随着数据中心规模增长和容器技术应用深入,数据中心容器应用或服务间依赖日益复杂化,应用异常告警呈爆发式增长,误报率与漏报率居高不下,给传统运维带来巨大压力。事实上,大量告警之间、告警与事件(升级、配置变更、容器迁移等)之间存在显式或隐含的因果关系,采用机器学习技术发掘潜在因果关系,将有助于大幅提升告警分析处理的效率。
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