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- 随着软件行业的快速发展，为了实现高质量的快速迭代，越来越多的公司开始推进测试自动化来缩短测试周期，较成熟的软件公司开始追求80%甚至更高的测试自动化率。一轮耗时一周的手工测试在自动化后可能一天或更短时间内就能完成全部执行。在每一轮自动化测试中，对失败用例进行根因分析是一份十分重要的工作，而海量测试日志的人工分析开始成为瓶颈。本文将介绍如何使用AI技术实现失败测试用例的智能分析。基于日志分析辅... 随着软件行业的快速发展，为了实现高质量的快速迭代，越来越多的公司开始推进测试自动化来缩短测试周期，较成熟的软件公司开始追求80%甚至更高的测试自动化率。一轮耗时一周的手工测试在自动化后可能一天或更短时间内就能完成全部执行。在每一轮自动化测试中，对失败用例进行根因分析是一份十分重要的工作，而海量测试日志的人工分析开始成为瓶颈。本文将介绍如何使用AI技术实现失败测试用例的智能分析。基于日志分析辅...
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- 异常处理是任何编程语言中的重要组成部分，Python 也不例外。Python 提供了丰富的异常处理机制，让开发者可以更好地管理程序中出现的错误。除了捕获和处理异常外，记录异常信息也是至关重要的，以便日后排查问题和改进程序。本文将介绍如何在 Python 中捕获异常，并将异常信息记录到日志文件中。 异常处理在 Python 中，使用 try-except 语句来捕获异常。try 代码块中放置可... 异常处理是任何编程语言中的重要组成部分，Python 也不例外。Python 提供了丰富的异常处理机制，让开发者可以更好地管理程序中出现的错误。除了捕获和处理异常外，记录异常信息也是至关重要的，以便日后排查问题和改进程序。本文将介绍如何在 Python 中捕获异常，并将异常信息记录到日志文件中。 异常处理在 Python 中，使用 try-except 语句来捕获异常。try 代码块中放置可...
- 云原生系统主要基于 DevOps、持续交付、容器化和微服务技术。智能运维（AIOps）是基于智能运维（AIOps）平台实现对整个 IT 运营管理（ITOM）的持续洞察。智能运维由三个部分组成，观察（监控）、交互（ITSM）、行动（自动化）。监控包括对历史数据的分析、异常信息的检测、性能分析、数据之间的关联和数据情景化。交互包括任务的自动化处理、变更的风险分析、服务中心专员绩效分析以及知识管理。 云原生系统主要基于 DevOps、持续交付、容器化和微服务技术。智能运维（AIOps）是基于智能运维（AIOps）平台实现对整个 IT 运营管理（ITOM）的持续洞察。智能运维由三个部分组成，观察（监控）、交互（ITSM）、行动（自动化）。监控包括对历史数据的分析、异常信息的检测、性能分析、数据之间的关联和数据情景化。交互包括任务的自动化处理、变更的风险分析、服务中心专员绩效分析以及知识管理。
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- 日志异常检测的核心是利用人工智能算法自动分析系统日志来发现并定位故障。根据送入检测模型的数据格式，日志异常检测算法模型分为序列模型和频率模型，其中序列模型又可以分为深度模型和聚类模型。自 2017 年 Min Du 等人提出 DeepLog 以来，基于序列的深度学习建模逐渐成为近年来研究的热点。 深度模型的日志异常检测基本流程 深度学习使用神经网络的多层体系结构，从原始输入中逐步提取特... 日志异常检测的核心是利用人工智能算法自动分析系统日志来发现并定位故障。根据送入检测模型的数据格式，日志异常检测算法模型分为序列模型和频率模型，其中序列模型又可以分为深度模型和聚类模型。自 2017 年 Min Du 等人提出 DeepLog 以来，基于序列的深度学习建模逐渐成为近年来研究的热点。 深度模型的日志异常检测基本流程 深度学习使用神经网络的多层体系结构，从原始输入中逐步提取特...
- 数据对象智能运维(AIOps)是通过机器学习等算法分析来自于多种运维工具和设备的大规模数据。智能运维的分析数据对象多源运维数据包括系统运行时数据和历史记录数据，历史记录数据主要包含表单和系统更新文档等。与历史记录数据相比，系统运行时数据能够反映系统的动态特征及系统发生故障时的上下文信息，对未知故障具有更好的探测和表达能力。系统运行时数据主要包含监控数据和日志数据，监控数据记录的是指系统运行状... 数据对象智能运维(AIOps)是通过机器学习等算法分析来自于多种运维工具和设备的大规模数据。智能运维的分析数据对象多源运维数据包括系统运行时数据和历史记录数据，历史记录数据主要包含表单和系统更新文档等。与历史记录数据相比，系统运行时数据能够反映系统的动态特征及系统发生故障时的上下文信息，对未知故障具有更好的探测和表达能力。系统运行时数据主要包含监控数据和日志数据，监控数据记录的是指系统运行状...
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