告警压缩与降噪（压缩和降噪的顺序）

本篇文章给大家谈谈告警压缩与降噪，以及压缩和降噪的顺序对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享告警压缩与降噪的知识，其中也会对压缩和降噪的顺序进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、智能运维是如何抑制告警风暴的？

• 2、如何做好企业告警降噪？

• 3、信号降噪和压缩有什么区别

• 4、压缩和降噪哪个实用

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智能运维是如何抑制告警风暴的？

通常智能运维中的告警收敛场景，以机器学习算法为驱动，对海量的告警事件进行降噪和关联分析，辅助根因定位并可沉淀故障处理的知识，从而提升企业的运维效率，降低运维成本。 告警产生后，AIOps系统通过算法甄别 内容相关性（重复性、相似性）、时序相关性和拓扑相关

性 事件来进行告警事件的自动化抑制。这类收敛抑制，往往能得到99%的告警压缩率，极大地提高了告警有效性。

在一个完整的智能运维告警产品里，除了告警收敛，还可以基于故障传播链及拓扑信息 ( 可选 ), 智能发现突发故障场景；基于告警“熵值”算法，实现告警的动态优先级推荐；通过时序以及拓扑关系定位故障场景根因，并进行根因标记。当这些都可以完成时，由告警事件一步步引导的根因定位和排障，才是真正智能运维发挥了作用。

如何做好企业告警降噪？

提到告警降噪我们可能会马上想到AI、智能等技术手段，其实对于告警降噪不同的产品，不同规模的公司面临的问题也是不一样的。告警治理是通过运营的手段进行告警抑制，告警治理是告警降噪的初级阶段，其主要的目的就是保证系统告警配置的保鲜，及时剔除无效的告警配置，防止无效的告警配置滋生。告警的出现往往是牵一发而动全身，有可能出现很多重复的告警风暴，其实你可以去了解下听云北冥告警平台，它可以有效的降低企业的复杂告警信息，避免重复告警，在传统告警模式上增加了智能告警算法，提高了告警准确性，减少了误报漏报，提升故障修复效率。

信号降噪和压缩有什么区别

信号和噪声的传播特性是不同的，根据这个特性可以剔除噪声，然后恢复信号，达到去噪的效果。具体的有很多种方法，目前流行最多的是阈值法，即是认为在众多的小波系数中，信号对应的小波系数含有信号的重要信息，其幅度值较大，数目少，而噪声对应的小波系数是一致分布的，个数较多，切幅值小。故采用阈值法，设置一个阈值，把绝对值较小的系数去除，留下较大的系数重构信号，从而达到去噪的效果。这个方法的难处就在于阈值的选取，需要事先估计噪声方差。

而小波变换的信号压缩，就是在保证能够重构信号质量的前提下，去除图像中的各种冗余，以尽量少的比特数来表征信号。其目的在于减少数据存储空间、提高传输速率。

通过上面的分析，不难看出，其实小波变换的压缩和去噪，都是一个对小波系数的取舍过程，但是其阈值的选取，目的，效果肯定是不同的

压缩和降噪哪个实用

简单明了的解释 : 压缩的作用是把吉他的信号控制在一个范围内 并使得信号平均 效果就是能听出声音的延音长了 而且声音大小平均了 有声音输出 就会有噪音 降噪的作用是 在超出你设定范围以后 噪声门会自动开启 来抑制噪音信号 关于告警压缩与降噪和压缩和降噪的顺序的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 告警压缩与降噪的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于压缩和降噪的顺序、告警压缩与降噪的信息别忘了在本站进行查找喔。