英文版见 <README_en.md>。
AIOps 的论文、演讲、开源库的汇总手册。按照《企业AIOps实施建议白皮书》中的场景分类进行收集和展示。
对于同一个场景，尽量提供比较新的链接。因为新论文里一般会引用和对比旧论文。
- 清华裴丹团队举办的 KPI 异常检测比赛用数据(需注册登录) http://iops.ai/competition_detail/?competition_id=5&flag=1
- 比赛前 5 名的分享：http://workshop.aiops.org/
- 某博士生发的程序(未在参赛的 40 支队伍上看到名字哈)：https://github.com/chengqianghuang/exp-anomaly-detector-AIOps
- 清华/阿里巴巴开源的 Donut(基于 VAE 算法)：https://github.com/haowen-xu/donut
- 清华/百度的 opprentice 系统(14 个检测器，平均取参数值，随机森林)：http://netman.cs.tsinghua.edu.cn/wp-content/uploads/2015/11/liu_imc15_Opprentice.pdf
- 清华/南开/腾讯的 ADS 系统(ROCKA+opprentice+CPLE)，论文：https://netman.aiops.org/wp-content/uploads/2018/12/bujiahao.pdf
- github上一个开源的CPLE实现：https://github.com/tmadl/semisup-learn
- 腾讯开源的 metis 系统(参考了 opprentice 实现)：https://github.com/tencent/metis
- skyline
- etsy 开源版(9 个检测器，简单投票)：https://github.com/etsy/skyline
- etsy 未开源版的介绍(小波分解后分别过 KS 和广义 ESD 检验)：https://vimeo.com/131581331
- lytics 公司用 golang 重写的：https://github.com/lytics/anomalyzer
- 社区版(加入 Ionosphere 模块做反馈修正，使用 tsfresh 库)：https://github.com/earthgecko/skyline
- 360 公司开源的异常检测，和skyline一样简单投票，不过自己另写了几个EWMA、iForest、同环比等检测器：https://github.com/jixinpu/aiopstools/tree/master/aiopstools/anomaly_detection
- 开源的时序特征值提取库 tsfresh：http://tsfresh.readthedocs.io/en/latest/
- netflix基于 PCA 算法的异常检测，跑在 Pig 上：https://github.com/netflix/surus
- twitter 的异常检测库，R 语言：https://github.com/twitter/anomalydetection
- numenta 公司，HTM 算法：https://github.com/numenta/nupic
- 顺带还做了一个项目专门用来比较效果(和裴丹比赛的评价标准不太一样，裴的标准是异常点往后 7 个都算；NAB 标准是异常区间内前一半算满分，后一半衰减)：https://github.com/numenta/NAB
- 雅虎开源的时序预测和异常检测项目 EGADS：https://github.com/yahoo/egads
- 亿客行Expedia开源的异常检测项目 adaptive-alerting：https://github.com/ExpediaDotCom/adaptive-alerting
- CMU 做多指标模式提取和异常检测的 SPIRIT 系统，论文：https://bitquill.net/pdf/spirit_vldb05.pdf
- 清华裴丹团队做的多指标聚类 ROCKA 系统，论文：https://netman.aiops.org/~peidan/ANM2018/8.DependencyDiscovery/LectureCoverage/2018IWQOS_ROCKA.pdf
- 微软亚研做的多指标聚类 YADING 系统，论文：https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/p457-ding.pdf
- 北卡顾晓晖团队做云主机异常检测和根因定位的 UBL 系统(基于 SOM 算法)，论文：http://dance.csc.ncsu.edu/papers/UBL.pdf
-
香港中文大学团队收集的多篇日志异常检测相关论文和数据集(共87GB)：https://github.com/logpai/loghub
- 他们也做了各种现有算法的开源实现和横向测试对比，报告见：https://arxiv.org/pdf/1811.03509.pdf
-
DeepLog 论文(包含模式检测、参数检测、工作流检测三部分)：https://acmccs.github.io/papers/p1285-duA.pdf
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清华/南开/腾讯的 FT-tree 系统，论文：http://nkcs.iops.ai/wp-content/uploads/2018/06/paper-iwqos17-Syslog-Processing-for-Switch-Failure-Diagnosis-and-Prediction-in-Datacenter-Networks.pdf
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清华/南开/百度的 LogClass 系统，论文：http://nkcs.iops.ai/wp-content/uploads/2018/06/paper-IWQOS2018-Device_Agnostic_Log_Anomaly_Classification.pdf
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北卡顾晓晖团队做日志异常检测的 ELT 系统(拆分为粗粒度的 MAV 和细粒度的 MFG 两层)：http://dance.csc.ncsu.edu/papers/srds11.pdf
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NEC 美国实验室/北卡做云系统工作流监控的 CloudSeer 系统：https://people.engr.ncsu.edu/gjin2/Classes/591/Spring2017/case-cloudseer.pdf
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NEC 美国实验室 LogMine 系统：http://www.cs.unm.edu/~mueen/Papers/LogMine.pdf
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NEC 美国实验室/蚂蚁金服做的 LogLens 系统(在 LogMine 基础上，和 ELK 的 Grok 设计结合；并加上了对 traceid 的判断处理，支持序列异常检测)，论文：http://120.52.51.14/www.cs.ucsb.edu/~bzong/doc/icdcs-18.pdf
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香港中文大学/华为的 POP 系统(和 LogMine 思路比较类似，在 Spark 上运行)：http://www.cse.cuhk.edu.hk/lyu/_media/journal/pjhe_tdsc18.pdf
-
其他商业公司：
- Loomsystems：http://support.loomsystems.com/loom-guides
- 百度开源的指标异常标注工具：https://github.com/baidu/Curve
- 微软开源的指标异常工具：https://github.com/Microsoft/TagAnomaly
- 脸书开源，时序预测：https://github.com/facebook/prophet
- 红帽开源，是 hawkular(已被 jaeger 取代)项目的一部分，在 ARIMA 基础上做了自动调参：https://github.com/hawkular/hawkular-datamining
- 360 开源，封装了LR、ARIMA、LSTM等通用算法做预测：https://github.com/jixinpu/aiopstools/tree/master/aiopstools/timeseries_predict
- 北卡顾晓晖团队做监控系统数据传输压缩的论文(先聚类并下发预测模型，agent上预测无偏差就不上报了)：http://dance.csc.ncsu.edu/papers/ICAC09.pdf
- 谷歌 某 12.5k 规模集群的任务资源和机器数据：https://github.com/google/cluster-data
- 微软 Azure 云某区的云主机启停、 CPU 和内存时序数据：https://github.com/Azure/AzurePublicDataset
- 阿里云某 1.3k 规模集群的云主机、容器和后台任务的时序数据：https://github.com/alibaba/clusterdata
- 使用该数据集做的天池调度算法大赛第6名"地球漫步"的开源版本：https://github.com/NeuronEmpire/aliyun_schedule_semi
- Trulia 开源，根据查询语句预测 Solr 集群的查询性能并调度：https://github.com/trulia/thoth
- 南开张圣林，交换机 syslog 故障预测：http://workshop.aiops.org/files/shenglinzhang2018prefix.pdf
- 微软亚研的 Log3C，日志和 KPI 的关联挖掘：https://github.com/logpai/Log3C
- 微软和吉林大学的论文：http://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/07/SIGKDD-2014-Correlating-Events-with-Time-Series-for-Incident-Diagnosis.pdf
这块没啥好说的，属于很有用，但比拼的不是 AI：
- zipkin
- skywalking
- pinpoint
- 萨尔布吕肯大学Jonathan Mace，利用层次聚类尽量避免采样时丢失罕见个例：https://people.mpi-sws.org/~jcmace/papers/lascasas2018weighted.pdf
- etsy 开源版，基于 elasticsearch 实现的 fastDTW 时序相关性排序：https://github.com/etsy/oculus
- linkedin 开源的基于 SAX 的异常检测和相关性计算库：https://github.com/linkedin/luminol
- netflix 公司的 Argos 系统，只有介绍文章：https://eng.uber.com/argos/
- 360 开源，基于 Apriori 算法：https://github.com/jixinpu/aiopstools/blob/master/examples/alarm_convergence.py
- anodot 公司论文，第三部分，利用 SAE 和 LDA 做 KPI 和告警的拓扑：http://proceedings.mlr.press/v71/toledano18a/toledano18a.pdf
- 其他商业公司：
- 清华大学徐葳团队，状态图谱解决 OpenStack 问题：http://iiis.tsinghua.edu.cn/~weixu/files/apsys-yong-slides.pdf
- 徐葳早年论文，用状态图来辅助开源项目更好的修改 logging 代码：http://iiis.tsinghua.edu.cn/~weixu/files/slaml10-rabkin.pdf
- 宜信张真的演讲：WOT2018 -张真-运维机器人之任务决策系统演讲
- 北卡顾晓晖团队做程序行为异常分析的 PerfScope 系统(利用 LTTng 在线采集系统调用，配合 Apriori 算法)，论文：http://dance.csc.ncsu.edu/papers/socc14.pdf
- ee-outliers 开源项目，利用 word2vec 做 osquery 输出的事件异常检测：https://github.com/NVISO-BE/ee-outliers
- 阿里云天池算法大赛扫描爆破部分，第10名的开源介绍：https://github.com/wufanyou/aliyun_safety
- Security Repo数据集，Mike Sconzo收集的各种和安全运维有关的数据：https://www.secrepo.com/
- 其他商业公司：
- ExtraHop：https://docs.extrahop.com/current/
- 感谢 @linjinjin123 的 awesome-AIOps 库，但我认为运维人员可能更需要的是一个从实用场景出发的归类。
- @zhuyiche 的 awesome-anomaly-detection 库，专精在异常检测领域的论文收集。
- @logpai 的 awesome-log-analysis 库，专精在日志智能分析领域的论文和研究者名录收集。
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