Quais são as abordagens de deteção de anomalias em logs e métricas?

São utilizados diferentes métodos para detectar anomalias em logs e métricas:

• Métodos estatísticos: análise da distribuição dos dados, identificação de valores que excedem o intervalo de confiança (por exemplo, z-score).
• Modelos de séries temporais: uso de ARIMA, Holt-Winters para previsão e detecção de desvios do comportamento esperado.
• Aprendizagem automática: algoritmos de clustering (por exemplo, DBSCAN), métodos baseados em densidade, florestas de isolamento (Isolation Forest) para identificar padrões incomuns.
• Aprendizagem profunda: autoencoders, redes neurais recorrentes (LSTM) para modelar comportamentos normais e detectar anomalias.

Nos logs, frequentemente é feito parsing e transformação em dados estruturados, depois usam-se modelos para identificar sequências ou frequências de eventos incomuns. Nas métricas, analisa-se tendências, sazonalidade e picos bruscos.

A escolha do método depende do volume de dados, dos requisitos de velocidade de deteção e dos recursos disponíveis.