CMMD简介 CMMD（Cross-Metric Multidimensional Diagnosis）是一种面向 复杂系统多源异构数据 的根因定位框架，其核心思想是通过 跨指标关联性分析 和 多维时空模式挖掘，在 无监督或半监督 场景下快速定位故障根…
RiskLoc简介 RiskLoc 是一种通过 量化多维风险权重 和 动态概率融合 实现故障根因定位的方法，其核心思想是将系统异常视为多个潜在因素（如硬件、软件、网络等）的加权风险组合，通过概率模型计算各因素成为根因的…
AutoRoot 简介 AutoRoot 是一种基于 自动化机器学习（AutoML） 和 因果推理 的多维故障根因定位方案，旨在通过智能化分析高维监控数据（如指标、日志、链路追踪等），快速、精准地识别复杂系统中的故障根源。其核…
Squeeze简介 Squeeze是一种面向多维监控数据的通用根因定位算法，旨在从海量维度组合中快速、鲁棒地识别导致KPI（关键性能指标）异常的根本原因。其核心思想是通过分析多维指标的异常分布差异，逐步缩小可能触发异…
Hotspot是一款来自百度的多维异常定位方法，以下内容是根据其发布的论文梳理得出，仅供参考。 问题背景与挑战 目标：在具有多维属性（如“数据中心、服务类型、客户端OS”）的加法型KPI（如请求量、错误数）中，快…
iDice简介 iDice（指标异常归因算法）是一种用于识别与新出现问题（Emerging Issues）相关的有效组合的自动化算法。它通过从海量属性组合中高效地识别出与新兴问题高度相关的有效组合，帮助技术支持工程师快速定位…
Adtributor算法简介 Adtributor算法是由微软研究院在2014年提出的一种用于多维时间序列异常根因分析的方法。它主要用于解决以下问题：当某个关键性能指标(KPI)发生异常波动时，如何快速准确地找出导致该异常的根本…
指标波动贡献率 指标波动贡献率是一种用于分析和衡量不同因素对某一指标变动影响的统计方法。它在经济学、金融学、市场分析以及其他领域中被广泛应用。通过分析指标波动贡献率，可以更好地理解各个因素在指标变动中…
当一些转化率指标发生波动时，往往需要分析原因，以转化率为例，影响转化率变化的可能因素有： 流量结构发生了变化，部分高转化的渠道或低转化的渠道的流量发生了较大的变化 部分渠道的转化发生了变化 新老客的…
