外卖业务的快速发展对系统稳定性提出的要求,每次订单盘的异常波动,都需要做
出及时的应对,以保证系统的整体稳定性。如何做出较为准确的波动预警,显得尤为重要。
从时间上看,外卖订单时间序有两个明显的特征(如下图所示):
周期性。每天订单的变化趋势都致相同,午峰和晚峰订单集中。
实时性。当天的订单可能会受天等因素影响,呈现整体的上涨或下降。
订单波动预警,初期外卖订单中使的是当前时刻和前时刻订单较,超过定阈值就
报警的式,误报率和报率都较。后期将业务数据上传到美团点评的服务治平台,使
该平台下的基线报警模型进监控报警。基线数据模型考虑到订单时间序的周期性特征,
但是忽实时性特征,在实际使中误报率依然很,的误报报导致RD对于报警已经
麻,出现问题时能及时响应,因此,急需种新的异常检测模型,提报警的准确率。
机学习算法系(38):外卖订单预
测异常报警模型实践
、前
、异常检测的定义