aiops自动阈值算法（最佳熵自动阈值法）

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本文目录一览：

• 1、AIOps对比传统运维工具的优势？
• 2、自适应阈值阈值图像分割算法中，自适应阈值怎么设定？
• 3、AIOps是什么？
• 4、AIOps是什么？它与AI有什么关系？
• 5、AIOps是什么？和AI有什么关系？
• 6、自动确定图像二值化最佳阈值的方法？

AIOps对比传统运维工具的优势？

当前，随着企业数字业务的快速发展和业务量的攀升，企业信息系统架构的升级变迁，以及企业多套业务系统的在线运营，各类监控组件和应用系统间的关系错综复杂，系统运维的难度也急剧增加，且面临着巨大挑战。

在传统运维方式下，数据规模大且离散，数据治理和全面分析能力薄弱且依赖于经验和规则，运维十分被动，解决问题效率非常低下，运维的实用性大打折扣，难以满足当前主动运营的要求。

具体来说有以下几点：

发现问题难：企业在经年累月中布局了诸多监控工具，但是监控手段阈值的设定单一，且一般都是静态阈值，而指标和告警的异常却是多样化的，这样就会造成大量的误报漏报现象。此外，目前绝大多数的监控工具，缺乏趋势预测能力，使得运维局面非常被动，导致发现问题十分困难。

根因定位难：发现问题时一般都是对问题进行定性分析，可能了解到某一告警对应的指标波动是值得关注的，但是并不能因此确定造成这种现象具体根因。而且目前的监控工具，大多缺乏综合根因定界及定位分析的手段，即便对监控进行了集中管理，也难以通过单纯的几种指标进行根因定位。

数据治理难：当数字化建设进行到一定程度的时候，被管理对象的数据量相应的也是水涨船高，数据数量大、类别多且非常分散，很难通过某一指标体系来衡量系统的健康度，也没有一个统一的视角去判断数据质量的好坏优劣。

运营分析难：现有的大多数基础监控工具，多数都是从自己的管理阈例如系统管理、网络管理出发看待问题，缺乏端到端的分析能力，没办法以业务视角从综合运营分析的角度，去看待多样化指标对系统的影响。

而智能运维是一种全新的数字化运维能力，也将是数字化转型的必备能力。智能运维相对于传统运维模式而言，能够在运维数据治理、业务数字化风险、运维人力成本和业务侧影响力四个方面有本质的效能提升。

智能运维相对于传统运维模式而言，能够在四个方面有本质的效能提升：

运维数据治理。通过高性能实时处理的数据平台广泛采集、处理和分析数字化业务运行过程中的多样化运维数据，包括告警、指标、日志、配置以及运维工单等类别，不仅提升了运维大数据的治理能力，优化了数据质量，而且为进一步激活运维数据的价值打下了良好基础；

业务数字化风险。使运维人员不仅提升了历史运维数据的分析能力并且能够对实时数据进行异常检测和问题预判，有效降低数字化业务的运行风险，提升可用性、稳定性；

运维人力成本。使真正意义上的跨域根因定位成为可能，降低对专业运维人员经验技能的依赖，迅速缩短故障排查时间并有效降低人力成本；

业务侧影响力。以业务视角利用多元化数据提高运营分析和决策能力，比如端到端的分析业务交易状态，提供给业务、客服部门及时反馈和决策支持依据，充分增强业务影响力；

智能运维发展正如火如荼，Gartner预见其为下一代运维，认为到2022年将有近50%的企业用户部署智能运维。虽然目前不少企业已经在积极投入建设，也还有一些企业处在迷茫阶段，对这种趋势不太清晰，借用著名作家威廉吉布森的话，“未来已来，只是分布不均。”

自适应阈值阈值图像分割算法中，自适应阈值怎么设定？

根据灰度、梯度、形态等来设定自适应阈值。
设定过程：设置→参数→选择（灰度、梯度、形态）→输入数值→计算阈值→搞定。
阈值又叫临界值aiops自动阈值算法，是指一个效应能够产生aiops自动阈值算法的最低值或最高值。
阈值又称阈强度，是指释放一个行为反应所需要aiops自动阈值算法的最小刺激强度。低于阈值的刺激不能导致行为释放。在反射活动中，阈值的大小是固定不变的，在复杂行为中，阈值则受各种环境条件和动物生理状况的影响。当一种行为更难于释放时，就是阈值提高了;当一种行为更容易释放时，就是阈值下降了。一般说来，刚刚完成某一行为后，动物对这一行为的要求就会大大下降。例如刚交过尾的动物，对于性刺激或是没有反应或是反应很弱，这就意味着释放性行为的阈值增加了。类似情况在觅食行为和其他行为中也很常见。另一方面，长时间未发生的行为非常容易被释放，释放这种行为的刺激强度会变得非常小。在极端情况下，阈值的降低可以导致行为的自发产生，这就是空放行为(vacuum behavior)。空放行为是一种无刺激行为释放，是达不到该种行为目的的一种行为。最令人信服的实例是织巢鸟的筑巢行为。饲养在鸟笼中的织巢鸟，在得不到任何筑巢材料和代用物的情况下，也完全可以表现出筑巢动作，虽然这种动作达不到它本来的目的。
阈值又叫临界值，是指一个效应能够产生的最低值或最高值。

AIOps是什么？

AIOps，顾名思义是将AI赋能于IT运维管理。国际权威咨询机构Gartner在2016年的报告里首次提出AIOps的概念。

传统的IT运维工作，大多是借助监控软件查看数据，并依赖运维人员的经验进行根因定位和排障。有了AI的加持后，可以借助AI算法提前发现数据中的异常，并通过数据串联锁定可能根因，大大缩短故障处理时间、提高运维效率。

经过多年来的发展，越来越多的大中型企业投入智能运维AIOps的部署，以应对企业数字化转型带来的数据量暴增、系统架构复杂带来的运维挑战。

Gartner在其2022年的AIOps报告中也指出：Yes, There is no doubt: There is no future of IT operations that does not include AIOps. 毫无疑问，不包含AIOps的IT运维不会有未来。

相信在不久的将来，传统运维将渐渐被智能运维AIOps所替代。

通常，AIOps智能运维系统包含这几个功能模块：

AIOps是什么？它与AI有什么关系？

现如今，AI 这个词已经被玩坏了。很多公司都声称自己在做 AI，但其实并没有。不过有另外一种新兴的 AI，各种类型的 IT 企业倒是可以尝试，而且完全不需要人工参与。

AIOps，也就是基于 算法 的 IT 运维（Algorithmic IT Operations），是由 Gartner 定义的新类别，源自业界之前所说的 ITOA（IT Operations and Analytics）。aiops自动阈值算法我们已经到达了这样的一个时代，数据科学和算法正在被用于自动化传统的 IT 运维任务和流程。算法被集成到工具里，帮助企业进一步简化运维工作，把人类从耗时又容易出错的流程中解放出来。人们不再需要在遗留的管理系统中定义和管理无穷无尽的规则和过滤器。

在过去的几年间，一些新技术不断涌现，利用数据科学和 机器学习 来推进日益复杂的企业数字化进程，“AIOps”（Algorithmic IT Operations）因此应运而生。Gartner 的报告宣称，到 2020 年，将近 50% 的企业将会在他们的业务和 IT 运维方面采用 AIOps，远远高于今天的 10%。

为了更好地理解 AIOps 和 AI 的区别，aiops自动阈值算法我们需要从头说起。

AI 简史

AI 一词用于描述机器（或软件）模拟人类认知的过程。也就说，机器学习像人类一样思考。40 年代，Alan Turing 掀起了 AI 热潮，但受限于计算机的计算能力，也只发展到今天的这个阶段。

问题是，我们为什么要让机器模仿人类？而为什么有些 AI 应用程序会比其他的更成功？发展 AI 的目的在于解决人类的问题，所以我们会看到像自动驾驶汽车、行为分析这类复杂的解决方案。

话说回来，IT 运维环境有一些不一样的地方。我们不会直接管理人类，我们与应用程序和基础设施打交道。而且它们可能更加复杂和不可预测，因为它们不是人类。

人类思维与机器思维

AIOps 的不同之处在这里体现出来。AIOps 的解决方案专注于解决问题，而且是通过使用基于算法的技术来高度模仿人类（而且以更快的速度和更大的规模）。算法的效率提升了 AIOps 的价值，而相对于人类的智慧——虽然是无限的，但不如机器来得高效。

当然，人类也能进行高效的 IT 运维。AIOps 的目的是为了让我们的生活变得更美好，但是当人类与 AIOps 参合在一起，它们之间的界限就会变得模糊。高级的 AIOps 会使用 神经网络 技术，它会向运维人员学习，然后尝试消除无聊的重复性劳动。

未来的公司

为什么公司需要 AIOps？现代的 IT 环境已经无比的复杂，而且千变万化，需要我们花费大量的时间和资源去监控、去诊断问题、去解决问题。很多公司处于被动的地位。但是如果他们使用了 AIOps，他们就可以利用先进的算法，花更多时间在其他更有意义的工作上，而不是重复地解决相同的问题，或者花时间管理规则和过滤器。

我们所说的规则，可以把它们简单地描述为“如果是这样那么就这么做”，它们能够应付简单的场景，但是很难扩展。相反，算法和机器学习提供了更加灵活的表达方式，不仅强大，而且健壮，能够应付不断变化的需求。这将带来更高的效率和更低的成本。对于厂商来说，他们面临的挑战在于将整个技术方案打包，避免把用户暴露于底层的复杂性当中。光是提供工具是不够的，企业需要招聘数据科学家而不仅仅是工程师。

前行之路

借助智能算法的技术优势，原先人工需要几个小时完成的任务现在通过自动化可以在几秒钟内完成，而且能够得到更好的结果。传统的 IT 运维需要管理大量的告警，极大地分散了企业的注意力，他们需要花很多时间解决无聊的问题，没有时间用于创新。使用 AIOps 可以解决这些问题，把运维人员从纷繁复杂的告警和噪音中解脱出来。各个行业的企业正在采用 AIOps，他们使用这项技术来改进客户的数字体验——银行、娱乐、交通、零售，甚至政府。

尽管 AIOps 还是一个新名词，但并不代表它只是未来的一种趋势而已。在这个数字的年代，任何使用传统技术来管理机器数据的组织要么忽略了信息的价值，要么已经让他们的运维团队不堪重负。随着数据的暴涨，CIO 们应该快速拥抱 AIOps。传统 AI 仍然会在某些领域发挥它的作用，而 AIOps 将为企业带来最直接最深远的价值。

AIOps是什么？和AI有什么关系？

我们现在提到的 AI，更多的是依赖机器学习（包含深度学习）算法的实现的 AI 场景，或者说机器学习算法只是实现 AI 的其中一种手段。了解了上面的概念，再回到 AIOps 上来，拆分为 AI + Ops 会准确一些，也就是 Ops 与 AI 相结合可以做的事情。
AIOps 涉及的技术，从 AI 的角度，主要还是机器学习算法，以及大数据相关的技术，因为涉及到大量数据的训练和计算，从 Ops 的角度，主要还是运维自动化相关的技术。另外 AIOps 一定是建立在高度完善的运维自动化基础之上的，只有 AI 没有 Ops，是谈不上 AIOps。

自动确定图像二值化最佳阈值的方法？

阈值将原图象分成前景，背景两个图象。\x0d\x0a前景：用n1,csum,m1来表示在当前阈值下的前景的点数，质量矩，平均灰度\x0d\x0a后景：用n2,sum-csum,m2来表示在当前阈值下的背景的点数，质量矩，平均灰度\x0d\x0a当取最佳阈值时，背景应该与前景差别最大，关键在于如何选择衡量差别的标准\x0d\x0a而在otsu算法中这个衡量差别的标准就是最大类间方差（英文简称otsu，这也就是这个算法名字的来源）\x0d\x0a在本程序中类间方差用sb表示，最大类间方差用fmax\x0d\x0a关于最大类间方差法（otsu）的性能:\x0d\x0a类间方差法对噪音和目标大小十分敏感，它仅对类间方差为单峰的图像产生较好的分割效果。\x0d\x0a当目标与背景的大小比例悬殊时，类间方差准则函数可能呈现双峰或多峰，此时效果不好，但是类间方差法是用时最少的。\x0d\x0a最大最大类间方差法（otsu）的公式推导：\x0d\x0a记t为前景与背景的分割阈值，前景点数占图像比例为w0，平均灰度为u0；背景点数占图像比例为w1，平均灰度为u1。\x0d\x0a则图像的总平均灰度为：u=w0*u0+w1*u1。\x0d\x0a前景和背景图象的方差：g=w0*(u0-u)*(u0-u)+w1*(u1-u)*(u1-u)=w0*w1*(u0-u1)*(u0-u1),此公式为方差公式，可参照概率论课本\x0d\x0a上面的g的公式也就是下面程序中的sb的表达式\x0d\x0a当方差g最大时，可以认为此时前景和背景差异最大，也就是此时的灰度是最佳阈值\x0d\x0a\x0d\x0aunsafepublicintGetThreshValue(Bitmapimage)\x0d\x0a{\x0d\x0aBitmapDatabd=image.LockBits(newRectangle(0,0,image.Width,image.Height),ImageLockMode.WriteOnly,image.PixelFormat);\x0d\x0abyte*pt=(byte*)bd.Scan0;\x0d\x0aint[]pixelNum=newint[256];//图象直方图，共256个点\x0d\x0abytecolor;\x0d\x0abyte*pline;\x0d\x0aintn,n1,n2;\x0d\x0ainttotal;//total为总和，累计值\x0d\x0adoublem1,m2,sum,csum,fmax,sb;//sb为类间方差，fmax存储最大方差值\x0d\x0aintk,t,q;\x0d\x0aintthreshValue=1;//阈值\x0d\x0aintstep=1;\x0d\x0aswitch(image.PixelFormat)\x0d\x0a{\x0d\x0acasePixelFormat.Format24bppRgb:\x0d\x0astep=3;\x0d\x0abreak;\x0d\x0acasePixelFormat.Format32bppArgb:\x0d\x0astep=4;\x0d\x0abreak;\x0d\x0acasePixelFormat.Format8bppIndexed:\x0d\x0astep=1;\x0d\x0abreak;\x0d\x0a}\x0d\x0a//生成直方图\x0d\x0afor(inti=0;i255)\x0d\x0aq=255;\x0d\x0atotal=total+pixelNum[q];//total为总和，累计值\x0d\x0a}\x0d\x0apixelNum[k]=(int)((float)total/5.0+0.5);//平滑化，左边2个+中间1个+右边2个灰度，共5个，所以总和除以5，后面加0.5是用修正值\x0d\x0a}\x0d\x0a//求阈值\x0d\x0asum=csum=0.0;\x0d\x0an=0;\x0d\x0a//计算总的图象的点数和质量矩，为后面的计算做准备\x0d\x0afor(k=0;k<=255;k++)\x0d\x0a{\x0d\x0asum+=(double)k*(double)pixelNum[k];//x*f(x)质量矩，也就是每个灰度的值乘以其点数（归一化后为概率），sum为其总和\x0d\x0an+=pixelNum[k];//n为图象总的点数，归一化后就是累积概率\x0d\x0a}\x0d\x0a\x0d\x0afmax=-1.0;//类间方差sb不可能为负，所以fmax初始值为-1不影响计算的进行\x0d\x0an1=0;\x0d\x0afor(k=0;k<255;k++)//对每个灰度（从0到255）计算一次分割后的类间方差sb\x0d\x0a{\x0d\x0an1+=pixelNum[k];//n1为在当前阈值遍前景图象的点数\x0d\x0aif(n1==0){continue;}//没有分出前景后景\x0d\x0an2=n-n1;//n2为背景图象的点数\x0d\x0aif(n2==0){break;}//n2为0表示全部都是后景图象，与n1=0情况类似，之后的遍历不可能使前景点数增加，所以此时可以退出循环\x0d\x0acsum+=(double)k*pixelNum[k];//前景的“灰度的值*其点数”的总和\x0d\x0am1=csum/n1;//m1为前景的平均灰度\x0d\x0am2=(sum-csum)/n2;//m2为背景的平均灰度\x0d\x0asb=(double)n1*(double)n2*(m1-m2)*(m1-m2);//sb为类间方差\x0d\x0aif(sbfmax)//如果算出的类间方差大于前一次算出的类间方差\x0d\x0a{\x0d\x0afmax=sb;//fmax始终为最大类间方差（otsu）\x0d\x0athreshValue=k;//取最大类间方差时对应的灰度的k就是最佳阈值\x0d\x0a}\x0d\x0a}\x0d\x0aimage.UnlockBits(bd);\x0d\x0aimage.Dispose();\x0d\x0areturnthreshValue;\x0d\x0a}

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