grafana/promql-anomaly-detection

해결하는 문제

이 프레임워크는 PromQL을 사용하여 Prometheus 내에서 시계열 데이터의 이상을 탐지할 수 있는 방법을 제공하며, 외부 이상 탐지 시스템이 필요 없도록 합니다.

작동 방식

이 시스템은 메트릭 주변에 상하단 '이상 밴드'를 생성하기 위해 일련의 레코딩 룰을 사용합니다. 이러한 밴드는 다음 전략을 사용하여 계산됩니다:

• 적응 전략: 평균과 표준편차를 사용하며, 스무딩 함수와 하이패스 필터를 적용하여 단기 변화를 탐지하면서 반복되는 이벤트로 인한 오류 경보를 줄입니다.
• 강건 전략: 중앙값과 중앙절대편차(MAD)를 사용하여 스파이크가 있거나 정규 분포가 아닌 데이터를 처리하고 장기적인 변화를 탐지합니다.

이 밴드는 단기 변동성, 계절성(일간 또는 주간 패턴), 마진 밴드를 결합하여 최소 폭을 보장합니다. 메트릭이 이러한 밴드를 의미 있는 기간 동안 초과하면 알림 룰이 트리거됩니다.

대상 사용자

리퀘스트 레이트, 지연 시간, 에러 레이트, 리소스 사용량과 같은 메트릭에 대해 새로운 인프라를 추가하지 않고 자동 이상 탐지를 구현하고자 하는 Prometheus 및 Grafana 사용자입니다.

주요 특징

• 외부 종속성 없음: Prometheus/PromQL 생태계 내에서 완전히 작동합니다.
• 계절성 지원: 반복적인 일간 또는 주간 패턴에 적응합니다.
• 유연한 전략: 데이터 분포에 따라 적응형 및 강건 알고리즘을 제공합니다.
• Grafana 통합: 시계열 패널에 직접 이상 밴드를 오버레이하여 시각화를 지원합니다.