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宋东辉-网易云音乐智能监控探索与实践

文化传媒 2024-07-05 ArchSummit深圳2024|全球架构师峰会 dede

1、背景简介
云音乐大数据治理面临生产侧治理难点，如数据质量、监控效率等问题。

2、方案介绍
2.1 智能监控选型
采用统计算法（绝对值、相对值、周期检测、假设检验）、分类模型（K-means、SVM）和预测模型（LSTM、Prophet）进行大数据异动感知；通过贝叶斯算法（GBDT）进行异动归因。
2.2 智能监控方案落地
构建大数据智能监控平台，实现旁路验证（预测准确但依赖标签数据）和异动归因（基于贝叶斯公式，假设指标告警由本身或上游指标引起）。

3、落地效果
已接入10+业务，覆盖千级别核心表，实现实时监控和归因分析。

4、未来展望
平台侧：优化监控指标设计、研发层实现自然语言创建自定义函数、储存层智能存储、调度层智能批次分配；模型侧：解决冷启、样本量少、过拟合等问题，并攻克跨平台血缘依赖和根因分析等难点。