Download chaos_genius - download do código fonte chaos

chaos_genius

Código-Fonte de IA

v0.11.0-alpha

Baixar

Mecanismo de análise baseado em ML para detecção de valores discrepantes e análise de causa raiz

Status do repositório: arquivado

️ Aviso: Este repositório não é mais mantido ou desenvolvido ativamente. Ele permanece disponível para referência histórica, mas nenhuma atualização ou suporte adicional será fornecido. Os usuários são aconselhados a considerar alternativas mais atualizadas.

O que é o Gênio do Caos?

Chaos Genius é um mecanismo de análise de código aberto baseado em ML para detecção de valores discrepantes e análise de causa raiz. O Chaos Genius pode ser usado para monitorar e analisar métricas de negócios, dados e sistemas de alta dimensionalidade em escala.

Usando o Chaos Genius, os usuários podem segmentar grandes conjuntos de dados por métricas-chave de desempenho (por exemplo, usuários ativos diários, custos de nuvem, taxas de falha) e dimensões importantes (por exemplo, countryID, DeviceID, ProductID, DayofWeek) nas quais desejam monitorar e analisar as principais métricas. .

Use Chaos Genius se quiser:

Análises e insights multidimensionais
Detecção de anomalias
Alerta inteligente
Detecção de sazonalidade*
Análise automatizada de causa raiz*
Previsão*
Análise de hipóteses*

* no Roteiro de Curto e Médio Prazo

Demonstração

Uma pequena demonstração do Chaos Genius

Início rápido

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

cd chaos_genius

docker-compose up

Visite http://localhost:8080

Siga este guia de início rápido ou leia nossa documentação para obter mais detalhes.

? Principais recursos

1. DeepDrills automatizados

Gere detalhamentos multidimensionais para identificar os principais motivadores de mudança nas métricas definidas (por exemplo, Vendas) em um grande número de dimensões de alta cardinalidade (por exemplo, CountryID, ProductID, BrandID, Device_type).

Técnicas: Filtragem Estatística, pesquisa baseada em caminho tipo A* para lidar com explosão combinatória

2. Detecção de anomalias

Kit de ferramentas modular de detecção de anomalias para monitorar séries temporais de alta dimensão com capacidade de seleção entre diferentes modelos. Enfrente variações causadas por sazonalidade, tendências e feriados nos dados de série temporal.

Modelos: Profeta, EWMA, EWSTD, Profeta Neural, Greykite

3. Alertas inteligentes

Alertas acionáveis com limites de autoaprendizagem. Configurações para configurar a frequência e relatórios de alertas para combater a fadiga de alertas.

Canais: E-mail, Slack

Comunidade

Para qualquer ajuda, discussões e sugestões, sinta-se à vontade para entrar em contato com a equipe Chaos Genius e a comunidade aqui:

GitHub (relatar bugs, contribuir, seguir o roteiro)
Slack (discutir com a comunidade e a equipe do Chaos Genius)
Reserve horário comercial (marque horário com a equipe Chaos Genius para qualquer dúvida ou ajuda na configuração)
Blog (siga-nos sobre as últimas tendências em dados, aprendizado de máquina, código aberto e muito mais)

? Roteiro

Nosso objetivo é preparar a produção do Chaos Genius para todas as organizações, independentemente de sua infraestrutura de dados, fontes de dados e requisitos de escala. Com isso em mente, criamos um roteiro para o Chaos Genius. Se você notar algo faltando ou quiser fazer sugestões, envie-nos uma mensagem em nosso Community Slack ou levante um problema.

? Contribuindo

Quer contribuir? Comece com:

Mostre-nos um pouco de amor - Dê-nos um?!
Envie um problema.
Compartilhe uma parte da documentação que você acha difícil de seguir.
Traduza nosso Leiame.
Crie uma solicitação pull. Aqui está uma lista de problemas para começar. Revise nossas diretrizes de contribuição antes de abrir uma solicitação pull. Obrigado por contribuir!

❤️ Colaboradores

Os agradecimentos vão para essas pessoas maravilhosas (chave emoji):

_pshrimal21 ? ? ?	_{Dura Surana} ? ? ?	_{Manas Solanki} ? ? ?	_{Kartikay Bagla} ? ?	_{Varun P.} ? ?	_{Keshav Pradeep} ?	_{Daj Katal} ?
_{Amatullah Sethjiwala} ? ️	_juzarbhori ?	_{Amogh Dhar Diwan} ? ?	_{Samyak Sarnayak} ? ?	_{Aayush Naik} ? ?	_{Kshitij Agarwal} ? ?	_{Bhargav S. Kumar} ? ?
_{moghankumar06} ?	_{Santoshkumar1023} ?	_{Mansi-Chauhan27} ?	_{Davidhayter-Karhoo} ?	_{Marijn van Aerle} ?	_gxu-canguru ?	_{RamneekKaur983}
_arvind-27 ?	_{Josh Taylor} ?	_ChartistDev ? ? ?	_{Rajdeep Sharma} ?	_{balakumar9493} ?	_{Ikko Ashimine}	_{Rohit Sohlot}
_athul-osmo ?	_{Kumar Shivendu} ? ?	_{Pratham Sharma} ?	_igrejail1973 ?