Loglarda və metriklərdə anomaliya aşkarlanması üçün yanaşmalar hansılardır?

Loglarda və metriklərdə anomaliyaları aşkar etmək üçün müxtəlif yanaşmalar tətbiq olunur:

• Statistik metodlar: məlumatların paylanmasının analizi, etibarlılıq intervalindən kənara çıxan dəyərlərin müəyyən edilməsi (məsələn, z-score).
• Zaman seriyası modelləri: ARIMA, Holt-Winters istifadə edərək proqnozlaşdırma və gözlənilən davranışdan sapmaların aşkarlanması.
• Maşın öyrənməsi: klasterləşdirmə alqoritmləri (məsələn, DBSCAN), sıxlıq əsaslı metodlar, izolasiya meşələri (Isolation Forest) qeyri-adi nümunələrin aşkarlanması üçün.
• Dərin öyrənmə: autoencoderlər, təkrarlanan neyron şəbəkələri (LSTM) normal davranışın modelləşdirilməsi və anomaliyaların aşkarlanması üçün.

Loglarda tez-tez parsinq və strukturlaşdırılmış verilərə çevirmə tətbiq olunur, sonra qeyri-adi ardıcıllıqları və ya hadisə tezliklərini aşkar etmək üçün modellər istifadə olunur. Metriklərdə isə trendlər, mövsümsəllik və ani sıçrayışlar analiz edilir.

Yanaşmanın seçimi məlumatların həcmi, aşkarlama sürəti tələbləri və mövcud resurslardan asılıdır.