课程笔记 如何让机器听懂我的“警告”？网络AIOps应用实践

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课程名称

如何让机器听懂我的“警告”？ —— 网络AIOps应用实践

 

课程目录

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课程链接

 

学习笔记

  1. 工业4.0应用
    1. 故障检测
    2. 预防性维护
    3. 增强现实
    4. 质量控制
    5. 智能规划
    6. 智能机器人
  2. 电信网络系统运维的目标
    1. 故障定界、定位：快速定位故障，从故障中恢复
    2. KPI异常检测：及早发现、预报事故苗头
  3. 故障定界与KPI异常检测：网络运维的有利条件
    1. 日志齐全
      1. 命令日志、告警日志、KPI统计数据
      2. 可用于构造现网拓扑图、可挖掘故障、告警间因果关系
    2. 文档丰富
      1. 产品文档、运维文档、社区经验共享
      2. 可挖掘故障、告警间因果关系
  4. 故障告警根因定界的期望
    1. 自动发现症状间因果关系
    2. 推荐可能根因故障
    3. 长期目标：自动检查确认、故障恢复
  5. 给定上下文、业务目标的条件下谈异常才有意义
  6. KPI异常检测：基于上下文知识的方法
    1. 构建现网数据拓扑图
    2. 提取KPI关系图
    3. 为典型KPI构建分类器
    4. 学习其它KPI的分类器
  7. 因果规则与现网数据拓扑图的关联
    1. 专家人工制作规则
    2. 从现网数据中挖掘
    3. 从文本中挖掘
  8. 文本挖掘技术的特点和局限性
    1. 话语表示结构解析
      1. Seq2Seq等模型
      2. 输出包含时态、模态信息
      3. 公开数据集与技术文档差别大
      4. 标注成本高
    2. 会话语义解析
      1. Seq2Tree，Seq2Pointer-Generator等模型
      2. 输出有预定义的Schema
      3. 公开数据集与技术文档差别大
    3. 语义依存分析
      1. Seq2Tree，transition-based等方法
      2. 对长语句、复杂语句效果不佳
      3. 专业术语对效果影响较大
  9. 采用分治法做语义理解
    1. 分层语义理解
      1. 复合句分割与语义分析：获取症状、条件之间的关系
      2. 短语、实体抽取与语义分析：获取实体位置、约束
      3. 简单句语义分析：获取症状类型


备注

  1. 感谢老师的教学与课件
  2. 欢迎各位同学一起来交流学习心得^_^
  3. 笔记只包含了部分知识点，若是对相关内容感兴趣的话，建议观看视频
（完）