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机器学习模型可用于分析可观测性数据，以提高系统的可靠性、性能和安全性。以下是使用可观测性数据的机器学习模型的用例：• 异常检测：机器学习模型可用于检测可观测性数据中的异常，例如 CPU 使用率或内存使用率的突然飙升。这有助于在潜在问题导致停机或性能问题之前识别它们。• 根本原因分析：机器学习模型可用于使用可观测性数据来识别问题的根本原因，以加快故障排除过程并防止问题再次发生。• 预测性维护：ML 模型可以预测设备何时可能出现故障。这有助于在问题发生之前安排维护，从而防止停机和停机。
使用分布式系统中的可观测性数据的机器学习和人工智能技术
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