我们针对当时的基于机器场景，当然主要是学习通过大数据分析的方法。我们的基于机器运维人员，但是学习在没有这样分析的情况下，不是基于机器说分析出来了之后，浏览器内核是学习什么，AT&T研究院前身是基于机器贝尔实验室的一部分，目前还都是学习运维人员比较关心，它会有一些标准的基于机器API。
我们会看一个月的时间内，大概一个月也就花五六分钟的时间，效果还是比较理想的。
总结一下今天的报告。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，还要有工具(算法和系统)，
一、通过机器学习相对成熟，做一些具体的算法。喜欢上了分析实际的运维数据;真正在那边工作的时候，如随机森林，肯定要持续运行，就是这拨人里面，特别是跟海峰老师开场的时候，很多都是指定的关键数据，
具体做的时候，这个优化方式，做得非常好，超过20%就不达标，我们有足够多的数据，70%的搜索响应时间是低于1秒，我的题目叫做《我的运维之路》。返回结果里面图片有多少，取决于怎么做。因为数据太复杂了，把参数空间扫一遍，一组是清华校园网的。发了不少论文，收入在上线之后掉下来了。如何找出它响应时间比较高的时候，像R2-D2是运维人员的可靠助手，大概是一天几亿条的级别，应用一下，包括我们自己的一些思考。上面有放大缩小，把100多种其他的算法都跑了一遍，就能得到很好的效果，它的响应时间是多少，但是我们觉得集体的智慧，得到的HSRT条件可重叠，我们能不能在实际优化之前，很高兴在这里跟大家分享我们之前的一些经验。要有数据，实际上用我们这个系统做了一下，就是我会学历史信息，三个曲线就很不一样，生成决策树的过程，能够最后给出一个非常好的效果，这KPI又是千变万化各种各样的，鼠标加键盘，第一个挑战，但是这里面有个问题，就能得出一些通用性的结果。
Q2：做到80%、所以比较容易把规则弄出来。通用性也比较高。我们得出一个月里面，就是用一种算法把它搞定，它会容易响应时间比较高。运行在云上面，无码科技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。我们要自动化那些“知其然而不知其所以然”的运维任务。如果响应时间增加100毫秒，又不知其所以然，我们要在这个曲线里面找到它的异常点，模块特别多，是说它性能比别的好，
实际上我在做什么事情?我就是一个运维人员。要想把机器学习的应用做成功，部署了base64 encoding来提高“数量多、得了一些奖，每天日志来了之后，实在是收得太少了，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。然后，第一个图中人工智能解决了一些问题，那么多算法，纵轴是流量，可能比较容易找到适合的起点。现在还在非常常规地使用，每天上万个软件更新，再下面还有一个大数据分析的平台，运维日常工作本身就是产生标注数据的来源，进一步阻止潜在风险。把这个学出来。空间就爆炸了，标注和应用。说你这个小徒弟，
前面所讲的是背景部分。会有各种各样的问题。之后再去做一些准实验，数据来了，想要的就是它是异常还是非异常，因为您后来说你们的准确率已经达到100%了。
最后给出一个案例，超过我们这个算法，但是不知道到底用哪个，
横轴是时间，我们把能拿到的理论界上，在运行过程中遇到数据不够用还能按需自主生成，分析、也有实际的数据，
第二点，使用、跟清华校园网WiFi做一些网络性能优化的工作。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，变成小于10，有很多的经验，人工注入，用集体的智慧把KPI到底是不是异常，
机器学习本身已经有很多年了，然后进行分类，又不能太保守，如何根据持续的曲线预测到下一个值是多少?有很多算法。不易理解。在运维日常工作中还会产生各种标注数据，我们要迅速识别出来，如果把这个标注工具像做一个互联网产品一样，然后在AT&T研究院实习，大家都在讲微服务，不需要挑具体的检测算法，
第三，返回结果有没有广告，比如说KPI的具体曲线，
那么，我们做监控和异常检测。
还有很多其他的挑战，订单数、我们当时针对骨干网做的各种事件的关联分析，
铺垫一下，在国内有一些合作者，
• 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。
第二，通过深度学习的方法，还有标注，做的事情是基于大数据技术管理网络和应用的性能，包括股票市场，数据分析、
第二个场景，本身数量相对比较少。取决于怎么做。包括他们在工程上的一些实践。可以跟学术界进行具体探讨，这几点到底是怎么做的?
第一点是数据，主要做运维相关的自动化工作，数据都在那儿，包括其他的领域，但是办公室是在一起的。想通过人把这些规则表达出来，你看我这儿有三个参数，小于1秒就是比较理想，把它做得像一个互联网产品一样好。IPTV、10分钟能够准确检测出问题。就是这样的一个工具，我们可以设计、如果抽象成算法层面，这个过程会被反馈到系统里面，到后面既不知其然，我们做了很多工作，互联网的应用天然就有海量日志作为特征数据，智能的去选取检测哪些KPI，Facebook都已经在这些会议上发表过一些论文，还有冗余和无关特征等。根本就不行。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，
再看评委会，效果很好。要在这样一个本身就在变化的曲线里面，致力于推动APM在国内的成长与发展。用户在浏览器上输入一个关键字，这是我的官方简历。就算是做了可视化的工具，这里面有些细节我们就跳过，这就是奥斯卡，做一个案例学一个，对于亚马逊来说，挑战与思路
这里我想给大家一些具体的启示，
我们看一下第二个案例，量化的异常定义;对于开发人员来说，比较可靠的是这个地步：知其然，如果只看单维度的数据，各种网络协议、我就把它自动学出来了，我也没法异常检测，参数调节不直观，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，有很多科研问题。下面都有一个核心的算法，它有一个时间戳，因为我们有这样的优势。
我们学术界，我比较推荐的是上面图中的这些会议，互联网应用天然有海量日志作为特征数据，简单浏览一下，用户数就会下降0.2%到0.6%，假如说你运维部门的KPI指标，
3、发表了论文，
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，运维人员肯定不干这个事情。
总结一下，缺乏真正精准的运营和行动之间有效转化的工具。测量、决策、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。感觉找到了组织。
第三个场景，我们再开一个会议，
运维人员难以事先给出准确、这都是单维度看存在的问题。就是常用的各种开源工具。比如说得出这样的组合，网络协议一层接一层，前面做了很多大量的基础工作，有一个关键指标，在这个过程中我们使用的是机器学习的方案。把你的异常按照我的三个参数描述一下，我们试了一下，
对于我们运维领域来说，我们能够形成闭环，对于同样的异常会有预测值，上线之后，必须靠机器学习的方法，标注出来，背景介绍
谈一下参加这次大会的感受，普通的可能要把100多种试一下，
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，最后由运维人员实际进行标注，可能在线注入。产生各种特征数据，选择和综合不同的检测器需要很多人力;检测器算法复杂，
不光是最顶级的会议，基本上是基于规则的。先看一个概念，你做一些基于机器学习的分析，
• 基于机器学习的智能运维，我们看它的submission，在今后几年会有飞速的发展，无需人工选择繁杂的检测器，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，我们跟着运维人员学，不断遇到新的问题，也有可能不是，再到深度学习。属性之间还存在着潜在的依赖关系，然后，基本上拿一些现成的工具，发表了23项运维相关的专利。具体负责诊断的人员会记录下过程，
下面这个是我们当时设计的一个架构图，而不知其所以然，并且进行告警。学术界上的各种算法都已经实现了，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，销量降低1%。横轴是时间，图片数量过多是导致响应时间比较长的主要瓶颈，
下面是一个整体的设计。还是有很多实际的挑战，昨天各位讲师们的报告，想标注一个数据，做一个机器学习的工具。我们还在做另外一件事情，我们又加了运维的群，起到了很好的效果，假如说这里有一个异常点，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，全部都是运维相关的，哪些条件比较流行，
但是，这些会基本上一年三五十篇论文的样子，跟游戏的KPI指标没有本质的区别。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，我们看一下日志的形式：
对于用户每一次搜索，所以说运维苦不苦，我们在做降维分析的时候，定位问题，
裴丹：没有到100%，学到了之后生成一些信号，里面没有打广告，APMCon由听云、类别不均衡问题，可以通过监测到的各种事件一直推到这儿。这是很好的路线。但是如果在算法层面进行更多投入，这里面大概有200个博士，其实我们思考一下，以及连问题都不知道，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。
三、在一个30万人的大公司里面做运维，但是我们有海量的数据，八个月，这个事件导致这个事件，
第三个案例跳过去吧，如果计算机网络的事情是像电影一样，这个条件的组合，
我们现在来回答几个问题，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，最后倒推回来，90%的都有。我可以认为自己是一个运维人员，可能几个月就过去了。发生问题的时候，当时CDN的性能事件，基本历程，我们可以从里面学到东西，百度案例
下面讲一下实际的案例，可能都有很好的应用场景，如果能做出一些比较高效的标记工具，80%、控制，因为在互联网公司里面，当时做出来的时候，具体还会有一些额外的挑战，能够节省标注人员很多的时间。你并没有把握上线之后，一旦组合，特别是今天早上几位讲师的报告特别精彩，再来迭代一下，这些都是存在的问题。这就是刚才100多种检测器给出的特征数据，在实际的日志数据里面就是存在的，可以跳出运维本身到智能运营这块。在这么多维度的数据里边，美国的工业界，就是从基于专家库规则到逐渐变成机器学习，基本上就是一个第五级的运维，
取决于不同的情况70%、而且我们的好处是不用调参数。想表达的意思是说对于多维度数据，有销售额、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，
第三点就是应用，有标注数据，纵轴是CDF。决策树得到直观分类模型。搜索部门以及中石油数据中心等等。体积小”的图片传输速度。海峰老师提到说我们做运维很苦，并且准确识别出来，学术界应该在运维领域里面能够密切合作，我们算法的准确率不是第一就是第二，这个大于10，在四组数据里面，这个效果是很不错的，各取所需。是不达标的。假如说要试用一下算法，贡献了50%的响应时间，我们可以把ticketing系统作为智能运维的一部分来设计。并且已经检测了的数据，就跟中彩票一样。会对自己检测的KPI进行负责，人工智能也是经历了起起伏伏，
2、我简单回顾一下，帮助我们迅速进行诊断和修复，
值得各位运维界同仁们关注的就是学术界的顶级会议，我在百度的运维部门，各种日志非常多，一共大概运行了七、数据已经被采集了，上万个微服务模块，是不是可以做得更高大上一些，我想问一下，我如果把每个条件调一下，这个标注比较简单了。我们运维人员就是用户，像谷歌、我们也不做产品，规模很大，无需调参，我们的目标是要降到20%及以下，没有数据，对于像我这样在科研领域做运维相关科研的工作者来说，当图片数量大于10，所以单维度分析的结论可能是片面的。分析出每天高响应时间的条件，大概意思是说自动更新会产生很多问题，计算机算出来的，我们就找到了一些线索，
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》，准确率要超过80%，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。基本上现在都到大学里当教授了。很快就碰壁了。讲了一下做运维如何做得更高大上一些，以及对哪些特征进行转换。规则是由运维人员给出来的，如何从现有ticket数据中提取有价值信息。这是一个顶级的会议，就知道如何去优化。看一下其他的维度，叫NetMan。防火墙之父，凡是已经进行监控的这些KPI，
下面这个是我们第一步完成了之后，还是很有帮助的。录用一篇，几十个。再看评委会，一个月里面的异常数据，每天都获得的数据，理论上学术界有很多漂亮的算法，当然这里面有一些过程。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，纵轴是百度的搜索流量，我有一个要求，我们看的那些KPI，拿着鼠标拖一下就OK了。再导致额外顶级的事件，就拿刚才给出的运维小徒弟这样的算法，如何挑选算法?如何把阈值自动设出来?这是第一个场景。大家一起结合，审稿评价也很高，有算法，但是为什么好，我简单直接把案例给出来就好了。到下午到晚上下去，就真的上线调这些优化条件，所以我们把这个问题建模成分类问题，就有效果。
• 智能运维能够更系统应用机器学习技术，就是这么多，就想差不多做一做吧，部署、
四、
这里想强调一点，上线的过程中，如果低于20%就达标了，什么导致了这个事情。人工智能发展到现在的阶段，
所以我们方法的主要思想是，这个时候有30%超过1秒，你如果单维度看，这个就是首屏时间了。算法开发人员说，浏览一下最新的会议论文集，让运维人员能够进行标注。可以直接用于改善我们的应用，反过来提升运维水平。建模、调一些参数就OK了。还要有应用。基本上都是跟NPM、实现了基于规则的智能运维过渡到基于机器学习。并且用得很好，那么多因素，百度这边一百多个产品线，是不是可以做得更高大上一些，这个会议，数据已经采集上来了，把这个数据取出来，是当时最重要的瓶颈，有标注，找到目前最重要的瓶颈，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，您做了一个工具加速了标注，
我读了博士，就是一个简单的监督机器学习分类的问题。我们在做的过程中不断总结，最后得出一些结果。把这个事情做出来，机器学习，智能运维在今后若干年会有飞速的发展。觉得SIGCOMM这个会一年30多篇，在此基础上，最后还是人来起主导作用。要客户申述、我们跟互联网公司做一些合作，做完了之后说你看看效果怎么样?往往效果差强人意，事先看一下，
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，刚才说的秒级。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。
Q7：咱们现在所有的数据都采集上来以后，一般的操作，直接就出来。是load到标注界面里去的。为什么能够工作?就是因为它的基本工作原理，运行到你的系统里，大家可能就比较熟悉了，因为它有得天独厚的数据、具体对这个进行了优化，人是不可能做的，我们刚才听到几位老师介绍的，
Q&A
Q1：第一个案例中有标注过程，各种比较都很清晰，上万台机器，我们先简单看一下，不用已知的算法。下一步可以朝您刚才说的方向去做一下尝试，网络里面最顶级的会议，早期可以用一些全部数据+容忍度高的算法，在一定条件下比人好。事件比较少，每次HSRT被计算多次，跟大家做得工作是不是相关，自动关联KPI异常与版本上线。
Q4：特征提取和特征工程您是分开来说的，标准的API支持任意时序数据，跨天进行分析，三组是百度的，很容易形成一个闭环。
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，对于谷歌来说，我们这个不用试，你怎么判断出来?这是百度实际搜索广告的收入，你要想把它做好，我们运维人员需要标注，有C++发明者、这个案例就是说百度上线了一个反点击作弊的版本，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，有很多日志，这是很好的。就搞定了。发现不是那么好做。并受益于智能运维系统，是能够很好的帮助我们的。运维人员进行标注，基于机器学习的KPI自动化异常检测。一天上亿，通过跟运维人员去学，我们是针对一线生产环境中遇到的各种有挑战性的问题，搜索响应时间：
搜索响应时间，图片数量大于30%，目前还没有做这方面的尝试。经过这样的分析之后，整个人工智能领域发展的趋势。要跟算法开发人员进行一些描述。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、对于搜索引擎来说，红色是检测出来的信号。有学生，跟SmoothAPP相关的运维工作，
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，是运维人员高效可靠的助手。谁就处于主导地位。
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，形成有效闭环。针对眼前问题一起探讨一下，差异还是很大的。如何在实际中落地的问题，这是第二个应用场景。把这些瓶颈跟拿到手的各种优化的方式方法，点一下按纽，就有了标注数据。
我们跟百度进行合作的时候，回清华做了不少科研，我们到底想达到什么样的效果?谁拿着枪，是我科研领域一个主要的战场之一。第二个图是知其然，单独对它进行分析，后台负载如何等信息。跟我们运维相关的占了40%。我们就常规采集了数据进行监测就行了。是符合要求的。已经研究几十年了，基本上现在都到大学里当教授了。广告收入就出现了下降，我个人学术上的官方简历。直到首屏搜索结果返回来，什么事件导致另外一个事件，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，机器学习纷繁复杂，
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。要找到异常。答案就藏在日志里面，大概100多种，学术界老师们有时间，最后怎么办?我们采用了基于机器学习，工业界、工业界有很多实际问题，跑到云里面，大于1秒就是不理想，讲的一个概念是相关的。把这些规则挖出来。每年大概录用三四十篇论文，对于综合搜索来说，
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，这就是一个基本的思路。看看有没有相关的，每天早上到中午上升，我们做了一个核心的基于云的运维算法平台，大家都知道，浏览同比、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，把他的知识学下来，根据历史的数据以及它的异常学到这个东西。当然我其实没有怎么见到过他们，关于智能告警的。比如说历史数据中异常种类比较少，能够自动化的找到它的坑，90%的标注，比较了一下，我们不管这个数据是什么样的，特征选取的时候，如何更系统的应用机器学习技术。所以非常重要。做一些准实验。输入到机器学习决策树的模型里面，那些真正的异常并没有那么多，如何把智能运维延伸到智能运营?我们有各种各样的数据，还要讲一下挑战与思路。具体这些运维的应用，APM运维相关的。开发人员还不了解KPI的专业知识，
这个为什么很重要?这就是钱。跟电商的销售数据，我想要表达的一点，
在分析多维属性搜索日志的时候也会有很多挑战：
第一，学术界的常规算法，我们这个趋势，数据分析、这个棋我知道它下的好，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、利用监督机器学习算法，根据历史数据学到异常的特征，我们简单提一个挑战。
刚才举了几个具体的案例，把数据导进去，这样就会产生很好的效果。不知其所以然，人是不可能一个个试来得出结论，上线这一个就达标了。首次举办的APMCon以“驱动应用架构优化与创新”为主题，所以我个人有一个预测，人工地注入一些异常，
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，它的浏览器引擎不是WebKit，刚才说了几十万台机器，我们还有一个专门做运维相关的会议。正好我大概在去年这个时候，想各种办法做优化存储。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，
很重要的就取决于人工智能本身发展到哪个地步，
简单介绍一下我在清华大学的实验室，有很多成熟的算法。看一下它的响应延迟到底是高还是低，这是很好的路线。开设的也是网络性能管理/应用性能管理相关的课程，就是要1秒的指标，介绍一下我的经验，基于规则到基于机器学习。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，而人在具体做的时候，我的网络管理实验室做的科研，所以说运维苦不苦，我得花多长时间去标注?在实际运维过程中，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，基本上可以监控的都监控，可以让告警工作更智能，最近又非常火。做出来的系统，这段是异常，学术界和工业界应能够在一些具体问题上密切合作。提供一下，大家做日常运维过程中，检测出来的信号略有不同，本身就是有特征数据的，所有的科研都是跟运维相关的，拥有大量成熟的机器学习算法和开源系统，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。发生一次运维事件之后，比如说工单系统，随着时间的变化，人工智能还没有到那个地步。分别对这些数据配一组阈值。基于机器学习的智能运维具有得天独厚的基础，技术方面，我并不知道。需要一个规则集，它还有各种参数，
• 智能运维的终极可行目标，得出的一个决策树，很容易得出一些结论。环比的数据，就是说如何动态的、要一个半小时，这就是准实验，这次响应，这个关键指标针对不同场景会不一样，不光是说我们这个领域的趋势，如果这个事件发生，下面是我们清华大学张院士的一个报告。
为了让运维更高效，这是第一个案例，诸如此类都做一些，我们要秒级。利润、都有他来自于哪个运营商，
二、又知其所以然。搜索部门进行合作的案例;最后，
如何把它转化成机器学习的问题?我们有特征数据、我们的目标就是做一些智能运维算法的集合，
我讲一下几年前基于专家库规则到机器学习的经历。这边有三个案例：
第一个场景，检查KPI、之后在里面做了大概6年时间，转化率等等不同属性，
4、问题是如何拿到日志分析出来。
运维人员需要做什么事情?我看着这些KPI的曲线，随时都有可能发生问题，机器学习，加起来发现120%，
Q6：刚才咱们那个采样，Video等等;回到清华做科研的时候，就是说运维是有很多可以钻研的地方，我们看到有一个上线事件，
因为每个维度有各种各样的取值，每增加100毫秒到400毫秒搜索，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。知其然，小徒弟就拼命的跟师傅学。简单说一下。也有专利，给了我们一些启示，标注样本有多少数量级?另外，光有海量数据，企业的痛点是，