随着软件日新月异的发展和微服务的深入人心，运维越来越受到人们的重视。在大量的运维数据里，最不可忽视的就是各种 KPI、指标数据，它们在数学上都可以被表达为时间序列的形式。在一个大型软件系统里，往往每分钟能产生百万级的时间序列，如何从这些海量数据里发现规律，指导运维并将其智能化，成为了下一代运维中最重要的环节之一。

在本次演讲中，我们将从机器学习的角度分享运维里指标的三大问题：预测、异常检测和根源分析。同时，运维系统里的每个指标并非独立存在，我们将阐述如何能从多 KPI 中挖掘它们的关联去更好地指导系统监控。

听众受益

• 理解运维中有哪些时间序列；
• 对于运维中的指标如何智能预测和检查异常；
• 在运维里针对时间序列的智能根源分析（RCA）；
• 多 KPI 情况下协同智能处理。