干货 | 火车票异常检测和根因定位实践

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架构师（JiaGouX） 我们都是架构师！ 架构未来，你来不来？ 摘要 携程火车票包含1000+的业务指标，人工监测指标的异常情况耗时费力，而由于业务差异，基于规则和简单统计学的检测方案只能覆盖到单个指标或者单类指标，并且不能随着新业务上线或者功能变动灵活动态的调整相应的规则，并不适用于大量不同业务线的指标。我们希望使用AI算法来代替人工，对指标进行全自动的监控，旨在发现指标的异常和导致异常的潜在原因。 具体来说，对于异常检测，使用六种无监督检测算法计算异常得分，根据时间序列特性和指标的业务特点计算异常阈值，集成多种算法的异常结果进行硬投票，得到异常结果。对于根因定位，集成了Adtributor、Hotspot等四个算法做硬投票系统，按投票次数降序输出根因结果。此外根据指标的重要程度，设置不同的投票规则， ………………………………