Metis 腾讯智能运维学件平台

Metis这个名字取自希腊神话中的智慧女神墨提斯（Metis），它是一系列AIOps领域的应用实践集合。主要解决在质量、效率、成本方面的智能运维问题。当前版本开源的时间序列异常检测学件，是从机器学习的角度来解决时序数据的异常检测问题。

时间序列异常检测学件的实现思路是基于统计判决、无监督和有监督学习对时序数据进行联合检测。通过统计判决、无监督算法进行首层判决，输出疑似异常，其次进行有监督模型判决，得到最终检测结果。检测模型是经大量样本训练生成，可根据样本持续训练更新。

时间序列异常检测学件在织云企业版本中已覆盖20w+服务器，承载了240w+业务指标的异常检测。经过了海量监控数据打磨，该学件在异常检测和运维监控领域具有广泛的应用性。

支持平台

目前运行的操作系统平台如下：

操作系统：Linux

支持语言

目前前后端支持的开发语言如下：

前端：JavaScript、TypeScript

后端：Python 2.7

使用场景

时间序列异常检测学件经过海量监控数据打磨，在异常检测和运维监控领域具有广泛的应用性。

功能特性

时间序列异常检测学件：

异常检测：时间序列的异常检测

特征提取：提供时间序列统计、拟合、分类特征的提取功能

异常查询：可对检测到的异常视图进行管理

标注打标：可进行异常的标注和取消标注，标注结果为正负样本

样本管理：提供样本库的管理能力，查询、编辑、上传、导出、删除

模型管理：提供训练模型功能和训练任务管理