suhaib24/ml-gracc-outlier-detection
suhaib24
该镜像提供基于隔离森林算法的机器学习工具，用于检测Open Science Grid中HCC站点的使用数据异常（如核心小时数变化），并通过邮件向管理员发送包含异常图表的报告。
下载次数: 0状态：社区镜像维护者：suhaib24仓库类型：镜像最近更新：5 年前
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https://xuanyuan.cloud/agents.md
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ml-gracc-outlier-detection镜像说明
镜像概述
本镜像实现了基于机器学习的异常检测工具，用于分析Open Science Grid（OSG）中HCC站点的使用数据（如核心小时数、运行时长等），识别潜在的部分故障站点，并通过邮件向管理员发送包含异常图表的报告。镜像支持Docker部署，目标是通过Kubernetes定时任务每周自动运行。
核心功能
- 数据提取：从OSG获取时间戳、VO（虚拟组织）、核心小时数等关键数据；
- 异常检测：使用隔离森林算法分析最近3周与过去一年的使用数据差异，识别异常站点；
- 图表生成：将异常数据生成为可视化图表；
- 邮件通知：将异常图表和分析结果发送给管理员，便于及时处理站点问题。
使用场景
适用于HCC站点管理员监控站点运行状态，及时发现因部分故障导致的使用数据异常，减少人工排查成本。
配置说明
- ***设置：
- 需开启Gmail账户的“允许低安全应用”（或使用应用专用密码）；
- 通过环境变量提供***用户名和密码（可通过
.env文件或Kubernetes Secret配置）。
- 算法参数：
- 可调整隔离森林的异常比例阈值（当前为1%）；
- 未来可优化算法以减少误报，或添加更多检测维度（如CPU时间、用户行为变化）。
- 部署配置：
- Kubernetes Cronjob需解决与gracc.opensciencegrid的连接问题；
- 可添加站点黑名单功能，过滤已知会产生异常数据的站点。
Docker部署示例
本地测试
- 创建
.env文件，包含***信息：EMAIL_USER=your_email@gmail.com EMAIL_PASS=your_password - 运行镜像：
bash
docker run --env-file ./.env docker.xuanyuan.run/suhaib24/ml-gracc-outlier-detection
镜像拉取方式
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问 标签列表页面。
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docker pull docker.xuanyuan.run/suhaib24/ml-gracc-outlier-detection:<标签>
DockerHub 原生拉取命令
docker pull suhaib24/ml-gracc-outlier-detection:<标签>
镜像拉取常见问题
功能
错误码
用户好评
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oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"