Цепь Маркова : теория

Материал подготовлен нейросетью DeepSeek. Старый термин: «Флаг предаварийного состояния» Новый термин: «Индикатор изменения профиля производительности» ℹ️Алгоритм (комплексный подход) активирует индикатор...

Архив. Материал подготовлен нейросетью DeepSeek. С учетом уточнённых параметров: окно 60 мин, буферы 30 мин до и 60 мин после инцидента, минимальный промежуток между инцидентами 150 мин Ширина профильного окна фиксирована на 60 минут (сравнение текущего поведения с эталоном)...

Оценка эффективности сравнения профилей производительности на основе симметричной дивергенции Кульбака–Лейблера (JS-дивергенции) при ширине аналитического окна 30 и 60 минут: ретроспективное исследование на 24,5 тыс...

ℹ️Материал подготовлен нейросетью DeepSeek. Функция generate_profile_incident_analytics_report формирует сводный отчёт, в котором подсчитывается связь между сравнениями профилей и инцидентами. В приведённом примере отчёт показывает: Сумма 40 + 113 = 153, что больше 130...

ℹ️Материал подготовлен нейросетью DeepSeek. Метод основан на сравнении распределения состояний цепи Маркова в текущем временном окне с эталонным распределением, построенным на историческом периоде, свободном от инцидентов производительности. ℹ️Количественной мерой различия служит JS-дивергенция (Jensen–Shannon divergence), которая позволяет оценить, насколько текущее поведение системы отклоняется от "нормального". ➡️Цель метода – заблаговременно обнаружить аномалии, которые могут предшествовать инцидентам производительности...

📋Материал подготовлен нейросетью DeepSeek. 📋Цель проверки — установить, можно ли использовать отклонение профиля производительности, построенного на основе марковской модели, как ранний предиктор наступления инцидента...