改进的置信度计算：解决告警规则长时间存在导致的误差

"该文主要讨论了在运维监控系统中告警收敛的算法研究与应用，特别是针对告警置信度公式的修改和调整。文章旨在解决由于长时间存在的告警规则导致的置信度误差问题，以提高时序关联关系分析的准确性。作者提出了一个新的置信度计算公式，以避免频繁告警对置信度的影响，优化了Apriori算法的流程。" 在传统的Apriori算法中，置信度是衡量两个事件之间关联强度的重要指标，通常表示为： \[ confidence(A → B) = \frac{P(A ∩ B)}{P(A)} \] 然而，在某些运维场景下，告警规则可能会长时间存在，比如Rule1→Rule2的串行关系，导致某一频繁出现的规则与其他许多规则产生关联，使得置信度计算出现偏差。为了解决这个问题，作者提出了修正后的置信度公式： \[ confidence(A → B) = \frac{P(A ∩ B)}{P(A ⋃ B)} \] 进一步，利用集合的基数关系Card(A ⋃ B)=Card(A)+Card(B)-Card(A ∩ B)，可以将置信度公式转换为： \[ confidence(A → B) = \frac{support(A ⋃ B)}{support(A)+support(B)−support(A ⋃ B)} \] 这个新的公式减少了频繁告警项对置信度计算的影响，使得置信度更加准确反映规则间的真正关联。只有当项集S的置信度满足预设的最小置信度阈值min_conf时，S才被认为是频繁项集，进而生成满足最小支持度的规则。 论文作者国悦婷在张征副教授的指导下，对运维监控系统的告警数据进行了深入研究，旨在改善告警处理效率，减轻SRE的工作负担，并提高系统的可靠性。通过对告警收敛算法的研究，论文提出的方法有望在实际运维环境中有效减少无效告警，提升告警处理的精准性和效率。