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?

我有一个服务器监控需求,服务器的监控图表包含:
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
1 TimePPT PRO 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 |
2 jiezhi Sep 9, 2022 数据分析的话,不得不提 pandas |
4 yxhyw1799 Sep 9, 2022 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 |
6 lunaticus7 Sep 9, 2022 试试 Prometheus? |
7 Guesser OP @lunaticus7 太重了哈哈,只想搞个轻量级代码去分析 |
8 TimePPT PRO @Guesser https://tech.uupt.com/?p=357 这种参考下? |
9 PinkPumpkin Sep 9, 2022 via Android |
10 chionetw5 Sep 9, 2022 没懂,我说一个时序数据库有用吗 |
11 pljhonglu Sep 9, 2022 开箱即用的,adtk |
12 wa007 Sep 9, 2022 时序图+同环比就能解决? |
13 duvet Sep 10, 2022 看起来需要的不是工具而是算法。 |
14 necomancer Sep 12, 2022 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 |
15 necomancer Sep 12, 2022 修正一下 impulse detection |
16 necomancer Sep 12, 2022 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 |