《表6 预警体系三阶段对比》

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《基于机器学习的动态基线性能时序数据异常检测研究与应用》

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模型训练阶段，针对存储性能的响应时间和流量指标，取30天性能时间序列数据预处理为训练数据，输入机器学习回归算法，生成模型文件保存在模型库中；动态基线阶段，在模型库中调用对应指标的模型，用D-7日、D-1日时序数据构造成指定形式输入模型，预测生成动态基线数据保存到动态基线数据库中；异常检测阶段，通过结合对应的规则阈值与动态基线峰值窗口对实时的性能时序数据进行检测，将检测出的异常值以预警形式输出。预警体系三阶段对比见表6。