наше веб-приложение собирает огромное количество данных о действиях пользователя, сетевом бизнесе, загрузке базы данных и т. д. и т. д.
Все данные хранятся на складах и у нас есть довольно много интересных просмотров этих данных.
если происходит что-то странное, скорее всего, оно обнаруживается где-то в данных.
Однако, чтобы вручную определить, происходит ли что-то необычное, нужно постоянно просматривать эти данные и искать странности.
Мой вопрос: как лучше всего обнаружить изменения в динамических данных, которые можно рассматривать как «необычные».
Являются ли байесовские фильтры (я видел, что они упоминались, когда читали об обнаружении спама) путь?
Любые указатели были бы замечательными!
РЕДАКТИРОВАТЬ: Для уточнения данных, например, показана ежедневная кривая загрузки базы данных. Эта кривая обычно похожа на кривую вчерашнего дня. Со временем эта кривая может меняться медленно.
Было бы неплохо, если бы кривая изо дня в день менялась, скажем, в пределах каких-то периметров, могло бы сработать предупреждение.
R
