Обнаружение аномалий в мониторинге
Также: anomaly detection, ML-based alerting, динамические пороги, baseline alerting, аномалии метрик
Обнаружение аномалий в мониторинге - автоматическое выявление отклонений метрик от исторической нормы с помощью статистических и ML-методов, без заранее заданных порогов. Система строит baseline из прошлых значений с учётом дневных и недельных циклов, и сигнализирует только тогда, когда поведение метрики выходит за ожидаемые границы. Это снижает число ложных срабатываний при сезонных пиках нагрузки. Метод реализован в Zabbix 7.0 и большинстве коммерческих платформ мониторинга.
Статьи с этим термином · 9
- Zabbix 8.0 на нашем мониторинг-кластере: встроенная anomaly detection вместо ручных порогов · 25 июня 2026
- Два года на VictoriaMetrics + Grafana + Loki: что прижилось, где болит · 2 июня 2026
- FinOps в отечественном облаке: биллинг через API, ClickHouse и дашборды по командам · 30 апреля 2026
- Новые методрекомендации ФСТЭК по КИИ на 2026 год: обязательный continuous monitoring для первой категории · 8 января 2026
- Zabbix 7.4 и ML-аномалии: как алерт поймал деградацию диска раньше SMART · 11 ноября 2025
- Zabbix 7.2: встроенный anomaly detection на исторических данных и нативная Grafana без TSDB-прокси · 23 июня 2025
- ClickHouse 25.5 и параллельный merge: тестируем на телеметрии IoT-датчиков · 15 мая 2025
- ML-обнаружение аномалий в Zabbix: три месяца в продуктиве, честный отчёт · 24 марта 2025
- Anomaly detection в Zabbix 7.0: baseline вместо порогов, и когда это идёт не так · 18 ноября 2024