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池化预热、弹性调度:通过资源池化预热、分层预加载与弹性水位控制,实现毫秒级 (< 10 ms) 弹性。 智能预热:以智能、分层资源预热实现负载感知,自适应池化水位控制;采用负载、资源压力预测框架,实现良好扩展性、数据驱动、以及工程师经验的规则注入。 预留实例智能推荐策略:通过建模的方式推算给定时间段大概需要的来自:百科池化预热、弹性调度:通过资源池化预热、分层预加载与弹性水位控制,实现毫秒级 (< 10 ms) 弹性。 智能预热:以智能、分层资源预热实现负载感知,自适应池化水位控制;采用负载、资源压力预测框架,实现良好扩展性、数据驱动、以及工程师经验的规则注入。 预留实例智能推荐策略:通过建模的方式推算给定时间段大概需要的来自:百科
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基于历史数据学习与运维经验库,对异常事务智能分析给出可能原因。 业务实现 APM 提供故障智能诊断能力,基于机器学习算法自动检测应用故障。当事务出现异常时,通过智能算法学习历史指标数据,多维度关联分析异常指标,提取业务正常与异常时上下文数据特征,如资源、参数、调用结构,通过聚类分析来自:百科