【源码】基于Python的AIOps异常检测与智能告警系统

项目简介

本项目是基于Python的AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations）异常检测与智能告警系统。借助机器学习算法对IT运维数据展开分析，利用异常检测算法找出数据中的异常点，再通过智能告警系统及时通知运维人员，进而提升运维效率。

项目的主要特性和功能

1. 运用多种异常检测算法，涵盖聚类、孤立森林、基于统计的算法等，可依据数据分布和场景挑选合适算法。
2. 支持多算法集成，在单一算法无法满足需求时，通过动态集成学习提高异常检测准确性。
3. 采用suod（Sparse Unsupervised Outlier Detection）等算法，实现有限时间内的快速异常检测集成。
4. 具备智能告警系统，能将异常检测结果及时发送给运维人员，提高告警准确性和效率。
5. 利用日志数据，通过特征工程提取关键特征，用于后续异常检测和智能告警。

安装使用步骤

环境准备

安装Python环境，包含必要的库如numpy、pandas、tensorflow、gensim等。

数据准备

准备训练数据和测试数据，包括日志文件、故障信息等。

模型训练

使用提供的训练脚本（如train_lgb_v2.py、train_msg_embedding.py等）进行模型训练。

特征提取

使用preprocessing.py脚本进行日志数据的预处理和特征提取。

智能告警配置

配置钉钉（DingTalk）API，实现训练过程中的远程监控和告警。

测试与评估

使用测试数据对模型进行测试，评估模型的性能。

结果展示

将结果可视化展示，如使用matplotlib等库进行图表展示。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】