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AI 模型服务层 - 开源模型选型与应用 (时间序列场景)
在 AI-Ops 中，时间序列数据分析主要应用于以下场景： 指标预测: 预测 Metrics 指标 (例如 CPU 使用率、内存使用率、网络流量、请求延迟等) 的未来趋势，用于容量规划、资源调度、异常检测等。异常检测: 检…
时间序列场景
AI 模型服务层 - 开源模型选型与应用 (时间序列场景)
在 AI-Ops 中，时间序列数据分析主要应用于以下场景：
指标预测: 预测 Metrics 指标 (例如 CPU 使用率、内存使用率、网络流量、请求延迟等) 的未来趋势，用于容量规划、资源调度、异常检测等。异常检测: 检测 Metrics 指标的异常波动，识别潜在的系统故障或性能问题。根因分析: 当系统出现故障或性能问题时，分析 Metrics 指标的变化，定位问题的根本原因。事件预测: 预测未来可能发生的事件 (例如告警事件、故障事件、安全事件等)。1. 时间序列开源模型选型
以下是一些常用的时间序列开源模型：
传统统计模型：
ARIMA (Autoregressive Integrated Movin
