earthgecko/skyline

何を解決するか

Skylineは、大量の高解像度時系列データを扱う環境を想定しており、各メトリクスごとに手動でしきい値やモデルを設定するのは現実的ではない。このシステムは、各ストリームに対して手動設定を行わずに、メトリクスを受動的に監視し、自動的に異常を検出する方法を提供する。

動作方法

SkylineはPythonベースのアルゴリズムを使用して、各メトリクスに対して異常とされる基準を自動的に決定する。Graphite、InfluxDB、Prometheus、VictoriaMetricsなどの一般的なデータソースと統合され、メトリクスを取得する。ストリームが確立されると、新しいメトリクスが自動的に分析対象に追加され、ユーザーは個々のメトリクスに対して手動でシステムをトレーニングし、非異常と見なされる内容を調整できる。

対象ユーザー

インフラストラクチャ全体で大量のメトリクスを監視する必要があり、個々のアラートを手動で設定する負担を避けたいエンジニアやオペレーター向けである。

特徴

• 高解像度時系列データに対する自動異常検出。
• 手動しきい値設定の必要がない受動的監視。
• Prometheus、InfluxDB、Graphiteなどを含む複数のインジェストソースをサポート。
• 個々のメトリクスごとにシステムをトレーニングし、誤検出を低減可能。