Welke benaderingen zijn er voor anomaly detection in logs en metrics?

Verschillende benaderingen worden gebruikt om anomalieën in logs en metrics te detecteren:

• Statistische methoden: analyse van de gegevensverdeling, identificatie van waarden die buiten het betrouwbaarheidsinterval vallen (bijvoorbeeld z-score).
• Tijdreeksmodellen: gebruik van ARIMA, Holt-Winters voor voorspellingen en het detecteren van afwijkingen van het verwachte gedrag.
• Machine learning: clusteringalgoritmen (bijvoorbeeld DBSCAN), dichtheid gebaseerde methoden, isolatieforest (Isolation Forest) voor het identificeren van ongebruikelijke patronen.
• Diep leren: autoencoders, recurrente neurale netwerken (LSTM) voor het modelleren van normaal gedrag en het detecteren van anomalieën.

In logs wordt vaak parsing en transformatie naar gestructureerde gegevens toegepast, gevolgd door modellen om ongebruikelijke sequenties of frequenties van gebeurtenissen te identificeren. In metrics worden trends, seizoensinvloeden en plotselinge sprongen geanalyseerd.

De keuze van de aanpak hangt af van de hoeveelheid gegevens, de snelheidseisen en de beschikbare middelen.