功能特性
继而在风险事件发生时，将例行化、程式化、标准化的排查过程，通过故障决策树自动执行，并直接反馈诊断结果。通过故障诊断平台，能够极大地缩短故障排查时间。同时，屏蔽了不同运维人员在故障排查时的经验和技能差异，实现故障的快速定位。...
关键技术竞争力
三位一体的业务可观测能力 TRaaS 技术风险防控平台提供多元框架协议，采集监控、链路、日志等多样数据，并支持按业务场景进行多维聚合，以业务监控为核心建立业务连续性保障体系，通过监控下钻、链路分析、日志关联、故障决策树诊断，共同...
诊断决策树
您可以通过诊断决策树，编排故障排查的过程。对于已知的明确故障，可以根据诊断现象，编排诊断决策树，进而故障发生时执行，完成故障定位。对于未知的故障，您可以依据运维经验，编排出常见的排查路径，辅助快速故障定位。新建诊断决策树 ...
诊断规则
通过故障诊断平台，运维人员可以将诊断过程、排查顺序进行图形化编排与设计，即故障诊断决策树。而后，在实际故障发生时，即可执行自动化、标准化的故障排查，并直接输出诊断报告，反馈诊断结果。故障诊断功能有效提升了故障排查效率，实现...
GBDT二分类预测V2
GBDT二分类预测V2组件提供了针对GBDT二分类V2组件的预测功能，使用梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Trees)算法，对数据进行二分类问题的预测。本文介绍GBDT二分类预测V2组件的配置方法。支持计算资源 支持的计算引擎为...
XGBOOST回归
一、组件说明 XGBoost是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的机器学习算法。它通过改进传统梯度提升决策树的方式，加入正则化项、特征子采样和并行化等优化技术。XGBoost的优点是能够自动处理缺失值、异常值和噪声...
梯度提升决策树
本文为您介绍梯度提升决策树组件。功能说明 GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一种迭代的决策树算法，由多棵决策树组成，是进行多分类的算法模型。梯度提升采用连续的方式构造树，每棵树都试图纠正前一棵树的错误。默认情况下，...
模型可视化
决策树 系统展示Top10个重要树信息，单击决策树对应编号，可以查看决策树信息详情。树上的每个非叶子节点，代表的是当前决策需要用到的特征。每个树顶端的节点是这个树决策的第一个特征，根据该特征的取值不同分支向左（不高于阈值）或向右...
GBDT二分类V2
梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Trees)二分类，是经典的基于梯度提升（Gradient Boosting）的有监督学习模型，可以用来解决二分类问题。支持计算资源 支持的计算引擎为MaxCompute。算法简介 梯度提升决策树(Gradient Boosting ...
风险场景
关联诊断决策树 选填 手动选择诊断决策树。如需新增诊断决策树，请参见 新建诊断决策树。添加触发项 选填 可选 巡检规则 或 监控规则。如果选择 巡检规则，则需要选择对应的关联规则。如需新增巡检规则，请参见 新建规则。如果选择 监控...
决策树
本文为您介绍决策树组件。功能说明 决策树是一种用于分类和回归的非参数监督学习方法。目标是创建一个模型，通过学习从数据特征推断出的简单决策规则来预测目标变量的值。一棵树可以看作是分段常数近似。决策树组件支持使用决策树算法对...
XGBOOST多分类
一、组件说明 XGBoost是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的机器学习算法。它通过改进传统梯度提升决策树的方式，加入正则化项、特征子采样和并行化等优化技术。XGBoost的优点是能够自动处理缺失值、异常值和噪声...
XGBOOST二分类
一、组件说明 XGBoost是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的机器学习算法。它通过改进传统梯度提升决策树的方式，加入正则化项、特征子采样和并行化等优化技术。XGBoost的优点是能够自动处理缺失值、异常值和噪声...
随机森林
随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方法。计算逻辑原理 随机森林就是种了很多决策树，对输入向量进行分类（回归）。每一棵...
性能指标
算法类型 数据规模 特征规模 任务类型 任务平均运行时间 决策树-XGBoostWithDp 100万 2000维*2000维 训练 180分钟 决策树-GBDTWithDp 500万 100维*100维 训练 15分钟 线性回归-LinearRegressionWithHe 100万 100维*100维 训练 150分钟 逻辑...
梯度提升回归树算法（GBRT）
前向分布算法的思想是基于当前模型和拟合函数来选择合适的决策树函数，从而最小化损失函数。GBRT主要有以下两部分组成：回归树（Regression Tree（RT））：回归树是决策树类别之一，用来预测实际值。GBRT算法是一种迭代的回归树算法，由多...
总览
站点数据统计：展示了治理风险数、历史风险数、巡检规则、诊断决策树数量、应急预案、演练场景、应用总数、应用覆盖率、产品总数以及产品覆盖率。单击统计数据可直接跳转至相应的业务详情列表。风险统计：今日巡检任务：展示了今日巡检任务...
梯度提升决策树算法（GBDT）
本文介绍了梯度提升决策树算法（Gradient Boosting Decision Tree，下文简称GBDT）相关内容。简介 GBDT是一款基于梯度提升的决策树算法。可解释性强，预测速度快。同时，GBDT算法相比于其它算法需要更少的特征工程，可以不用做特征标准化，...
随机森林回归算法（Random Forest Regression）
随机森林回归模型通过随机抽取样本和特征，建立多棵相互不关联的决策树，通过并行的方式获得预测结果。每棵决策树都能通过抽取的样本和特征得出一个预测结果，通过综合所有树的结果取平均值，得到整个森林的回归预测结果。使用场景 随机...
更新故障复盘改进详情
problemReason":"故障原因A","recentActivity":"2","injectionMode":"1","recoveryMode":"2","discoverSource":1,"userReport":10,"monitorSourceName":"Zabbix","relationChanges":"关联变更","dutyUserId":1231,"replayDutyUserId":1213...
风险事件
告警指标：应急分析：风险事件关联了诊断决策树时，该模块将展示自动触发的诊断决策树中诊断异常的信息。应急响应：包括未响应和已响应的成员。应急过程：展示了当前风险应急处理的流程与进展（发现风险>应急过程>应急完成）以及应急处理...
如何解决MSE Nacos实例域名无法解析的问题？
如果使用的是ACK，请 提工单 联系ACK技术支持协助排查CoreDNS故障原因。方案二：使用ping命令 使用 ping${mse.nacos.host} 指令尝试解析。如果提示 unknown host，则无法解析域名。如果提示 PING${mse.nacos.host}(xxx.xx.xx.xx)56(84)...
群体稳定性指标PSI
dt：决策树分箱。kmean：基于k均值聚类分箱。categorical_feature：类目型的特征。多个类目型之间使用英文逗号（,）分隔。示例/*polar4ai*/CREATE FEATURE psi_001 WITH(feature_class='psi',x_cols='Airline,Flight,AirportFrom,AirportTo...
诊断网页加载过慢的问题
慢加载详情 页面顶部的 页面信息 区域展示了本次访问的客户端IP地址、浏览器、操作系统等信息，帮助您确认故障原因。慢加载详情 页面的 页面资源加载瀑布图 区域展示了页面静态资源加载的瀑布图，帮助您快速定位资源加载的性能瓶颈。慢加载...
故障止损恢复
故障初因定位 集成企业内部可利用的所有稳定性相关数据（变更事件，...通用垂直专项快恢能力：通过集成包括DB侧慢SQL限流、变更极速回滚、多活容灾切流快恢等通用的快恢能力，结合监控、日志等数据自动定位的故障原因进行对应的快恢方式推荐。
LightGBM
lightgbm是一个梯度Boosting框架，使用基于决策树的学习算法。它可以说是分布式的，高效的，有以下优势：更快的训练效率 低内存使用 更高的准确率 支持并行化学习 可以处理大规模数据 与常见的机器学习算法对比，速度是非常快的。计算逻辑...
机器学习
MADlib机器学习模块主要解决以下问题：分类/回归问题：提供一系列算法如K最近邻、MLP多层感知神经网络、SVM支持向量机、决策树等算法来解决二元分类/回归问题，集成最小二乘法、GLM广义线性回归、逻辑回归、多项式回归等模型来解决回归问题...
无法连接Windows实例
故障原因 可能是网卡驱动未开启或网卡配置有问题。解决方法 使用管理终端 登录实例，检查网卡驱动，如果存在异常，则重新安装。步骤三：检查重置实例密码后是否未重启实例 确认是否存在故障现象，如果存在，则参考本步骤解决问题，如果不...
特征编码
功能介绍 特征编码由决策树和Ensemble算法挖掘新特征的一种策略，特征来自一个或多个特征组成的决策树叶子结点的one-hot结果。例如，下图有三棵树，共有12个叶子结点。根据树的顺序依次编码为0~11号特征，其中第一棵树的叶子结点占据0~3号...
一键诊断
相关文档 通过一键诊断了解数据库性能情况的全貌后，您可以使用如下功能对数据库进行全面细致的诊断，准确定位故障原因，并解决故障。会话管理 性能趋势 锁分析 慢SQL 空间分析 常见问题 Q：一键诊断中，如何计算会话的线程使用率、连接数...
应用故障自动诊断
在EDAS中进入应用总览页面时，会按照您自定义的时间段对该应用的运行情况做一个自动诊断。...数据支持：这一部分包含了得到推测结论的数据支持，不同故障原因的诊断报告中包含的分析数据将不一样。图 1.故障诊断报告示例图-RT诊断
概述
内置平台模型 内置平台模型，即PolarDB for AI提供的自研平台类模型，会集成到 PolarDB 中发布，如通义千问、诊断咨询机器人、聊天机器人、菜鸟决策树模型和异常检测模型等。用户只需要在数据库中部署模型和创建函数即可进行模型推理。目前...
什么是故障
包括根因检查点（如故障原因、最近活动、注入方式、恢复方式等）、故障变更检查、监控检查，并需要对每一个故障明确责任人及团队；故障改进：支持对故障制定明确的改进及验收措施、责任人及完成时间，确保每个深度复盘后的故障都能对业务...
访问策略
6.备用地址池是在默认地址池因故障原因不可用时，可以将用户的访问流量切换至备用地址池上。在 备用地址池 的下拉框中，选择已创建的地址池名称，最后单击 下一步。如果您还没有创建地址池，请参考 创建地址池 文档。注意：如未设置备用...
查看运行分析
该指标协助您进行作业诊断，排查作业Task级别的故障原因。个 TM自JVM启动以来已加载的类总数（TM ClassLoader）TM自JVM启动以来已加载的类总数。JM所在的JVM创建后加载类的总数或卸载类的总数过大，会导致占用过大内存空间，从而影响作业...
故障复盘改进详情
0c4840fd3812 幂等校验token 返回数据 名称 类型 示例值 描述 requestId String 4361a0e1-6747-4834-96ce-0c4840fd3811 Id of the request data Object data problemId String 231231 故障ID problemReason String 故障的原因 故障原因 ...
什么是用户体验监控
完整再现用户操作过程，从页面打开速度（测速）、请求服务调用（API）和故障分析（JS错误、网络错误等）稳定性（JS错误、崩溃、ANR 等）方面监测前端应用性能表现情况，并支持日志数据查询，帮助您快速跟踪定位故障原因，提升用户体验。...
查看ECS实例的操作记录
如果您在使用ECS实例的过程中遇到故障，可以通过查看ECS实例的操作记录识别可能的故障原因。背景信息 操作记录 以ECS实例为入口，对实例及其关联资源的所有操作进行操作审计，并且对操作记录的影响等级进行标注，在众多操作记录中高亮出...
什么是消息演练
随着应用规模的扩大，系统变得越来越复杂，不可避免地会走向分布式化。各种中间组件会相继被引入系统，其中分布式消息服务更是系统中必不可少的一...需要注意的是演练场景仅是组件表象，其内部故障原因可能是多种多样的，需要进一步进行分析。
云盘三副本技术
重要 如果ECS实例由于病毒感染、人为误删除或黑客入侵等软故障原因造成数据丢失，需要您采用备份或者快照等技术手段来解决。任何技术都不可能解决全部问题，因地制宜地选择合适的数据保护措施，才能为您的业务数据筑起一道坚实的防线。更多...
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