网络应用中基于变分自编码器的季节性KPI异常检测技术综述

资源摘要信息: "References.rar" 该压缩文件包含了多个学术论文或报告，它们围绕着网络应用性能指标(KPIs)异常检测、时间序列异常检测、数据聚类方法、微服务追踪异常检测、云系统故障定位以及个性化网络搜索的可扩展性等关键IT技术领域进行了深入研究。以下是对每个文件的详细知识点分析： 1. [9]Unsupervised anomaly detection via variational auto-encoder for seasonal kpis in web applications.pdf - 无监督异常检测：介绍了如何在不依赖标注数据的情况下进行异常检测。 - 变分自编码器(Variational Auto-Encoder, VAE)：这是一种生成模型，能够学习输入数据的概率分布，并用于生成新数据。 - 季节性KPIs：在WEB应用中，KPIs常常呈现季节性波动，该文探讨了如何针对这种情况进行异常检测。 2. [2]Robust and unsupervised kpi anomaly detection based on conditional variational.pdf - 基于条件变分的鲁棒性和无监督KPI异常检测：研究了如何利用条件变分原理来提升异常检测模型的鲁棒性。 - 无监督学习：强调了无需标签数据即可训练模型进行异常检测的优势。 3. [3]Robust and Rapid Clustering of KPIs for Large-Scale.pdf - 鲁棒性和快速KPI聚类：关注于处理大规模数据集时的KPI聚类问题，讨论了如何实现快速和准确的聚类分析。 - 数据降维：可能探讨了如何通过聚类技术降低数据集的维度，从而更好地处理数据。 4. [7]Robust anomaly detection for multivariate time series through stochastic recurrent neural network.pdf - 随机循环神经网络对多元时间序列的鲁棒异常检测：研究了使用随机循环神经网络（Stochastic Recurrent Neural Networks）对时间序列数据进行异常检测的方法。 - 多元时间序列：涉及多变量时间序列数据的分析和异常检测技术。 5. [6]Time-series anomaly detection service at Microsoft.pdf - 微软的时间序列异常检测服务：微软提供的一个面向时间序列数据的异常检测服务，可能涉及到实时监测和数据分析的技术。 6. [10]An efficient data clustering method for very large databases.pdf - 非常大的数据库的高效数据聚类方法：探讨了处理大规模数据库时聚类算法的设计和优化，以实现效率与准确性的平衡。 7. [4]Unsupervised detection of microservice trace anomalies through.pdf - 微服务追踪中的无监督异常检测：研究了在微服务架构中，如何通过无监督学习方法来发现服务调用链中的异常行为。 8. [8]MicroRCA-Root Cause Localization of Performance Issues in Microservices.pdf - MicroRCA-微服务性能问题的根因定位：介绍了名为MicroRCA的技术，用于在微服务架构中精确定位性能问题的根源。 9. [5]Localizing faults in Cloud Systems.pdf - 云系统中故障的定位：讨论了如何在云计算系统中识别和定位软件或硬件故障。 10. [1]Scaling personalized web search.pdf - 缩放个性化的网络搜索：探讨了如何扩展搜索引擎，以提供更个性化和更准确的搜索结果，这涉及到大数据和机器学习技术的应用。 以上文件列表涵盖了IT行业中多个重要的研究方向，从异常检测到数据聚类，再到微服务架构和云系统的故障处理，每个主题都是现代IT系统管理中不可或缺的一部分。通过这些文件，可以深入了解每个领域的前沿技术和挑战。