运维监控系统告警收敛算法研究：趋势预测与序列模式挖掘

"这篇硕士论文探讨了运维监控系统中告警收敛的算法研究与应用，主要涉及序列模式挖掘、趋势预测挖掘以及时序关联规则挖掘等关键知识点。作者国悦婷，指导教师张征副教授，来自华中科技大学模式识别与智能系统专业。论文指出，在信息化高速发展的背景下，大量告警信息的生成给运维带来了挑战，因此，告警收敛算法的开发显得尤为重要。 1. 趋势预测挖掘：这是一种预测技术，通过分析历史数据的变化规律构建数学模型，以预测未来数据趋势。在告警数据分析中，作者采用了参数估计方法来预测告警的收敛阈值，以帮助减少无效或重复的告警信息。 2. 时序关联规则挖掘：关注频繁时态项集的挖掘，常见的方法有PPM和SPF算法，但它们在处理大数据量和实时更新时存在效率问题。论文中采用了Apriori算法，该算法在时态数据上挖掘关联规则，以优化告警信息的发送，降低运维负担。 3. 序列模式挖掘：这是寻找数据集中频繁出现的有序序列组合的过程，常基于Agrawal算法的思想进行研究。在告警数据中，序列模式挖掘用于发现告警之间的时序关系，以便进行有效的告警合并和处理，提高运维效率。 论文提出的算法和方法旨在解决运维监控系统中的告警泛滥问题，通过优化告警处理，减轻短信网关的压力，同时减轻SRE的工作负担，提升网站的可靠性。" 这篇论文通过深入研究和应用这些技术，为运维监控系统的告警管理提供了一种有效的方法，对于提高整个系统的稳定性和运维效率具有实际意义。通过告警收敛的算法，可以更精准地定位问题，减少误报，从而实现智能化的运维管理。