Metis 这个名字取自希腊神话中的智慧女神墨提斯（Metis），它是一系列AIOps领域的应用实践集合。主要解决在质量、效率、成本方面的智能运维问题。当前版本开源的时间序列异常检测学件，是从机器学习的角度来解决时序数据的异常检测问题。

时间序列异常检测学件的实现思路是基于统计判决、无监督和有监督学习对时序数据进行联合检测。通过统计判决、无监督算法进行首层判决，输出疑似异常，其次进行有监督模型判决，得到最终检测结果。检测模型是经大量样本训练生成，可根据样本持续训练更新。

时间序列异常检测学件在织云企业版本中已覆盖 20w+ 服务器，承载了 240w+ 业务指标的异常检测。经过了海量监控数据打磨，该学件在异常检测和运维监控领域具有广泛的应用性。

另外：Metis开源项目侧重于学件的实现，利用新的方法改进一些基于规则的运维问题。学件聚焦在局部运维的解决，底层海量数据的存储和流式数据处理框架不在开源范围内，此方面的需求可在交流社区内寻找方案支持。

支持平台

目前运行的操作系统平台如下：

支持语言

目前前后端支持的开发语言如下：

Metis的开源协议为BSD 3-Clause License，详情参见 LICENSE.TXT。

如果您使用过程中发现问题，请通过 https://github.com/Tencent/Metis/issues 来提交并描述相关的问题，您也可以在这里查看其它的 issue ，通过解决这些 issue 来贡献代码。

如果您是第一次贡献代码，请阅读 CONTRIBUTING 了解我们的贡献流程，并提交 pull request 给我们。

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