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关联指标和告警数据，自动完成故障根因分析；如何基于历史数据学习与运维经验库，对异常事务智能分析给出可能原因。 业务实现 APM提供故障智能诊断能力，基于机器学习算法自动检测应用故障。当URL跟踪出现异常时，通过智能算法学习历史指标数据，多维度关联分析异常指标，提取业务正常与异常时
析关联指标和告警数据，自动完成故障根因分析；如何基于历史数据学习与运维经验库，对异常事务智能分析给出可能原因。 业务实现 APM提供故障智能诊断能力，基于机器学习算法自动检测应用故障。当事务出现异常时，通过智能算法学习历史指标数据，多维度关联分析异常指标，提取业务正常与异常时上下
APM通过拓扑、调用链等快速诊断应用性能异常。 通过APM找到性能瓶颈后，CPTS（云性能测试服务）关联分析生成性能报表。 通过智能算法学习历史指标数据，APM多维度关联分析异常指标，提取业务正常与异常时上下文数据特征，通过聚类分析找到问题根因。 产品优势 非侵入式性能数据采集
用运维指标进行综合判断。 找到应用性能瓶颈后，可以通过CodeArts PerfTest（性能测试 ）关联分析生成性能报表。 通过智能算法学习历史指标数据，APM多维度关联分析异常指标，提取业务正常与异常时上下文数据特征，通过聚类分析找到问题根因。 产品优势 非侵入式性能数据采集
39 2020-11-23 优化事务匹配机制。 JVM增加Direct Buffer监控。 1.0.38 2020-11-09 优化事务自学习能力。 1.0.36 2020-10-10 优化ServiceComb调用链。 优化JVM线程监控。 1.0.32 2020-8-27 支持Tomcat监控
单击，下载时序图图片。 单击“查看日志”，根据traceid跳转至LTS页面。详细介绍，参见“查看日志”章节。 调用链是“树”状结构，深度表示“树”状结构的层数。如图4所示。 图4 深度 调用链的时序图中，如下图。 使用不同类型探针或用户接入端接入时，图中1和2显示的内容不同，详见下表。 探针类型或用户接入的类型
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