როგორ ორგანიზება გავუკეთოთ მოდელის მეტრიკების მიხედვით ანომალიების გამოვლენას?

მოდელის მეტრიკების ანომალიების გამოვლენისათვის შესაძლებელია რამდენიმე მიდგომის გამოყენება:

1. სტატისტიკური მეთოდები — მაგალითად, კონტროლის გრაფიკები, სადაც მეტრიკის მნიშვნელობა, რომელიც გადის განსაზღვრულ საზღვრებს (მაგალითად, 3 სიგმა საშუალოდ), ითვლება ანომალიად.

2. ზამთრის სერიის მოდელები — თუ მეტრიკები დროის განმავლობაში იკრიბება, შეიძლება გამოყენებულ იქნას ARIMA, Holt-Winters ან LSTM პროგნოზირებისთვის და გამიჯვნებისთვის პროგნოზიდან გადახრების.

3. მშენებლობის მანქანები — ალგორითმები, რომლებიც სწავლობენ ნორმალურ მონაცემებზე, მაგალითად, Isolation Forest, One-Class SVM, Autoencoder, რომლებიც იპოვიან გამონაკლის მნიშვნელობებს.

4. წესები და ზღვარი — მარტივი ჰერესტიკები, მაგალითად, თუ სიზუსტე დაეცა 0.7-ზე ქვემოთ ან ლატენცია ორჯერ გაიზარდა.

Python-ში scikit-learn ბიბლიოთეკის გამოყენებით მაგალითი:

from sklearn.ensemble import IsolationForest
import numpy as np

# ვივარაუდოთ, რომ გვაქვს ისტორიული სიზუსტის მეტრიკები
metrics = np.array([0.95, 0.96, 0.94, 0.93, 0.92, 0.91, 0.90, 0.50])  # ბოლო - ანომალია

model = IsolationForest(contamination=0.1)
model.fit(metrics.reshape(-1, 1))
pred = model.predict(metrics.reshape(-1, 1))

# -1 ნიშნავს ანომალიას
ანომალი = metrics[pred == -1]
print("ანომალური მნიშვნელობები:", anomalies)

მნიშვნელოვანია, რომ გამოვლენა ინტეგრირდეს მონიტორინგის პაიპლაინში, გაფრთხილებებით და სწრაფი რეაგირების შესაძლებლობით.