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这是一个创建于 840 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
场景：
我有一个服务器监控需求，服务器的监控图表包含：
- cpu 使用率
- 内存使用率
能获取到这些监控图表里每天的时间点&对应的 cpu 使用率、时间点&对应的内存使用率
问题：
- 我如何方便的分析数据是否有波动？
- 异常波动的使用率对应的时间段在什么时候？
- 是否存在逐渐攀升或逐渐减少的情况？
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TimePPT 2022-09-09 17:17:54 +08:00
看需求像做基于时序的异常检测。有很多对应的机器学习库。随便搜搜看
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2
jiezhi 2022-09-09 17:20:06 +08:00
数据分析的话，不得不提 pandas
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yxhyw1799 2022-09-09 17:55:38 +08:00
以前看文章有提到过异常检测工具 PyOD 和时序预测工具 Prophet ，都是基于机器学习算法实现的
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6
lunaticus7 2022-09-09 18:09:57 +08:00
试试 Prometheus?
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7
Guesser OP @lunaticus7 太重了哈哈，只想搞个轻量级代码去分析
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8
TimePPT 2022-09-09 18:34:29 +08:00
@Guesser https://tech.uupt.com/?p=357 这种参考下？
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9
lbingl 2022-09-09 18:37:20 +08:00 via Android
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chionetw5 2022-09-09 18:40:52 +08:00
没懂，我说一个时序数据库有用吗
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pljhonglu 2022-09-09 20:13:59 +08:00
开箱即用的，adtk
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wa007 2022-09-09 21:21:06 +08:00
时序图+同环比就能解决？
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duvet 2022-09-10 10:45:49 +08:00
看起来需要的不是工具而是算法。
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necomancer 2022-09-12 22:25:51 +08:00
方法比较多，而且根据不同的数据，最好的具体方法也是不同的
具体可以看一下 sklearn 的 novelty and outlier detection 。一维时序的话不妨试试 pulse detection 啥的，可能简单好用 成品例如 PyCaret |
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necomancer 2022-09-12 22:26:30 +08:00
修正一下 impulse detection
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necomancer 2022-09-12 22:27:49 +08:00
基于小波变换的方法可能很适用你的具体需求，基于小波变换有很多寻找 trend ，impulse 的方法
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