PYCON CHINA 基于深度学习的多维时间序列 预测在数据机房中的应用 目 录 1 背景介绍 2 研究目标 3 研究内容 4 后续工作 1. 背景介绍 数据机房面临的能耗问题 数据机房面临电量消耗巨大的问题 空调是数据机房中电量消耗最大的设备 空调为什么那么耗电？怎么优化节能？ 低效的 冷却装 置 服务主 机工作 发热 影响空 调耗电 量原因 建筑材料 隔热和散 代表算法有AR， ARIMA 基于深度学习的 时间序列预测 ⚫ 利用多维时间序列之间的 信息 ⚫ 对变周期序列，多维空间 依赖序列预测较弱 ⚫ 代表算法有RNN，LSTM 混合多维时间序列预测 ⚫ 提取多维序列之间更加复杂 的关系 ⚫ 提取维度之间空间依赖关系， 长短期依赖关系 ⚫ 算法有LSTNet，TPA-LSTM 多维时间序列预测方法解决机房温度预测 对数据包含的信息提取能力越来越强

01 智能运维场景描述 整体介绍 02 单维时间序列分析 异常检测 03 多维时间序列分析 多维下钻 目录 04 Metis 的研究方向 展望未来 智能运维（AIOps） 基于机器学习的智能运维 发现问题 • 时间序列异常 • 日志分析异常 • 设备性能异常 分析问题 • 多维下钻分析 • 关联事件分析 • 容量预估分析 解决问题 • 扩容 • 决策 • 可演进 • 可了解 智能运维学件库 智能运维能力框架体系 AIOps 团队角色划分 01 智能运维场景描述 整体介绍 02 单维时间序列分析 异常检测 03 多维时间序列分析 多维下钻 目录 04 Metis 的研究方向 展望未来 单维时间序列分析 海量时间序列 业务场景复杂 规则配置繁琐 1 2 3 时间序列异常检测 如何找到通用的解决方案？ 单维时间序列分析 异常检测 03 多维时间序列分析 多维下钻 目录 04 Metis 的未来规划 展望未来 业务埋点 收集数据 监控系统 指标展示 多维数据 维度查询 异常检测 检测异常指标 多维下钻 分析异常维度 多维时间序列分析 多维时间序列分析 判断时间序列是否波动 人工查找可疑维度 人工查找可疑元素 1 2 3 人工分析异常维度 数据存储 多维时间序列 异常检测

黄海广 副教授 2 目录 01 随机事件和概率 02 随机变量及其概率分布 03 多维随机变量及其分布 05 数理统计的基本概念 04 随机变量的数字特征 3 1.随机事件和概率 01 随机事件和概率 02 随机变量及其概率分布 03 多维随机变量及其分布 05 数理统计的基本概念 04 随机变量的数字特征 4 1.事件的关系与运算 所得的事件，另外，概率为1（ 或0）的事件与任何事件相互独立. 1.随机事件和概率 14 2.随机变量及其概率分布 01 随机事件和概率 02 随机变量及其概率分布 03 多维随机变量及其分布 05 数理统计的基本概念 04 随机变量的数字特征 15 1.随机变量及概率分布 取值带有随机性的变量，严格地说是定义在样本空间上，取值于实数的函数称为随机 续型随机变量的分布函数为连续函数，但 不一定为处处可导函数。 (6) 存在既非离散也非连续型随机变量。 2.随机变量及其概率分布 21 3.多维随机变量及其分布 01 随机事件和概率 02 随机变量及其概率分布 03 多维随机变量及其分布 05 数理统计的基本概念 04 随机变量的数字特征 22 1.二维随机变量及其联合分布 由两个随机变量构成的随机向量(

中的元素可以是任何对象，所以浪费了CPU运算时间和内存。 NumPy诞生为了弥补这些缺陷。它提供了两种基本的对象： ndarray：全称（n-dimensional array object）是储存单一数据类型的 多维数组。 ufunc：全称（universal function object）它是一种能够对数组进行处 理的函数。 NumPy的官方文档： https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/ ]从内到外分别为第0轴，第1轴，第2轴，第3轴。 NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据 的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。 ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。 10 1.1 认识 NumPy 数组对象 shape(4,) shape(4,3,2) shape(3,2) NumPy 数组图示 11 1.1 认识 NumPy 数组对象 2 -------- [3, 3, 100, 8] [ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 20 多维数组 NumPy的多维数组和一维数组类似。多维数组有多个轴。 我们前面已经提到从内到外分别是第0轴，第1轴… > a = np.arange(0, 60, 10).reshape(-1, 1) + np.arange(0

memory CUDA 多维数组：封装 • cudaMalloc3DArray 用于分配一个三维数组。 各维度上的大小通过 cudaExtent 指定，方 便起见我们的 C++ 封装类用了 uint3 表示 大小。 • GPU 的多维数组有特殊的数据排布来保障 访存的高效，和我们 CPU 那样简单地行主 序或列主序（如 a[x + nx * y] ）的多维数组 不一样。 • 随后可用 cudaMemcpy3D 在 GPU 的三 维数组和 CPU 的三维数组之间拷贝数据。 CUDA 表面对象：封装 • 要访问一个多维数组，必须先创建一个表面对象 （ cudaSurfaceObject_t ）。 • 考虑到多维数组始终是需要通过表面对象来访问的，这 里我们让表面对象继承自多维数组。 • 在核函数中可以用 surf3Dread 和 surf3Dwrite 来读写 表面对象中的元素， x,y

iData 大数据分析PaaS 实时 分析 多维 分析 画像 分析 … DataMore 大数据应用PaaS 实时 决策 任务 系统 … 排 行 榜 大数据应用 SaaS系统 iData 用户画像 DataMore 月光宝盒 DataMore 任务系统 iData 数据可视化 游 谱 游戏说 神秘 商店 iData 多维提取 … 游戏数据 驱动场景 潘多拉 社交与功能 大数据应用PaaS服务 游戏数据驱动场景 n 实时干预游戏用户 n 精细化、精准化驱动场景服务 n 提升原有服务的增强效果 n iData大数据分析PaaS 在线实时能力 n iData大数据分析：多维分析，画像分析能力 n DataMore大数据实时决策能力 一切以用户价值为依归 17 业务应用实践 iData 2 新大数据分析引擎2.0 业界传统 大数据分析 引擎 大数据分析引擎&存储 Column1 DataNode Column2 Column3 ColumnN bitmap 画像下钻分布式计算引擎 多维 提取 iData大数据分析引擎 分布式多维计算引擎 基于位图索引和行式内容存储 分布式画像引擎 基于位图索引和列式内容存储 多维 分析 跟踪 分析 下钻 分析 透视 分析 画像 分析 一切以用户价值为依归 19 业务应用实践 iData 2

Tensors张量 01 Tensors张量 02 Autograd自动求导 03 神经网络 04 训练一个分类器 4 1.Tensors张量的概念 Tensor实际上就是一个多维数组（multidimensional array） 标量（0阶张量） 向量（1阶张量） 矩阵（2阶张量） 张量（大于等于3阶张量） 1.2 5  创建张量的几种方法  用现有数据创建张量，使用 函数（只能是标量）将值取出来：loss_output.item() 1.Tensors张量的概念 8  Tensor与NumPy的异同 对比项 NumPy Tensor 相同点 可以定义多维数组，进行切片、改变维度、 数学运算等 可以定义多维数组，进行切片、改变维度、数学运 算等 不同点 1、产生的数组类型为 numpy.ndarray； 2、会将ndarray放入 CPU中进行运算； 3、导入方式为import 该函数的两个输入必须是三维矩阵并且第一维相同（表 示Batch维度）， 不支持broadcast操作 13 1.Tensor张量乘法 3. 多维矩阵乘法 torch.matmul() torch.matmul(input, other, out=None) 支持broadcast操作，使用起来比较复杂。针对多维数据matmul() 乘法，可以认为该乘 法使用使用两个参数的后两个维度来计算，其他的维度都可以认为是batch维度。

基础配置，常见的有入口资源的配置、网络的配置等。相对运营资源来说，其变更的频繁度相对较低，与 时间、城市的关系也没那么强。譬如下面大众点评App-我的页面里的入口。这类配置有如下几个特征： 1. 多维度：需要针对不同的版本、平台、渠道，做不同的配置。 2. 长期有效：这种类型的配置一般长期存在，不会存在过期问题。 APPKIT打造稳定、灵活、高效的运营配置平台 - 美团技术团队 二、遇到的问题 400TB，高峰期集群 QPS 达 650万/秒。 面对流量的成倍增长，CAT 在通信、计算、存储方面都遇到了前所未有的挑战。整个系统架构也经历了 一系列的升级和改造，包括消息采样聚合、消息存储、业务多维度指标监控、统一告警等等，项目最终稳 定落地。为公司未来几年内业务流量的稳定增长，打下了坚定的基石。 经过 7 年的持续建设，CAT 也在不断发展，我们也希望更好的回馈社区，将 CAT 提供的服务惠及更多 通过策略抽象、查询、渲染和分组动态更新，实现HTTP 请求的定制化路由。 随着公司业务的高速发展，路由场景也越来越复杂。比如： 团购秒杀要灵活控制压测流量，实现线上服务单节点、各机房、各地域等多维度的压测。 外卖业务要做流量隔离，把北方地域的流量转发到分组a，南方地域的流量转发到分组b。 酒旅业务要对App新版本进行灰度，让千分之一的用户试用新版本，其他用户访问老版本。 QA部门要通过

限于模式识别和优化，缺乏真正的创新能力 能够生成新的创意和解决方案，具备创新能力 人机互动能力 按照预设脚本响应，较难理解人类情感和意图 更自然地与人互动，理解复杂情感和意图 问题解决能力 擅长解决结构化和定义明确的问题 能够处理多维度和非结构化问题，提供创造性的解 决方案 伦理问题 作为受控工具，几乎没有伦理问题 引发自主性和控制问题的伦理讨论 CoT链式思维的出现将大模型分为了两类：“概率预测（快速反应）”模型和“链式推理（慢速思考）”模型。 通过迭代调整提示语，优化输出质量 设计评估标准，量化提示语效果 跨域整合能力 将专业领域知识转化为有效的提示语 利用提示语桥接不同学科和AI能力 创造跨领域的创新解决方案 系统思维 设计多步骤、多维度的提示语体系 构建提示语模板库，提高效率和一致性 开发提示语策略，应对复杂场景 表1-3-2提示语设计进阶技能子项 核心技能 子项 语境理解 深入分析任务背景和隐含需求 考虑文化、伦理和法律因素 灵活运用任务开放性：给AI自由发挥的空间 创新设计策略： ▪ 设定基本框架，留出探索余地：提示语应提供一个结构化的框架，包含具体的生成目标，但不应过度限制表 达方式或细节内容，给AI足够的空间进行创造。 ▪ 多维度任务引导：通过引导AI从多个角度看待问题，激发其对生成内容的多样化思考。 AI缺陷：臆造之辞 概率幻觉 AI幻觉（AI Hallucinations）是指生成式人工智能 模型在生成文本或回答问题时，尽管表面上呈现出逻