Wie Sie Ihren Anomalie-Detektor für Veränderungen fit machen: Anpassung von AIOps-Lösungen an die Realität

Core Concepts

Kontinuierliche Aktualisierung von Anomalie-Erkennungsmodellen ist erforderlich, um deren Leistung über die Zeit zu erhalten. Verschiedene Ansätze zur Modellaktualisierung, wie blinde und informierte Neuschulung, sowie unterschiedliche Ansätze zur Auswahl der Trainingsdaten, wie Vollhistorie und gleitendes Fenster, haben unterschiedliche Auswirkungen auf die Leistung der Anomalie-Erkennung.

Abstract

In dieser Studie untersuchen die Autoren verschiedene Techniken zur Anpassung von Anomalie-Erkennungsmodellen an sich ändernde Betriebsdaten. Sie analysieren den Einfluss unterschiedlicher Modellaktualisierungsverfahren auf die Leistung von Anomalie-Erkennungsmodellen.
Zunächst bewerten sie die Leistung gängiger Anomalie-Erkennungsmodelle auf operativen Datensätzen. Sie stellen fest, dass komplexere Modelle wie LSTM-AE und SR-CNN deutlich besser abschneiden als einfachere Modelle wie FFT, PCI und SR. Allerdings wird die Leistung von SR-CNN stark von der Größe des Testdatensatzes beeinflusst, während LSTM-AE und SR robuster sind.
Anschließend untersuchen die Autoren den Einfluss verschiedener Ansätze zur Modellaktualisierung. Sie vergleichen das Verhalten von Modellen, die nie aktualisiert werden, mit Modellen, die regelmäßig anhand der gesamten verfügbaren Daten (Vollhistorie-Ansatz) oder nur der neuesten Daten (gleitendes Fenster-Ansatz) nachtrainiert werden. Sie stellen fest, dass der gleitende Fenster-Ansatz vorteilhaft für Modelle ist, die aus dem Zeitbereich lernen (LSTM-AE), aber die Leistung von Modellen, die die Zeitreihe in einen anderen Bereich transformieren (SR, SR-CNN), beeinträchtigen kann. Das Nachtraining mit dem Vollhistorie-Ansatz erzielt in den meisten Fällen eine höhere Leistung als das Nachtraining.
Darüber hinaus vergleichen die Autoren blinde Neuschulung, bei der das Modell regelmäßig aktualisiert wird, mit informierter Neuschulung, bei der das Modell nur dann aktualisiert wird, wenn ein Konzeptdrift-Detektor Änderungen in den Daten erkennt. Sie stellen fest, dass die blinde Neuschulung in den meisten Fällen bessere Ergebnisse erzielt als die informierte Neuschulung.
Insgesamt zeigen die Ergebnisse, dass die kontinuierliche Aktualisierung von Anomalie-Erkennungsmodellen deren Leistung über die Zeit verbessern kann, aber die Wahl der Aktualisierungstechnik von den Eigenschaften des verwendeten Modells abhängt.

Stats

Die Autoren verwenden zwei öffentlich verfügbare Datensätze für ihre Experimente:

Yahoo A1: 67 Zeitreihen mit einer Auflösung von 1 Stunde über 31-61 Tage
NAB realAWSCloudwatch: 17 Zeitreihen mit einer Auflösung von 5 Minuten über 5-17 Tage

Quotes

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Key Insights Distilled From

Is Your Anomaly Detector Ready for Change? Adapting AIOps Solutions to the Real World

by Lorena Poena... at arxiv.org 04-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2311.10421.pdf

Deeper Inquiries

Wie können Konzeptdrift-Detektoren weiter verbessert werden, um die Leistung von Anomalie-Erkennungsmodellen in der Produktion zuverlässiger zu erhalten?

Um die Leistung von Anomalie-Erkennungsmodellen in der Produktion zuverlässiger zu erhalten, können Konzeptdrift-Detektoren weiter verbessert werden, indem sie:

Adaptive Algorithmen: Die Konzeptdrift-Detektoren sollten adaptive Algorithmen verwenden, die in der Lage sind, sich an sich ändernde Daten anzupassen. Dies ermöglicht eine kontinuierliche Überwachung und Anpassung an neue Muster und Trends in den Daten.

Echtzeitüberwachung: Die Detektoren sollten in der Lage sein, Konzeptdrift in Echtzeit zu erkennen, um sofortige Maßnahmen zur Aktualisierung der Anomalie-Erkennungsmodelle zu ermöglichen. Dadurch wird die Reaktionszeit auf sich ändernde Daten verkürzt.

Automatisierung: Eine Automatisierung der Konzeptdrift-Erkennung und Modellanpassung kann die Effizienz steigern und menschliche Fehler reduzieren. Durch die Implementierung von automatisierten Prozessen können Anomalie-Erkennungsmodelle kontinuierlich optimiert werden.

Berücksichtigung von Unsicherheiten: Konzeptdrift-Detektoren sollten auch die Unsicherheiten in den Daten berücksichtigen und mögliche Fehlerquellen identifizieren. Dies ermöglicht eine genauere Erkennung von Konzeptdrift und eine präzisere Anpassung der Anomalie-Erkennungsmodelle.

Feedbackschleifen: Die Integration von Feedbackschleifen in die Konzeptdrift-Detektoren kann dazu beitragen, die Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern. Durch die kontinuierliche Überprüfung der Detektionsgenauigkeit und die Anpassung der Detektoren können Anomalie-Erkennungsmodelle effektiver aktualisiert werden.
Durch die Implementierung dieser Verbesserungen können Konzeptdrift-Detektoren dazu beitragen, die Leistung von Anomalie-Erkennungsmodellen in der Produktion zuverlässiger zu erhalten und die Genauigkeit der Erkennung von Anomalien zu verbessern.

Welche zusätzlichen Faktoren, neben den Eigenschaften des Anomalie-Erkennungsmodells, beeinflussen die Wahl der geeigneten Aktualisierungstechnik?

Die Wahl der geeigneten Aktualisierungstechnik für Anomalie-Erkennungsmodelle wird neben den Eigenschaften des Modells auch von folgenden zusätzlichen Faktoren beeinflusst:

Datenvolumen und -geschwindigkeit: Die Menge und Geschwindigkeit der verfügbaren Daten können die Wahl der Aktualisierungstechnik beeinflussen. Bei großen Datenmengen kann eine Aktualisierungstechnik, die nur auf den neuesten Daten basiert, effizienter sein.

Ressourcenverfügbarkeit: Die verfügbaren Ressourcen wie Rechenleistung, Speicherplatz und Zeit spielen eine wichtige Rolle bei der Wahl der Aktualisierungstechnik. Eine aufwändige Aktualisierungstechnik kann möglicherweise nicht praktikabel sein, wenn die Ressourcen begrenzt sind.

Geschäftsziele: Die Geschäftsziele und Anforderungen des Unternehmens können die Wahl der Aktualisierungstechnik beeinflussen. Wenn Echtzeitreaktionen auf sich ändernde Daten erforderlich sind, kann eine schnelle und kontinuierliche Aktualisierung bevorzugt werden.

Compliance-Anforderungen: Compliance-Anforderungen und Datenschutzbestimmungen können die Wahl der Aktualisierungstechnik beeinflussen. Bestimmte Regulierungen erfordern möglicherweise spezifische Aktualisierungsprozesse, um die Datensicherheit und -integrität zu gewährleisten.

Modellkomplexität: Die Komplexität des Anomalie-Erkennungsmodells kann auch die Wahl der Aktualisierungstechnik beeinflussen. Komplexere Modelle erfordern möglicherweise aufwändigere Aktualisierungsprozesse, um ihre Leistung zu erhalten.
Durch die Berücksichtigung dieser zusätzlichen Faktoren neben den Modelleigenschaften können Unternehmen die geeignete Aktualisierungstechnik für ihre Anomalie-Erkennungsmodelle auswählen und sicherstellen, dass sie den spezifischen Anforderungen und Zielen des Unternehmens entspricht.

Wie können Anomalie-Erkennungsmodelle so entwickelt werden, dass sie von Natur aus robuster gegenüber Konzeptdrift sind?

Um Anomalie-Erkennungsmodelle von Natur aus robuster gegenüber Konzeptdrift zu machen, können folgende Maßnahmen ergriffen werden:

Adaptive Modelle: Die Entwicklung von adaptiven Anomalie-Erkennungsmodellen, die in der Lage sind, sich an sich ändernde Datenmuster anzupassen, kann die Robustheit gegenüber Konzeptdrift verbessern. Diese Modelle sollten kontinuierlich lernen und sich an neue Trends anpassen.

Ensemble-Methoden: Die Verwendung von Ensemble-Methoden, die mehrere Anomalie-Erkennungsmodelle kombinieren, kann die Robustheit gegenüber Konzeptdrift erhöhen. Durch die Kombination verschiedener Modelle können Schwächen einzelner Modelle ausgeglichen werden.

Kontinuierliche Überwachung: Die Implementierung einer kontinuierlichen Überwachung der Daten auf Konzeptdrift kann dazu beitragen, frühzeitig Änderungen zu erkennen und die Anomalie-Erkennungsmodelle entsprechend anzupassen. Durch die kontinuierliche Überprüfung der Daten können Modelle proaktiv aktualisiert werden.

Feature Engineering: Die Auswahl robuster Merkmale und die Entwicklung von Merkmalen, die weniger anfällig für Konzeptdrift sind, können die Leistung von Anomalie-Erkennungsmodellen verbessern. Durch die Verwendung von Merkmalen, die stabiler sind und weniger von sich ändernden Daten beeinflusst werden, können Modelle robuster werden.

Feedbackschleifen: Die Integration von Feedbackschleifen in die Anomalie-Erkennungsmodelle kann dazu beitragen, die Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern. Durch die kontinuierliche Überprüfung der Modellgenauigkeit und die Anpassung an neue Daten können Modelle robuster gegenüber Konzeptdrift werden.
Durch die Implementierung dieser Maßnahmen können Anomalie-Erkennungsmodelle von Natur aus robuster gegenüber Konzeptdrift gemacht werden und eine zuverlässigere Leistung über einen längeren Zeitraum gewährleisten.