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1. 异常检测简介 异常检测,它的任务是发现与大部分其他对象不同的对象,我们称为异常对象.异常检测算法已经广泛应用于电信.互联网和信用卡的诈骗检测.贷款审批.电子商务.网络入侵和天气预报等领域.这些异常对象的主要成因有:来源于不同的模式.自然变异.数据测量以及随机误差等.而常见的异常检测算法都是针对独立的数据点进行异常检测,此时异常检测又称为离群点检测.而在序列数据的异常检测过程中,我们既可以直接使用对序列进行异常检测的算法,也可以先对序列数据进行特征提取然后转化为传统的离群点检测. 2. 基本

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AIOps探索:基于VAE模型的周期性KPI异常检测方法 from:jinjinlin.com   作者:林锦进 前言 在智能运维领域中,由于缺少异常样本,有监督方法的使用场景受限.因此,如何利用无监督方法对海量KPI进行异常检测是我们在智能运维领域探索的方向之一.最近学习了清华裴丹团队发表在WWW 2018会议上提出利用VAE模型进行周期性KPI无监督异常检测的论文:<Unsupervised Anomaly Detection via Variational Auto-Encoder for

根据Tomcat的官方文档说明可以知道,使用Tomcat配置集群需要与其它Web Server配合使用才可以完成,典型的有Apache和IIS. 这里就使用Apache+Tomcat方式来完成基于Tomcat在集群配置. 软件准备 1)Apache HTTP Server: 使用百度搜索httpd-2.2.25-win32-x86-no_ssl.msi,应该可以找到很多相关的下载链接.这里也提供一个:http://vdisk.weibo.com/s/C3trk_uGGkrmc 2)Tomcat

基于Twemproxy的Redis集群方案(转) redis3.0 已经发布了几个月了,但是我这等菜鸟到网上还是没有找到很好的关于搭建redis3.0集群的文章,而且好像很多公司的redis版本还保持在2.8.*上,我估计没几个公司会直接出来新产品就会直接用吧,所以还是基于redis2.8来弄吧.由于是从redis3.0加入了不错的集群方案,那么2.8如何弄了. 上网找了一篇文章是针对于redis3.0以下的版本的集群方案,好东西不敢独享,拿出来共勉 http://www.infoq.com/c

Kubernetes是Google开源的容器集群管理系统.它构建Docker技术之上,为容器化的应用提供资源调度.部署运行.服务发现.扩容缩容等整一套功能,可看作是基于容器技术的PaaS平台. 本文旨在介绍上元信安的WAF架构,我们实现一整套基于Kubernetes的WAF集群架构.实现了高可靠性.弹性扩容.灰度升级等功能. 整个集群由以下三个部分组成: l   SLB负载均衡,可以云端的负载均衡器(比如阿里云的SLB),也可以是硬件或软件的4层负载均衡.由负载均衡把HTTP请求分发到不同的No

简介 Swarm:docker原生的集群管理工具,将一组docker主机作为一个虚拟的docker主机来管理. 对客户端而言,Swarm集群就像是另一台普通的docker主机. Swarm集群中的每台主机都运行着一个swarm节点代理,每个代理将该主机上的相关Docker守护进程注册到集群中.和节点代理相对应的是Swarm管理者,用于对集群进行管理. 运行Swarm的所有Docker节点必须运行着同一个版本的Docker. 基于zookeeper的Swarm集群搭建 1. 拉取Swarm镜像 d

负载均衡集群企业级应用实战-LVS 实现基于LVS负载均衡集群的电商网站架构 背景:随着业务的发展,网站的访问量越来越大,网站访问量已经从原来的1000QPS,变为3000QPS,网站已经不堪重负,响应缓慢,面对此场景,单纯靠单台LNMP的架构已经无法承载更多的用户访问,此时需要用负载均衡技术,对网站容量进行扩充,来解决承载的问题.scale out? scale up? 总项目流程图,详见 http://www.cnblogs.com/along21/p/8000812.html LVS详解和

基于Hadoop2.7.3集群数据仓库Hive1.2.2的部署及使用 HBase是一种分布式.面向列的NoSQL数据库,基于HDFS存储,以表的形式存储数据,表由行和列组成,列划分到列族中.HBase不提供类SQL查询语言,要想像SQL这样查询数据,可以使用Phonix,让SQL查询转换成hbase的扫描和对应的操作,也可以使用现在说讲Hive仓库工具,让HBase作为Hive存储. Hive是运行在Hadoop之上的数据仓库,将结构化的数据文件映射为一张数据库表,提供简单类SQL查询语言,称为

Redis集群官方介绍:http://www.redis.cn/topics/cluster-tutorial.html 基于Docker搭建Redis集群 环境:6个节点,三主三从 制作Redis镜像:docker build -f dockerfile -t jiang/redis-cluster:4.0.1 . dockerfile文件: FROM redis:4.0.1 ENV TZ=Asia/Shanghai RUN ln -snf /usr/share/zoneinfo/$TZ /e

注意本章内容是在上一篇文章“基于centos6.5 hadoop 集群搭建”基础上创建的 1.上传hbase安装包 hbase-0.96.2-hadoop2 我的目录存放在/usr/hadoop/hbase-0.96.2-hadoop2 2.解压 3.配置hbase集群,要修改3个文件(首先zk集群已经安装好了) 注意:要把hadoop的hdfs-site.xml和core-site.xml 放到hbase/conf下 3.1修改hbase-env.sh export JAVA_HOME=/us

本文建立在你已经会安装prometheus服务的基础之上,如果你还不会安装,请参考:prometheus多维度监控容器 如果你还没有安装库k8s集群,情参考: 从零开始搭建基于calico的kubenetes 前言 kubernetes显然已成为各大公司亲睐的容器编排工具,各种私有云公有云平台基于它构建,那么,我们怎么监控集群中的所有容器呢?目前有三套方案: heapster+influxDB heapster为k8s而生,它从apiserver获取节点信息,每个节点kubelet内含了cAdv

伪基站,卒于5G from:https://www.huxiu.com/article/251252.html?h_s=h8 2018-07-05 21:58收藏27评论6社交通讯     本文来自微信公众号:网优雇佣军(hr_opt),虎嗅获授权发表,题图来自:pixabay.com. 伪基站是2G时代的产物,通过伪装运营商的基站,向用户手机发送广告推销.诈骗.钓鱼网站等信息,侵犯公民隐私,危害人身财产安全,扰乱社会秩序. 2G时代,由于GSM只有单向鉴权加密,手机无法确认网络的合法性,导致伪

基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器,简称haar分类器.通过这个算法的名字,我们可以看到这个算法其实包含了几个关键点:Haar特征.Adaboost.级联.理解了这三个词对该算法基本就掌握了.1        算法要点Haar分类器 = Haar-like特征 + 积分图方法 + AdaBoost +级联:Haar分类器算法的要点如下:a)        使用Haar-like特征做检测.b)       使用积分图(Inte

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基于Docker搭建大数据集群(六)Hive搭建 前言 之前搭建的都是1.x版本,这次搭建的是hive3.1.2版本的..还是有一点细节不一样的 Hive现在解析引擎可以选择spark,我是用spark做解析引擎的,存储还是用的HDFS 我是在docker里面搭建的集群,所以都是基于docker操作的 一.安装包准备 Hive官网下载 微云下载 | 在 tar 目录下 二.版本兼容 我使用的相关软件版本 Hadoop ~ 2.7.7 Spark ~ 2.4.4 JDK ~ 1.8.0_221 S

基于Docker搭建大数据集群(七)Hbase搭建 一.安装包准备 Hbase官网下载 微云下载 | 在 tar 目录下 二.版本兼容 三.角色分配 节点 Master Regionserver cluster-master yes no cluster-slave1 backup yes cluster-slave2 no yes cluster-slave3 no yes 四.配置修改 hbase-env.sh export JAVA_HOME=/opt/jdk/jdk1.8.0_221 h

本篇文章是基于Docker搭建大数据集群系列的开篇之作 主要内容 docker搭建 docker部署CentOS 容器免密钥通信 容器保存成镜像 docker镜像发布 环境 Linux 7.6 一.Docker安装 安装工具包 bash yum install -y yum-utils #安装工具包,缺少这些依赖将无法完成 设置远程仓库 bash yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/dock