基于融合學(xué)習(xí)的無(wú)監(jiān)督多維時(shí)間序列異常檢測(cè)

摘要： 隨著多云時(shí)代的到來(lái)，云際智能運(yùn)維能夠提前檢測(cè)處理云平臺(tái)的故障，從而確保其高可用性.由于云系統(tǒng)的復(fù)雜性，運(yùn)維數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)局部性和數(shù)據(jù)全局性上呈現(xiàn)出多樣的時(shí)間依賴和維度間依賴，這給多維時(shí)間序列異常檢測(cè)帶來(lái)很大的挑戰(zhàn).然而，現(xiàn)有的多維時(shí)間序列異常檢測(cè)方法大多是從正常時(shí)序數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到特征表示并基于重構(gòu)誤差或預(yù)測(cè)誤差檢測(cè)異常，這些方法無(wú)法同時(shí)捕獲多維時(shí)間序列在局部性和全局性上的信息依賴，從...