我正在开发一个数据分发应用程序,它从源接收数据并将该数据分发到多个目标应用程序。在 8 天内每秒成功分发多条消息后,它错过了一条消息,并且没有正确地将其传递给客户端。
当我查看日志时,我试图在那里找到在错过发生时特别的东西——无论是在数据、它的速率或其他一些条件中,但找不到任何东西。
是否有任何数据挖掘技术可以用来识别特定事件与其他事件的不同之处?
我正在开发一个数据分发应用程序,它从源接收数据并将该数据分发到多个目标应用程序。在 8 天内每秒成功分发多条消息后,它错过了一条消息,并且没有正确地将其传递给客户端。
当我查看日志时,我试图在那里找到在错过发生时特别的东西——无论是在数据、它的速率或其他一些条件中,但找不到任何东西。
是否有任何数据挖掘技术可以用来识别特定事件与其他事件的不同之处?
流程挖掘可用于各种目的,而不仅仅是推断业务流程模型。流程挖掘以及流程发现的下一个演变可以帮助组织超越流程模型的映射——即使这是起点。
以下是流程发现的输出有帮助的一些领域:
Process Discovery 可以生成数字化流程双胞胎,可用于模拟、建模和设计流程。
流程变体的详细输出有助于有效地定义自动化 (RPA) 和转换需求。在这方面,可以将流程挖掘视为组织流程的 X 射线或 CT 扫描。
流程挖掘和发现软件解决方案也可能有助于流程一致性。
其他用例包括精确训练、容量规划和瓶颈识别。
我不认为数据挖掘是正确的工具。
我会添加一些系统的日志记录(在接口上,很难推断出内部状态的变化,以及在你的情况下为什么决定分发或不分发)并尝试重现问题,然后从日志中找出到底出了什么问题。尽管有数百万条消息和像这样很少发生的错误可能会很困难。
抱歉,我看不出这只是对数据挖掘的误解。
您已经知道问题消息,因此您知道它是一个“异常值”。那你“挖矿”是为了什么?