aops-diana完全指南如何快速搭建智能异常检测工作流【免费下载链接】aops-dianaAn intelligent workflow framework, users can customize their own anomaly detection(algorithms, training, prediction, diagnose and so on), and besides, the service can be enabled directly with default diagnose workflow.项目地址: https://gitcode.com/openeuler/aops-diana前往项目官网免费下载https://ar.openeuler.org/ar/aops-diana是openEuler社区推出的智能工作流框架帮助用户快速构建异常检测系统支持算法定制、训练、预测和诊断等全流程同时提供开箱即用的默认诊断工作流。本文将带你从零开始掌握智能异常检测工作流的搭建方法。 为什么选择aops-diana核心优势灵活定制支持自定义异常检测算法与工作流即开即用内置默认诊断流程无需从零开发多场景适配已支持LVS、MySQL、TPCC等常见服务监控完整生态提供数据预处理、模型训练、故障诊断全链路能力应用场景服务器性能异常监控数据库故障提前预警网络流量异常检测业务系统健康度分析 快速开始环境准备与安装环境要求Linux操作系统推荐openEuler 22.03Python 3.8数据库MySQL 5.7依赖库见setup.py一键安装步骤克隆代码仓库git clone https://gitcode.com/openeuler/aops-diana cd aops-diana安装依赖pip install -r requirements.txt python setup.py install初始化数据库mysql -u root -p database/diana.sql配置系统# 修改配置文件 vi conf/diana.ini # 启动服务 systemctl start aops-diana 核心功能解析智能工作流框架aops-diana的核心是其灵活的工作流引擎支持从数据采集到异常告警的全流程自动化。工作流解析流程如下图aops-diana工作流解析流程展示了从启动检测到完成解析的完整步骤工作流主要包含以下阶段数据采集从主机和应用收集监控指标算法处理应用异常检测算法分析数据结果判断识别异常指标并生成诊断结果告警上报通过配置的渠道发送异常通知异常检测执行流程检测执行是aops-diana的核心功能完整流程包括数据查询、单指标检测、多指标检测和告警生成等步骤图aops-diana检测执行流程展示了从数据查询到告警上报的完整闭环关键执行步骤定时或触发式启动检测任务按工作流定义查询指标数据执行单指标异常检测如3σ、EWMA等算法执行多指标关联分析如故障树诊断生成告警并按配置方式上报️ 自定义算法开发与导入算法开发指南aops-diana支持多种算法类型扩展包括数据预处理算法如平滑、异常点去除特征分类算法如基于数据特征的分类单指标检测算法如3σ、动态阈值多指标检测算法如故障树、关联分析算法开发需遵循diana/core/experiment/algorithm/base_algo.py定义的基类接口。算法导入流程开发完成的算法可通过标准化流程导入系统图aops-diana算法导入业务流程展示了从算法开发到验证入库的完整路径导入步骤基于算法模板实现具体算法完成算法功能测试通过系统接口导入算法验证算法可用性注册到算法库⚙️ 配置与使用示例配置文件说明核心配置文件路径主配置conf/diana.ini主机配置conf/diana_hosts.json算法配置conf/algorithm/内置应用模板aops-diana提供多种预设应用模板MySQL网络诊断conf/algorithm/mysql_network_error_tree.jsonLVS智能诊断conf/algorithm/lvs_intelligent.jsonTPCC性能检测conf/algorithm/tpcc_intelligent.json启动默认工作流# 启动MySQL异常检测工作流 aops-diana workflow start --app mysql --scene network # 查看工作流状态 aops-diana workflow status --id workflow_id # 查看检测结果 aops-diana result list --workflow-id workflow_id 进阶学习资源官方文档接口文档doc/design/aops-diana接口文档.yaml数据库设计doc/design/aops-diana数据库设计.sql特性设计doc/design/aops-diana特性设计文档.md代码结构核心控制器diana/controllers/算法实现diana/core/experiment/algorithm/工作流管理diana/core/rule/workflow.py❓ 常见问题解答Q: 如何添加自定义监控指标A: 修改conf/algorithm/下对应的应用配置文件添加新的指标定义和检测规则。Q: 工作流执行失败如何排查A: 查看日志文件默认路径/var/log/aops-diana/或通过API获取详细错误信息aops-diana workflow log --id workflow_idQ: 支持哪些告警方式A: 默认支持日志输出、邮件通知可通过扩展diana/core/rule/functions.py添加自定义告警渠道。通过本文的指南你已经掌握了aops-diana的基本使用方法和核心功能。无论是快速部署默认工作流还是开发自定义异常检测算法aops-diana都能为你的系统监控提供强大支持。立即开始体验智能异常检测的高效与便捷吧【免费下载链接】aops-dianaAn intelligent workflow framework, users can customize their own anomaly detection(algorithms, training, prediction, diagnose and so on), and besides, the service can be enabled directly with default diagnose workflow.项目地址: https://gitcode.com/openeuler/aops-diana创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
aops-diana完全指南:如何快速搭建智能异常检测工作流?
发布时间:2026/7/9 18:57:52
aops-diana完全指南如何快速搭建智能异常检测工作流【免费下载链接】aops-dianaAn intelligent workflow framework, users can customize their own anomaly detection(algorithms, training, prediction, diagnose and so on), and besides, the service can be enabled directly with default diagnose workflow.项目地址: https://gitcode.com/openeuler/aops-diana前往项目官网免费下载https://ar.openeuler.org/ar/aops-diana是openEuler社区推出的智能工作流框架帮助用户快速构建异常检测系统支持算法定制、训练、预测和诊断等全流程同时提供开箱即用的默认诊断工作流。本文将带你从零开始掌握智能异常检测工作流的搭建方法。 为什么选择aops-diana核心优势灵活定制支持自定义异常检测算法与工作流即开即用内置默认诊断流程无需从零开发多场景适配已支持LVS、MySQL、TPCC等常见服务监控完整生态提供数据预处理、模型训练、故障诊断全链路能力应用场景服务器性能异常监控数据库故障提前预警网络流量异常检测业务系统健康度分析 快速开始环境准备与安装环境要求Linux操作系统推荐openEuler 22.03Python 3.8数据库MySQL 5.7依赖库见setup.py一键安装步骤克隆代码仓库git clone https://gitcode.com/openeuler/aops-diana cd aops-diana安装依赖pip install -r requirements.txt python setup.py install初始化数据库mysql -u root -p database/diana.sql配置系统# 修改配置文件 vi conf/diana.ini # 启动服务 systemctl start aops-diana 核心功能解析智能工作流框架aops-diana的核心是其灵活的工作流引擎支持从数据采集到异常告警的全流程自动化。工作流解析流程如下图aops-diana工作流解析流程展示了从启动检测到完成解析的完整步骤工作流主要包含以下阶段数据采集从主机和应用收集监控指标算法处理应用异常检测算法分析数据结果判断识别异常指标并生成诊断结果告警上报通过配置的渠道发送异常通知异常检测执行流程检测执行是aops-diana的核心功能完整流程包括数据查询、单指标检测、多指标检测和告警生成等步骤图aops-diana检测执行流程展示了从数据查询到告警上报的完整闭环关键执行步骤定时或触发式启动检测任务按工作流定义查询指标数据执行单指标异常检测如3σ、EWMA等算法执行多指标关联分析如故障树诊断生成告警并按配置方式上报️ 自定义算法开发与导入算法开发指南aops-diana支持多种算法类型扩展包括数据预处理算法如平滑、异常点去除特征分类算法如基于数据特征的分类单指标检测算法如3σ、动态阈值多指标检测算法如故障树、关联分析算法开发需遵循diana/core/experiment/algorithm/base_algo.py定义的基类接口。算法导入流程开发完成的算法可通过标准化流程导入系统图aops-diana算法导入业务流程展示了从算法开发到验证入库的完整路径导入步骤基于算法模板实现具体算法完成算法功能测试通过系统接口导入算法验证算法可用性注册到算法库⚙️ 配置与使用示例配置文件说明核心配置文件路径主配置conf/diana.ini主机配置conf/diana_hosts.json算法配置conf/algorithm/内置应用模板aops-diana提供多种预设应用模板MySQL网络诊断conf/algorithm/mysql_network_error_tree.jsonLVS智能诊断conf/algorithm/lvs_intelligent.jsonTPCC性能检测conf/algorithm/tpcc_intelligent.json启动默认工作流# 启动MySQL异常检测工作流 aops-diana workflow start --app mysql --scene network # 查看工作流状态 aops-diana workflow status --id workflow_id # 查看检测结果 aops-diana result list --workflow-id workflow_id 进阶学习资源官方文档接口文档doc/design/aops-diana接口文档.yaml数据库设计doc/design/aops-diana数据库设计.sql特性设计doc/design/aops-diana特性设计文档.md代码结构核心控制器diana/controllers/算法实现diana/core/experiment/algorithm/工作流管理diana/core/rule/workflow.py❓ 常见问题解答Q: 如何添加自定义监控指标A: 修改conf/algorithm/下对应的应用配置文件添加新的指标定义和检测规则。Q: 工作流执行失败如何排查A: 查看日志文件默认路径/var/log/aops-diana/或通过API获取详细错误信息aops-diana workflow log --id workflow_idQ: 支持哪些告警方式A: 默认支持日志输出、邮件通知可通过扩展diana/core/rule/functions.py添加自定义告警渠道。通过本文的指南你已经掌握了aops-diana的基本使用方法和核心功能。无论是快速部署默认工作流还是开发自定义异常检测算法aops-diana都能为你的系统监控提供强大支持。立即开始体验智能异常检测的高效与便捷吧【免费下载链接】aops-dianaAn intelligent workflow framework, users can customize their own anomaly detection(algorithms, training, prediction, diagnose and so on), and besides, the service can be enabled directly with default diagnose workflow.项目地址: https://gitcode.com/openeuler/aops-diana创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考