Anomália-detektálás
A küszöb-alapú riasztás (threshold) egyszerű, de merev: vagy túl sokat riaszt, vagy elkési a bajt. A statisztikai és gépi tanulási módszerek — mozgóátlag-eltérés, szezonális dekompozíció, izolációs erdő — a kontextushoz mérik az eltérést, így a hajnali 3-as csúcs mást jelent, mint a délutáni.
A jó anomália-detektor kevés fals riasztással dolgozik: a mérnök bizalma a legdrágább erőforrás.
Viselkedési trendek
A hosszú távú trend elárulja azt, amit a napi zaj elrejt: a lassan kúszó memóriaszivárgást, a fokozatosan romló lekérdezés-időt, a hét közben erősödő hibaarányt.
- Idősoros dekompozíció: trend + szezon + maradék
- Korreláció metrikák között (ok vagy egybeesés?)
- Klaszterezés: hasonlóan viselkedő szolgáltatások csoportjai
Automatizált döntéstámogatás
Az elemzés kimenete nem riport, hanem javaslat: skálázz, görgess vissza, izolálj. A rendszer előkészíti a döntést, az ember jóváhagyja.