[参赛项目] 基于Alink、Flink SQL 实现批流一体的在线学习训练体系，并且赋能模型化报警系统业务
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项目简述
通过 Alink、Flink SQL 实现批流一体的在线学习训练体系，并且赋能业务，实现一个高鲁棒、低误报、可归因的模型化报警系统
背景
1）传统的同环比、统计类报警过度依赖规则与阈值超参数的设定，存在报警不稳定、误报率高、归因困难等问题
2）传统的在线学习首先由离线的大批数据训练出一个模型作为basic model，之后在这个basic model的基础上持续的进行流式训练，但是这个链路下流式训练和离线训练是两套不同的系统、代码体系，且在线学习的持续训练稳定性无法保证。
3）我们通过 Flink 实现 FFT 算法、Prophet 算法、DBScan 算法来实现自动化智能报警预测服务，并且该服务全链路 Flink SQL 实现，底层批流一体
目标
1）实现 Alink 分布式调用python 接口的能力，进而实现FFT、Prophet、DBScan算法
2）利用 Flink SQL统一离线/实时模型训练，实现批流一体的模型在线训练架构
3）利用 Flink 的Failover特性，保证实时训练任务的稳定性
4）保证报警系统准确率
实施方案
1）特征生成：将带有一定周期性的监控数据拼接好相应的特征数据，将这批数据写入Pravega
2）样本拼接：Pravega 作为数据源，积累至少N个周期的时间窗口样本数据作为离线训练的样本，写入离线样本路径；积累至少n个周期的样本数据作为实时训练的样本
3）模型训练/模型预估：
a、Alink 内部实现 FFT 模型训练用来对监控数据进行周期性异常检查
b、Alink 内部实现 Prophet 模型的训练/预估来做监控数据的时间序列预测
c、Alink 内部实现 DBScan 模型训练对数据做聚合，来做异常检查
4）统一离线/实时模型训练：
a、实现离线/实时统一的 Alink 分布式调用python 接口的能力
b、实现相应的算法sql function，提供基于Flink SQL 的批流一体的训练函数
5）系统准确率：对应的sql function 提供相应的参数对监控数据的毛刺等做相应的优化
成员介绍
阿里云天池昵称：张颖打怪兽、临时注册的数据科学练习生、empcl、JJMeg、knowfar
请问下没有开源吗
有些问题想请教一下
