• DMAS-12-如何基于 AI 实现根因分析？ （Root Cause Analysis, RCA）
  chat 基于传统规则的方式如何实现 RCA? 基于传统规则的方式实现根因分析（Root Cause Analysis，RCA）通常依赖于专家经验、预定义的规则和逻辑推理。 与基于 AI 的方法不同，传统规则方法不涉及数据驱动的学习过程，而是通过事先设定的规则、模型和流程来推断根本原因。 以下是基于传统规则实现 RCA 的几个关键步骤和常见方法： 1. 数据收集与整理 传统规则方...
  2024-11-28 17:18:08 | AiOps
• DMAS-11-工商银行运维转型 应该有哪些模块？
  chat 监控管理应该有哪些系统模块？ 监控管理系统通常包括以下几个核心模块，每个模块负责不同的监控任务，确保系统的稳定性、性能和安全性： 1. 数据采集模块 功能：负责从各种来源（如操作系统、应用程序、网络设备、数据库、容器等）收集数据。 数据类型：CPU 使用率、内存使用率、磁盘空间、网络带宽、请求响应时间、错误率、日志数据等。 技术实现：通过代理（Agent）、SN...
  2024-11-28 17:18:08 | AiOps
• DMAS-10-百度分布式数据库GaiaDB-X
  GaiaDB-X 百度分布式数据库 GaiaDB-X 是一款高度兼容 MySQL 的分布式关系型数据库产品，专注于解决数据库分布式扩展难题，突破传统单机数据库容量和性能瓶颈，提供大并发访问及 TB 级海量数据场景下的数据库存储服务。 GAIADB-X 具备分库分表、弹性扩展、读写分离、高可用等分布式数据库核心能力，同时提供了分布式数据库生命周期的运维管控能力。 百度分布式数据库Gaia...
  2024-11-28 17:18:08 | AiOps
• DMAS-09-数据库异常数据生成系统（Database Anomaly Data Generation System）
  chat 数据库异常数据生成系统是什么样的？应该有哪些核心能力 数据库异常数据生成系统（Database Anomaly Data Generation System）是一个用于模拟和生成异常数据的系统，旨在帮助开发人员、运维人员以及安全团队测试、验证和优化数据库的异常检测、故障排查和性能优化能力。 通过生成包含各种异常模式的数据，可以测试系统在面对异常情况时的响应能力和稳定性。这种系...
  2024-11-28 17:18:08 | AiOps
• DMAS-08-AI 用于 SQL 根因分析
  chat 传统的基于规则的 SQL 根因分析是什么样的？有哪些不足 传统的基于规则的 SQL 根因分析是通过预定义的一组规则来判断数据库查询性能问题的来源。 其核心思想是通过分析SQL查询、执行计划、数据库日志等数据，运用预设的规则来推断出问题的根本原因。 常见的分析方法包括： 1. 基于规则的 SQL 根因分析方法 执行计划分析：分析 SQL 执行计划中的操作，如全表扫描、...
  2024-11-28 17:18:08 | AiOps
• DMAS-07-AI 用于故障诊断和运维报告生成
  chat AI 用于故障诊断和运维报告生成 AI在软件行业中的故障诊断和运维报告生成有着广泛的应用，主要通过以下几种方式来提升运维效率和系统可靠性： 1. 故障诊断 故障诊断是运维中最核心的任务之一，AI可以通过数据驱动的方式来帮助运维人员迅速发现、定位并解决问题。以下是常见的AI应用方式： a. 异常检测 通过对历史数据和实时数据的学习，AI模型（如机器学习、深度学习）可以检测出系...
  2024-11-28 17:18:08 | AiOps
• DMAS-06-AI L1 到 L5 的发展阶段定义
  chat AI L1 到 L5 的发展阶段定义 L1 到 L5 各级别的核心特征总结 级别 名称 能力 任务范围 核心特征 L1 狭义人工智能（Narrow AI） 执行单一任务，依赖规则和预定模型。 单一领域任务，如语音识别、图...
  2024-11-28 17:18:08 | AiOps
• DMAS-05-腾讯湖仓一体化 （Lakehouse Architecture）
  chat 详细介绍一下数据的湖仓一体化 数据湖仓一体化（Lakehouse Architecture） 数据湖仓一体化（Lakehouse）是一个新兴的数据架构理念，它结合了数据湖（Data Lake）和数据仓库（Data Warehouse）的优势，旨在克服两者各自的局限性，提供一个统一的解决方案。 数据湖仓一体化的目标是能够高效地存储和处理结构化、半结构化和非结构化数据，同时提供...
  2024-11-28 17:18:08 | AiOps