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之前因为 K8S 资源相关想做一个动态阈值异常检测的模块，但是看了 gpt 和国内文章感觉越来越被带偏，以下是个人理解不晓得对不对，综合这以下例子:
{
"InputTimeSeries": {
"0": 100, //请求时间 阈值
"1": 120,
"2": 150,
"3": 200,
"4": 180,
"5": 220,
"6": 300,
"7": 280,
"8": 240,
"9": 190
}
}
如果使用静态阈值，我们首先需要通过历史数据来判断该组件以往的请求值，设置阈值为 200 ，而被检测出来的异常是 t5-t8 。
而动态阈值选择前后对比的方式，通过对比值结果去进行检测:
- 计算每个数据点与其前一个数据点的差值。
- 根据差值的统计信息（例如均值、标准差）确定动态阈值
它的差异是[20, 30, 50, -20, 40, 80, -20, -40, -50]，根据差异的统计信息，例如均值为 15 ，标准差为 41.13 ，我们可以将动态阈值设置为均值加上两倍的标准差，即 15 + 2 * 41.13 = 97.26 。
也就说，差异值如果超过了 97.26 ，就会被认为是异常值，这里加入一个新的值 t10: 300 ，差异值超过 97.26 ，则认为 t10 是一个异常点。
97.26 是否可以理解成一个动态阈值算出来的固定阈值呢？ 这是我对动态阈值的理解: 动态阈值是根据算法进行对比，比如说前后两个值的差异超过了阈值就会被认为是异常,但是阈值应该是不断变化的吧？
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liuhuansir 2023-06-21 13:24:05 +08:00  1
你理解的没错，不过业务上不会取相邻数据去做动态阈值计算，而且取历史上同一时刻的值，比如计算下午 2 点的动态阈值，那么可以取过去一周或者一个月每天下午 2 点的值，均值+3 倍标准差算动态阈值，再对当天下午 2 点的实际值做动态阈值异常检测
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Cola98 OP @liuhuansir 多谢大佬解答！
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