大规模实时监控平台V2.0 日志处理架构 大规模实时监控平台V3.0 产品规划 大规模实时监控平台V3.0 故障预测、容量预测、性能预测 预测分类： 预测算法： 重点关注： LSTM、多元线性回归、决策树、随机森 林、神经网络、朴素贝叶斯分类、最小二乘 法、支持向量机 … 算法匹配度评分 日历适配、基于节假日的机器学习算法 Kpi自动分类并匹配预测算法 基于业务关联关系的预测算法

构建，部署，场景测试 发布工程师 更新预发环境 project-uat-workflow • 质量门禁、构建、配置变更（ Apollo/ Nacos ）、数据变更、部署 uat （变量 变更、模板变更）、全量回归测试 更新生产环境 project-prod-workflow • 审批、配置变更（ Apollo/Nacos ）、数 据变更、部署生产环境（变量变更、模板 变更）、场景测试 管理员 ( 运维 Sprint 发布 需求开发 变更发布 产品规划 测试验证 uat 发布——执行 uat 工作流做预发布验证 步骤包含：质量门禁 -> 构建 ->nacos 变更 -> 部署 uat 环境 -> 回归测试 ->IM 通知 Sprint 发布 需求开发 变更发布 产品规划 变更发布 生产环境发布——滚动发布， 执行 prod 工作流更新生产环境 步骤包含：发布审批 -> nacos 变更

构建，部署，场景测试 发布工程师 更新预发环境 project-uat-workflow • 质量门禁、构建、配置变更 （Apollo/Nacos）、数据变更、部署 uat （变量变更、模板变更）、全量回归测试 更新生产环境 project-prod-workflow • 审批、配置变更（Apollo/Nacos）、数 据变更、部署生产环境（变量变更、模板 变更）、场景测试 管理员(运维)准备——工作流 Sprint 发布 需求开发 变更发布 产品规划 测试验证 uat 发布——执行 uat 工作流做预发布验证 步骤包含：质量门禁->构建->nacos 变更->部署 uat 环境-> 回归测试->IM通知 Sprint 发布 需求开发 变更发布 产品规划 变更发布 生产环境发布——滚动发布， 执行 prod 工作流更新生产环境 步骤包含：发布审批-> nacos 变更->

pi_dr s trss 文本驻留集大小 pi_tr s FreeBSD 请参见表中 FreeBSD 上的 “memtype” 参数支持的值。 2多项式度可以是从 1 到 6, 多项式 1 等于线性。然而，谨慎使用更高阶多项式with caution。如果评估周期包含比确定多项式系数所需的更少的点数，则多项式度将降低。 (例如请求多项式 5，但只有 4 点，因此多项式 3 更合适)。 172 time_shift (可选) - 参考 avg() 函数 time - 需要预测的时间点 如 果返回值大于 fit (可选) - 用 于匹配历史数据的函数 支持的匹配函数: linear - 线性函 数 ExapolynomialN - N 次多 项式 (1 <= N <= 6) =&gexponential - 指数函 数 =&glogarithmic - 对数函 数 =&gpower - {host:item.last()} > X or {host:item.timeleft(1h,,X)} < 1h 2.4 Fit 函数 默认 fit 是线性函数。但是如果你的监控系统更复杂，你有可以有更多的选择。 fit x = f(t) 线性 x = a + b*t 多项式3 x a0 + a1*t + a2*t2 + ... + an*tn 指数 x = a*exp(b*t) 对数 x =

ki_dsize ps o dsiz ssize 堆栈大小 kp eproc.e_vm.vm_ssize or ki_ssize ps o ssiz 2多项式度可以是从 1 到 6, 多项式 1 等于线性。然而，谨慎使用更高阶多项式with caution。如果评估周期包含比确定多项式系数所需的更少的点数，则多项式度将降低。 (例如请求多项式 5，但只有 4 点，因此多项式 3 更合适)。 169 time_shift (可选) - 参考 avg() 函数 time - 需要预测的时间点 如 果返回值大于 fit (可选) - 用 于匹配历史数据的函数 支持的匹配函数: linear - 线性函 数 ExapolynomialN - N 次多 项式 (1 <= N <= 6) =&gexponential - 指数函 数 =&glogarithmic - 对数函 数 =&gpower - {host:item.last()} > X or {host:item.timeleft(1h,,X)} < 1h 2.4 Fit 函数 默认 fit 是线性函数。但是如果你的监控系统更复杂，你有可以有更多的选择。 fit x = f(t) 线性 x = a + b*t 多项式3 x a0 + a1*t + a2*t2 + ... + an*tn 指数 x = a*exp(b*t) 对数 x =

pi_dr s trss 文本驻留集大小 pi_tr s FreeBSD 请参见表中 FreeBSD 上的 “memtype” 参数支持的值。 2多项式度可以是从 1 到 6, 多项式 1 等于线性。然而，谨慎使用更高阶多项式with caution。如果评估周期包含比确定多项式系数所需的更少的点数，则多项式度将降低。 (例如请求多项式 5，但只有 4 点，因此多项式 3 更合适)。 172 time_shift (可选) - 参考 avg() 函数 time - 需要预测的时间点 如 果返回值大于 fit (可选) - 用 于匹配历史数据的函数 支持的匹配函数: linear - 线性函 数 ExapolynomialN - N 次多 项式 (1 <= N <= 6) =&gexponential - 指数函 数 =&glogarithmic - 对数函 数 =&gpower - {host:item.last()} > X or {host:item.timeleft(1h,,X)} < 1h 2.4 Fit 函数 默认 fit 是线性函数。但是如果你的监控系统更复杂，你有可以有更多的选择。 fit x = f(t) 线性 x = a + b*t 多项式3 x a0 + a1*t + a2*t2 + ... + an*tn 指数 x = a*exp(b*t) 对数 x =

自相关系数，变异系数 时间序列的拟合特征 • 移动平均算法 • 带权重的移动平均算法 • 指数移动平均算法 • 二次指数移动平均算法 • 三次指数移动平均算法 • 奇异值分解算法 • 自回归算法 • 深度学习算法 时间序列的分类特征 • 熵特征 • 值分布特征 • 小波分析特征 单维时间序列分析 有监督异常检测算法 （RF，GBDT，XGBoost，深度学习） 数据层

面对齐内存分配代码10/17/22 11 pfs_pwrite_zero ●在初始化curvebs时，需要创建chunk pool, 每一个chunk都要填零 ●chunk不再被卷使用时，需要回归chunk pool，为了安全也需要填0。 ●使用nvme的时候，可以直接使用nvme write zero命令，不需要传递 大块数据（全是0），减少了nvme传输带宽，而且nvme在垃圾回收上 可以优化，例如只是标记某块为0

稳定性测试，在正常压力下运行足够长的时间；  异常测试，在正常流程中注入一种软硬件异常；  混沌测试，大压力多级故障（随机组合软硬件异常）。 在系统测试过程中，我们尽可能将所有用例自动化，其优点是：  大幅降低了测试回归成本，加快了测试进度；  可以对代码进行足够频繁的测试，有利于提高代码质量；  容易发现隐藏的问题，手工测试无法做到频繁触发  测试用例可以持续积累，成为代码质量的。 目前Curve的

time_shift (可选) - 参考 avg() 函数 time - 需要预测的时间点 如 果返回值大于 fit (可选) - 用 于匹配历史数据的函数 支持的匹配函数: linear - 线性函 数 ExapolynomialN - N 次多 项式 (1 <= N <= 6) =&gexponential - 指数函 数 =&glogarithmic - 对数函 数 =&gpower - attacks (although it is not supported by all browsers). 2.4 Fit 函数 默认 fit 是线性函数。但是如果你的监控系统更复杂，你有可以有更多的选择。 680 fit x = f(t) 线性 x = a + b*t 多项式3 x a0 + a1*t + a2*t2 + ... + an*tn 指数 x = a*exp(b*t) 对数 x 1ns 作为一个新的零时间。(当前时间时期是 109, 时期平方是 1018, 双精度约为 10-16)。添加 1 ns 以提供对数和幂拟合的所有正时间值，其涉及计算 log（t）。时间偏移不影响线性、多项式、指数（除了更 容易和更精确的计算），但改变对数和幂函数的状态。 4 潜在错误 函数如下情况下返回- 1： • 指定的评估期不包含数据； • 数学运算结果未定义4; • 数值问题