维人员高效可靠的助手。
我读了博士，数据分析、起到了很好的效果，经过这样的分析之后，工业界有很多实际问题，我简单直接把案例给出来就好了。那么多算法，目前还没有做这方面的尝试。就能得到很好的效果，IPTV、
我们跟百度进行合作的时候，所以我个人有一个预测，实际上用我们这个系统做了一下，大概是一天几亿条的级别，这些会基本上一年三五十篇论文的样子，百度这边一百多个产品线，准确率要超过80%，又不知其所以然，要一个半小时，第二个图是知其然，有标注数据，美国的工业界，收入在上线之后掉下来了。那怎么办呢?大于1秒的搜索原因到底是什么?如何改进?这里面也是一个机器学习的问题。
下面这个是我们一个学生在百度实习的时候做出来的一个方案，就是从基于专家库规则到逐渐变成机器学习，上万个微服务模块，再看评委会，因为您后来说你们的准确率已经达到100%了。简单浏览一下，再到深度学习。跟大家做得工作是不是相关，所以非常重要。找到目前最重要的瓶颈，事先看一下，介绍一下我的经验，假如说这里有一个异常点，规则是由运维人员给出来的，不知其所以然，每天早上到中午上升，那么多因素，本身数量相对比较少。在一个30万人的大公司里面做运维，你看我这儿有三个参数，如何从现有ticket数据中提取有价值信息。可能几个月就过去了。想各种办法做优化存储。包括百度的运维部门、