我們的客戶是營運和銷售團隊。他們希望在出現問題時收到警報。
“銷售額下降了20%！” “我們的評分下降了1分！”
我們的團隊的任務是偵測和報告異常。
問題，簡單化了！
在與營運團隊交談時，我們注意到兩個重要因素：
樂於助人
解釋一下出了什麼問題。我要去哪裡找？
如果多個指時間序列資料庫標關閉，請不要用多個相關警報轟炸我。
準確性
看在上帝的份上，不要報告漏報。
除非你確定，否則不要將人工智慧放入其中。
首先，我們需要一個合適 歐洲華人華僑數據 的資料庫。我開始研究流行的時間序列資料庫，其中一份白皮書脫穎而出。
這是 Facebook 的 GorillaDB：一個可以監控和分析業務指標的時間序列資料庫。
讓我印象深刻的是他們的方法非常簡單：Facebook 只會在記憶體中儲存最後 26 小時的資料。其餘的將保留在日誌中，然後傳輸到 OpenTSDB。
由於我們有即時性要求，這篇論文對我們所建構的系統產生了很大的影響。
我們做了什麼？
我們建立了一個時間序列分析器，它使用來自各種上游服務（產品、銷售、行銷、營運等）的指標，並結合使用 ARIMA 和 Holt-Winters 演算法來尋找異常情況。
然後，我們將報告任何檢 如何開展行銷諮詢業務：成功的步驟 測到的異常情況以及「相關」指標。例如，如果銷售額取決於網站流量，我們會在報告中提及。這有助於團隊一起追蹤相關指標。
根據斯皮爾時間序列資料庫曼係數，指標被分為「相關」和「獨立」。您可以將自變數視為決定係統行為的因素。例如，定價是由企業決定的獨立變數。
這顯著減輕了營運團隊的認知負擔。他們現在將只專注於自變量，試圖改時間序列資料庫變他們所控制的內容，而不是擔心依賴指標。
最終的結果是什麼？
但沒有成功。
我們的分析引擎還有其他更明顯的問題（顯示不正確的數據和頻繁的崩潰）。
隨著時間的推移，另一個團隊 中國新聞 開發了一個具有更強大用戶基礎的類似產品，從而有效地終止了我們的專案。
不過，我從這個計畫中學到的東西是巨大的。我還對時間序列資料庫產生了興趣，我們在 InterviewReady 中介紹了其中兩個資料庫：
臉書大猩猩
谷歌君主
透過一系列視頻，我們深入研究 GorillaDB 和 Monarch 的白皮書，討論這兩個系統的優勢和權衡。乾杯。