Paris Time Series Meetup #9 - Comment gérer la labellisation des séries-temporelles et la détection d’anomalies grâce à InfluxDB ?

Pour cette 9ème édition du Paris Time Series Meetup, Julien Muller (CTO Ezako) vient nous parler de machine learning appliqué sur les séries temporelles afin de labelliser ces dernières et détecter les anomalies.

Transcript

1. Paris Time Series Meetup #9 Paris Time Series Meetup #9 Comment gérer la labellisation des séries temporelles et la détection d’anomalies grâce à InfluxDB ? Julien Muller - Ezako 19/01/2021
2. Nicolas Steinmetz Nicolas Steinmetz Indépendant - - Architecture, Automatisation & Time Series Utilisateur de Time Series depuis 2014/2015 France depuis 2019 Podcast : CérénIT @nsteinmetz InfluxAce BigData Hebdo
3. Objectifs du meetup Objectifs du meetup Promouvoir la communauté et les acteurs français de la série temporelle Produits/plateformes et retours clients Usages basiques à avancés
4. Saison 1 Saison 1 #1 : Intro aux usages avancés de la TS avec Warp 10 - OVHCloud / ML appliqué au TS / monitoring de datacenter #2 : QuasarDB, la TS appliquée à la finance et au transport #4 : InfluxDB 2.0 (beta), Telegraf, Flux #5 : InfluxDays et FLoWS (Warp 10)
5. Saison 2 Saison 2 #6 : #7 : #8 : A retrouver sur TimescaleDB QuestDB AWS Timestream www.ptsm.io
6. Saison 3 : Usages ! Saison 3 : Usages ! #9 - Ezako / ML et anomalies avec InfluxDB #10 - ? - - ⚡ - ⛵ - Un sujet à proposer ou qui vous intéresse ? hello@ptsm.io
7. Actualité Time Series Actualité Time Series Warp 10 - (Dashboard as code) Warp 10 & Warp 10 : InfluxDB 2.0.3 QuestDB 5.0.5 TimescaleDB 2.0 GA Warp 10 2.7.2 Discovery FLoWS Basic FLoWS vs WarpScript Alerts are real time series
8. Détection d'anomalies et Détection d'anomalies et labellisation de séries temporelles labellisation de séries temporelles avec InfluxDB avec InfluxDB Julien Muller - CTO Ezako