复杂IT系统中故障的高效发现和排除问题的解决是一个复杂的系统工程，不能仅仅依赖一个单一的功能或算法。我们在实践中总结出一套帮助AIOps能够在企业中落地的算法、功能和支撑平台。报警压缩能够帮助我们在众多的重复和无效报警中减少报警数量，发现重复报警中的最重要的报警条，这个类似使用根因分析发现众多指标中造成突变的根源指标。报警压缩存在一个重要的检验因素：即不能错误压缩而造成漏报，我们在实践中作出了很多努力防止这种情况。异常的自动发现帮助我们从固定阈值报警中解放出来，异常算法需要根据强周期和弱周期分开计算。在高效发现问题的基础上，通过指标的关联分析和日志、事件的关联，帮助操作人员定位故障，使用知识库推荐故障的根源和解决方案。

主要内容：

1. 报警的类型、报警压缩的困难和目标；
2. 压缩算法和实践；
3. 异常发现；
4. RCA和知识库方案推荐。

听众受益：

1. 如何做好落地的AIOps在故障分析中的实践，算法和平台工程；
2. 探讨把算法落地的路径。