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chaos_genius

Código Fuente de IA

v0.11.0-alpha

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Motor de análisis impulsado por ML para detección de valores atípicos y análisis de causa raíz

Estado del repositorio: Archivado

️ Aviso: este repositorio ya no se mantiene ni se desarrolla activamente. Sigue estando disponible como referencia histórica, pero no se proporcionarán más actualizaciones ni soporte. Se recomienda a los usuarios que consideren alternativas más actualizadas.

¿Qué es el genio del caos?

Chaos Genius es un motor de análisis de código abierto impulsado por ML para la detección de valores atípicos y el análisis de la causa raíz. Chaos Genius se puede utilizar para monitorear y analizar métricas de sistemas, datos y negocios de alta dimensionalidad a escala.

Con Chaos Genius, los usuarios pueden segmentar grandes conjuntos de datos por métricas de rendimiento clave (por ejemplo, usuarios activos diarios, costos de la nube, tasas de fallas) y dimensiones importantes (por ejemplo, ID de país, ID de dispositivo, ID de producto, día de la semana) a través de las cuales desean monitorear y analizar las métricas clave. .

Usa Chaos Genius si quieres:

Análisis y conocimientos multidimensionales
Detección de anomalías
Alertas inteligentes
Detección de estacionalidad*
Análisis automatizado de causa raíz*
Previsión*
Análisis hipotético*

* en Hoja de Ruta de Corto y Medio Plazo

Manifestación

Una pequeña demostración de Chaos Genius

Inicio rápido

 git clone https://github.com/chaos-genius/chaos_genius

cd chaos_genius

docker-compose up

Visita http://localhost:8080

Siga esta guía de inicio rápido o lea nuestra documentación para obtener más detalles.

? Características clave

1. Perforaciones profundas automatizadas

Genere desgloses multidimensionales para identificar los impulsores clave del cambio en métricas definidas (por ejemplo, Ventas) en una gran cantidad de dimensiones de alta cardinalidad (por ejemplo, CountryID, ProductID, BrandID, Device_type).

Técnicas: filtrado estadístico, búsqueda basada en ruta tipo A* para hacer frente a la explosión combinatoria

2. Detección de anomalías

Kit de herramientas modular de detección de anomalías para monitorear series temporales de alta dimensión con capacidad de seleccionar entre diferentes modelos. Abordar las variaciones causadas por estacionalidad, tendencias y días festivos en los datos de series temporales.

Modelos: Prophet, EWMA, EWSTD, Neural Prophet, Greykite

3. Alertas inteligentes

Alertas procesables con umbrales de autoaprendizaje. Configuraciones para configurar la frecuencia de las alertas y los informes para combatir la fatiga de las alertas.

Canales: correo electrónico, Slack

Comunidad

Para cualquier ayuda, debates y sugerencias, no dude en comunicarse con el equipo de Chaos Genius y la comunidad aquí:

GitHub (informar errores, contribuir, seguir la hoja de ruta)
Slack (discutir con la comunidad y el equipo de Chaos Genius)
Reserve horario de oficina (configure tiempo con el equipo de Chaos Genius para cualquier pregunta o ayuda con la configuración)
Blog (síganos sobre las últimas tendencias en datos, aprendizaje automático, código abierto y más)

? Hoja de ruta

Nuestro objetivo es preparar la producción de Chaos Genius para todas las organizaciones, independientemente de su infraestructura de datos, fuentes de datos y requisitos de escala. Con eso en mente, hemos creado una hoja de ruta para Chaos Genius. Si ve que falta algo o desea hacer sugerencias, envíenos un mensaje a nuestro Community Slack o plantee un problema.

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