随着业务发展和数据量的增加，大数据应用开发已成为部门应用开发常用的开发方式，由于部门业务特点的关系，spark和hive应用开发在部门内部较为常见。当处理的数据量达到一定量级和系统的复杂度上升时，数据的唯一性、完整性、一致性等等校验就开始受到关注，而通常做法是根据业务特点，额外开发job如报表或者检查任务，这样会比较费时费力。
开源数据质量管理工具预研——Griffin VS Deequ VS Great expectations VS Qualitis。
金融机构每年因欺诈带来的坏账损失每年高达数百万美元。随着在线数据量的增长，骗子的行骗能力也水涨船高，精心设计的骗局、身份窃取、欺诈手段及一些新型的诈骗手段层出不穷，方法复杂且容易广泛复制，当事后发现时，已经太迟了，客户和企业往往已经损失惨重。
本文结合R语言，展示了异常检测的案例，主要内容如下： （1）单变量的异常检测 （2）使用LOF（local outlier factor，局部异常因子）进行异常检测 （3）通过聚类进行异常检测 （4）对时间序列进行异常检测 单变量异常检测 本部分展示了一个单变量异常检测的例子，并且演示了如何将这种方法应用在多元数据上。在该例中，单变量异常检测通过boxplot.stats()函数实现，并且返回产生箱线图的统计量。在返回的结果中，有一个部分是out，它结出了异常值的列表。更明确点，它列出了位于极值之外的胡须。
作者 | 钟雨 背 景 在公司运行过程中，尤其是对于偏重数据的互联网公司，业务异常检测是一个非常重要但又很容易被轻视的工作。一旦因为业务发生异常并且没有被及时发现，一定会对公司和客户产生某种程度的损失，从而影响业务正常发展。很多公司都构建了基于规则的报警平台，并将其应用于业务的异常检测。但由于数据模式的快速变化，并且数据中存在着大量噪音，基于规则的异常检测误报率较高。基于机器学习和人工智能的业务异常检测可以获得比传统规则系统更高的准确率和扩展性，但由于面临诸如异常的定义较为模糊、缺少数据标签等诸多
随着高速铁路的建设及铁路管理的精细化，原有的模拟安防视频监控系统已经不能满足视频监控需求，越来越多站点在建设时已开始规划高清安防视频监控系统。高速公路视频监控资源非常丰富，需要对其进行综合管理与利用。通过构建监控系统联网模型，制定统一的联网规则与访问流程，在更高的层次上整合交通领域的公共视频资源，从而实现提升各级交通运营管理部门联网共享视频资源的能力。
保证标签数据质量是画像平台建设不可或缺的一个重要环节，只有保证产出高质量的标签，画像平台上的功能才有价值，这也是人群圈选准确性和画像分析结论有效性的前提和基础。如何通过工程化的方式评估一个标签的质量？表3-13展示了评价标签质量的主要检测维度。
前一篇文章分享了RAID 2020上的论文《Cyber Threat Intelligence Modeling Based on Heterogeneous Graph Convolutional Network》，基于异构图卷积网络的网络威胁情报建模。
物联网应用程序设计与典型的IT解决方案大不相同，因为它将物理操作技术（OT）与传感器、致动器和通信设备连接起来，并将数字信息技术（IT）与数据、分析和工作流连接起来。
俗话说，不想开飞机的程序员不是一名好爸爸；作为微软技术栈的老鸟，一直将代码整洁之道奉为经典， 优秀的程序员将优雅、高性能的代码看成自己的脸面。
本文介绍了一种基于树集成的异常检测方法，其核心思想是“异常点是容易被孤立的离群点”。首先介绍了孤立森林算法的设计思路。然后介绍了孤立森林算法的特点和适用场景。最后给出了sklearn中孤立森林算法的几个重要参数。
时间序列数据是按一定时间间隔记录的一系列观测结果。它经常在金融、天气预报、股票市场分析等各个领域遇到。分析时间序列数据可以提供有价值的见解，并有助于做出明智的决策。
导语：疫情期间，为了保障国内学子的正常学习进度，腾讯课堂积极响应国家“停工不停学”的号召，紧急上线疫情期间专用的“老师极速版”，使广大师生足不出户，即可快速便捷的完成线上开课。面对线上课堂百万量级的互动消息，如何保证消息的实时性和准确性无疑是一个技术挑战。那么如何解决问题呢？接下来，就和小编一起来看看腾讯云中间件CKafka如何为腾讯课堂百万级消息提供技术支撑。（编辑：中间件小Q妹）
两年前，腾讯在线教育部就在探索如何实现架构转型。在梳理过腾讯课堂初始技术架构的痛点后，规划出架构演进的三个重点方向：微服务、中间件、DevOps。
日志解析：https://github.com/logpai/logparser 异常检测：https://github.com/logpai/loglizer 预备知识：需要对逻辑回归、决策树、SVM、PCA、聚类等有一些了解 论文原文： https://github.com/AmateurEvents/article/blob/master/System-Log-Analysis-for-Anomaly-Detection.pdf
2021年，低代码和无代码的概念都被炒得热火朝天，各路产品就像下饺子一样蜂拥而至。
Cruise Control是一个Kafka负载平衡组件，可以在大型Kafka集群中安装使用。在添加或删除Kafka代理时，Cruise Control可以根据特定条件自动平衡分区。
从银行欺诈到预防性的机器维护，异常检测是机器学习中非常有效且普遍的应用。在该任务中，孤立森林算法是简单而有效的选择。
来源：机器之心本文约2700字，建议阅读5分钟本文提出了图异常检测的新工具 ——Beta 小波图神经网络 (BWGNN)。 图神经网络（GNN）被广泛应用于结构化数据的异常检测，例如社交网络恶意账号检测、金融交易欺诈检测等。香港科技大学和斯坦福大学的研究者首次从谱域的角度（即图拉普拉斯矩阵的谱分解）分析了异常数据可能造成的影响。核心发现是：异常数据将导致频谱能量出现 “右移” 现象，即频谱能量分布从低频向高频移动。基于这一发现，他们又提出了 Beta 小波图神经网络（BWGNN）。它拥有多个具有局部性的带通
国家的“十四五”规划里面多次提到数字化相关概念，其背后反映了一种趋势——从数字化经济、数字化生活到数字化国家。近年来产业数字化不断加速，金融业的数字化更是走在前列，银行作为金融业的主要机构也在经历数字化转型的过程，在银行业务高速增长的背后离不开IT系统的支撑与支持，因此对IT系统的依赖与日俱增。IT运维是IT系统自身的运营管理，随着混合架构、互联网应用与传统应用的双模态发展，云计算、大数据、5G、移动互联等技术的应用，一方面对银行的发展带来了极大的助力，同时也对传统的IT运维带来了很大的挑战，智能运维的应用正在逐渐成为银行IT运维的新方向，已经有一些银行开始了智能运维的实践探索。
本文主要介绍了字节跳动 Sidecar 应用场景，以及进行 Sidecar 大规模版本升级的实践和总结。
本文介绍了一种基于Isolation Forest算法的异常检测方法，该方法能够有效地处理高维、海量数据，并在多个数据集上进行了实验验证。结果表明，该方法在异常检测任务上具有较好的性能表现。
为了保证系统的正常运行，企业的运维人员会通过相应的KPI（Key Performance Indicator, 关键性能指标）对系统进行监控。当某些KPI发生异常时，能够及时发出告警，通知相关人员。
目的是对于所学习的技术，大致知道其应用领域，技术特点和未来方向，看看目前工作中是否可以用到，或者以后选型时能够做到心里有数，顺便也可以梳理清楚自己的知识体系。
OPPO 大数据平台目前有 20+个服务组件，数据量超 1EB，离线任务数近百万，实时任务数千，数据开发分析师超千人。这也带来了系统复杂度的问题，一方面是用户经常对自己的任务运行状况“摸不着头脑”，不管是性能问题，还是参数配置问题，甚至是一些常见的权限报错问题，都需要咨询平台给出具体的解决方案；另一方面是平台面对各类繁杂任务，运维人员经常需要对任务故障定位和排除，由于任务链路长，组件日志多，运维压力大。因此急需对任务进行实时监控和诊断，不仅要能够帮助用户快速定位异常问题，还需给出具体的建议和优化方案，同时还能治理各类“僵尸”和不合理任务，从而达到降本增效的目的。据调研，目前业界尚无成熟的开源任务诊断平台。为此我们开发了大数据诊断平台，通过诊断平台周优化任务实例数超2 万，取得了良好的效果。
机器之心专栏 机器之心编辑部 图神经网络（GNN）被广泛应用于结构化数据的异常检测，例如社交网络恶意账号检测、金融交易欺诈检测等。香港科技大学和斯坦福大学的研究者首次从谱域的角度（即图拉普拉斯矩阵的谱分解）分析了异常数据可能造成的影响。核心发现是：异常数据将导致频谱能量出现 “右移” 现象，即频谱能量分布从低频向高频移动。基于这一发现，他们又提出了 Beta 小波图神经网络（BWGNN）。它拥有多个具有局部性的带通滤波器，能够更好捕获 “右移” 产生的高频异常信息。在四个大规模图异常检测数据集上，BWGNN
应用程序故障可能由于各种原因而发生，并且有一些工具可以解决每个可能的错误源，例如日志管理工具，错误跟踪器，性能监视解决方案等。实际上，我们已经研究这个颇有几分，不同发现的方法记录在生产中，最常见的方式来解决的Java应用程序中的错误，如何以及应用监控点的工具可以检测错误帮助。
在网络空间这个战场中敌暗我明的条件下，大规模、多维度的数据采集在赋能安全防御能力的同时，也给安全运营团队带来了前所未有的挑战。安全运营人员每天面对海量的告警信息，这需要根据个人经验及专业知识对告警进行分析、关联、然后再溯源到攻击者。针对当前安全运营存在的问题，迫切需要一种方法从多个维度对攻击者进行画像，并评估攻击者的威胁评估推荐给安全运营人员高危攻击者进行人工研判。属性图建模是一种有效的建模方法，可以多属性、结构和时序等不同维度对攻击者进行建模。
在计算机监控软件中，滤波算法可是个非常重要的技术，它的任务是处理监控数据里烦人的噪声和那些没用的东西，然后提高数据的质量和准确性。对于电脑监控软件来说，滤波算法的性能分析和优化也是至关重要的，这两个可是能让软件跑得更快、更稳定的关键。下面就来给大家介绍一下相关的性能分析与优化方法：
孤立森林是一种简单但非常有效的算法，能够非常快速地发现数据集中的异常值。理解这个算法对于处理表格数据的数据科学家来说是必须的，所以在本文中将简要介绍算法背后的理论及其实现。
月活用户越高的互联网产品，被黑产盯上的可能性就越大。本文将带你一窥究竟，微信是怎么做异常检测框架的？
System.Threading.Tasks.Parallel类提供了Parallel.Invoke，Parallel.For，Parallel.ForEach这三个静态方法。 1 Parallel.Invoke 尽可能并行执行所提供的每个操作，除非用户取消了操作。 方法： 1）public static void Invoke(params Action[] actions); 2）public static void Invoke(ParallelOptions parallelOptions, par
日前，eBay公司隆重宣布正式向开源业界推出分布式实时安全监控引方案—— Apache Eagle，该项目已正式加入Apache 称为孵化器项目。Apache Eagle提供一套高效分布式的流式策略引擎，具有高实时、可伸缩、易扩展、交互友好等特点，同时集成机器学习对用户行为建立Profile以实现实时智能实时地保护Hadoop生态系统中大数据的安全。 背景 随着大数据的发展，越来越多的成功企业或者组织开始采取数据驱动商业的运作模式。在eBay，我们拥有数万名工程师、分析师和数据科学家，他们每天访问分析数PB
随着云技术的飞速发展，云系统的复杂性和规模不断增加，云系统的稳定性受到了极大挑战。为了解决运维问题，运营商会通过指标（Metrics）、日志（Logs）等多个维度信息来了解云系统的运行状态。
神经网络算法在局域网管理软件中并没有普遍应用，而更常见的是使用传统的网络管理技术，如SNMP（Simple Network Management Protocol）或者使用自动化脚本进行局域网设备的管理。下面就让我们讨论神经网络算法在局域网管理软件中的潜在实用性和并发性。
涉及关键字：一体化运维、平台化运维、数智化运维、AIOps、运维PaaS、运维工具系统、蓝鲸等。
机器学习在很多领域展现出其独特的优势，在过去的很多年里，我们关注更多的是封闭环境下的机器学习，即静态地收集数据并训练模型，但是在现实生活中越来越多地遇到开放环境下的任务，比如数据分布、样本类别、样本属性、评价目标等都会发生变化，这就需要模型具有较好的鲁棒性。本文重点关注流式数据中样本类别增加的问题，并给读者介绍一种可行的解决方法。
阅读发表在ACM Conference on Computer and Communications Security (CCS'17)(CCF-A)上的论文 DeepLog : Anomaly Detection and Diagnosis from System Logs through Deep Learning，该文提出了一种基于深度学习的系统日志异常检测与诊断方法。通过阅读文章来了解一些使用深度学习进行日志异常检测的方法，期望能对我有所启发。春恋慕
>>>> 一、问题 什么是异常值？如何检测异常值？请伙伴们思考或者留言讨论。 >>>> 二、解决方法 1. 单变量异常值检测 2. 使用局部异常因子进行异常值检测 3. 通过聚类的方法检验异常值 4. 检验时间序列数据里面的异常值 >>>> 三、R代码实现 1、单变量异常值检测 这一节主要讲单变量异常值检测，并演示如何将它应用到多元（多个自变量）数据中。使用函数boxplot.stats()实现单变量检测，该函数根据返回的统计数据生成箱线图。在上述函数的返回结果中，有一个参数out，它是由异常值组成的列
论文总体结构为： Abstract: 我们提出了一种基于重构概率的异常检测方法 可变自动编码器。
Envoy是专为大型现代服务导向架构设计的L7代理和通讯总线。该项目源于以下信念： 网络应该对应用程序是透明的。当网络和应用程序出现问题时，应该很容易确定问题的根源。 在实践中，实现上述目标是非常困难的。Envoy试图通过提供以下高级功能来做到这一点： 进程外架构：Envoy是一个独立的进程，旨在与每个应用程序服务器并行运行。所有的Envoy形成一个透明的通信网格，每个应用程序发送和接收来自本地主机的消息，并且不知道网络的拓扑结构。与传统的库方法服务于服务通信相比，进程外架构有两个实质性的好处： Env
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