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Implementing a statistical anomaly detector in Elasticsearch - Part 2

　　上一周，我们建立了一个pipeline聚合，将数千个数据点分解成少数代表性指标。 这形成了Atlas的基础，并且为实现异常检测器所做的所有重大工作。本周，我们将结束实施并生成一些有趣的图表。

　　我们创建的聚合被设计为在特定的时间窗口上运行：给定日期范围，它将为每一个metric发出第90个百分点的意外(surprise)值。要完全实现Atlas，我们需要随着时间的推移绘制第90个百分点值。目前这个功能仅仅使用Pipeline聚合是不可能使用的（虽然已经提出了一种“滑动柱状图”功能来弥补差距）。

　　替代的，我们将把责任移交给TimeLion，它非常适合这种后期处理（Timelion是一个新的{Re}search项目，在kibana内部进行流畅的时间序列操作，你可以在这里阅读更多）。

　　

　　假如你重新去看模拟器的代码，你将看到我们在数据生成之后运行了一查询系列 。我们以一小时的增加滑动我们的Pipeline聚合数据（窗口的大小为24小时）。我们还使用了filter_path来最小化输出，我们实际并不关心60，000个buckets。我们仅仅想要每个metric的“ninetieth_surprise”。过滤响应大大较少了网络传输。然后将值索引回Elasticsearch，以便我们稍后再对其进行统计。

　　我们在模拟器中提前预处理了这些值，以简化演示，但在一个真实的系统中，你可能会有一个Watcher或者cronjob每小时执行一次查询并保存结果。

Plotting 90th percentile surprise

　　通过上周的艰难举措，我们可以转而使用Timelion完成实施。第一个业务是降低特定指标的第90个值（the 90th values）。我们可以使用以下Timelion语法：

.es('metric:0', metric='avg:value').label("#0 90th surprise")

　　它将生成看起来像这样的一张图表：

　　

　　那看起来很有趣！绝对有事情发生。我们来看看这张图表的含义，因为它是Atlas的工作原理：

• 上周，我们计算了每一个时间序列的“surprise”：偏离自己的移动平均线。
• 然后，我们收集了这些“surprise”值的前第90个百分位数，并且正在随着时间的推移来绘制它们。
• 实际上，这张图表显示告诉我们前面"surprise"（偏差）的变化性。
• 这个图标中大幅度的颠簸意味着数据变得更加 surprising，前第90个百分位数发生了巨大变化（上升或下降，因为我们使用绝对值计算surprise）

 　　实际上，如果我们看到一个凸起，我们可以得出结论，基础数据已经发生了改变，以改变了我们的正常方差，可能是由于中断。这是Atlas的核心：不要看你的数据，因为它是如此的多。相反，观察偏离平均值的第90个百分位数的差异。

　　假如将上图表和metric #0的实际数据相比较，你将看到明显的区别：

　　

Building the Atlas Dashboard

　　当然，诀窍是现在自动识别那些凸起和图表/警告。让我们开始构件逻辑。当第90个百分位数surprise是移动平均线以上3个标准差时，Atlas报警。假如你分解该问题，你将看到一些必要的组件：

• 滚动三标准差
• 数据滚动平均线
• 在滚动数据之上添加滚动标准差。这表示数据必须低于“阈值”
• 当数据冲破“阈值”时报警

 　　首先，我们构造滚动三标准差。我们通过自定义movingstd()函数来做到这一点（参见注脚脚本，它与movingavg()函数基本相同），然后乘以3，以得到第三个sigma：

　　注意：我缩进了所有的查询，以使他们更加容易阅读。

.es('metric:0', metric='avg:value')
 .movingstd(6)
 .multiply(3)

　　其次，我写了一个计算数据本身滚动平均线的片段：

.es('metric:0', metric='avg:value')
 .movingaverage(6)

　　最后，我们通过将这两个片段加在一起以创建“阈值”。这将创建一条在数据移动平均线以上三个标准差的线。

.es('metric:0', metric='avg:value')
  .movingaverage(6)
  .sum(
    .es('metric:0', metric='avg:value')
      .movingstd(6)
      .multiply(3)
  )

　　现在我们有了一个“阈值”，我们可以用原始数据绘制，并看看它们如果比较：

　　

　　嗯，OK。如果阈值是否工作，现在还不清楚。该图表很难阅读，一旦surprise值凸起，就会导致阈值的后续的凸起。这是因为凸起导致方差的巨大变化，滚动标准方差会上升，导致阈值本身的上升。

　　假如我们放大第一个凸起，我们可以看到，在滚动标准方差上升之前，第90个百分位数稍微超过阈值：

　　　　

　　（抱歉，此图表错误标注：“metric：0”应该显示为“＃0 Threshold”）

　　现在很清楚：我们想显示的是surprise超过阈值的时刻，并且另外忽略阈值（因为它只在第一瞬间有用）。当它超过阈值的时候，让我们显示单独的条，以替代持续的线条。
　　为了做它，我们构造了showifgreater()方法。这将只显示第一个系列中的数据点，如果它们大于第二个系列中的数据点（参见注脚脚本）。

.es('metric:0', metric='avg:value').showifgreater(...)

　　要完成我们的查询，我们仅仅希望显示大于三个标准方差大的数据（假如它突破了阈值），然后我们要显示为棒而不是线条。这组成了我们最后的查询：

.es('metric:0', metric='avg:value')
 .showifgreater(
   .es('metric:0', metric='avg:value')
    .movingaverage(6)
    .sum(
      .es('metric:0', metric='avg:value')
      .movingstd(6)
      .multiply(3)
    )
  ).bars()
  .yaxis(2)
  .label("#0 anomalies")

　　这产生了更好看的图表：

　　

　　最后让我们加回数据本身，这样就可以进行比较了：

.es('metric:0', metric='avg:value')
 .label("#0 90th surprise"),
.es('metric:0', metric='avg:value')
 .showifgreater(
   .es('metric:0', metric='avg:value')
    .movingaverage(6)
    .sum(
      .es('metric:0', metric='avg:value')
      .movingstd(6)
      .multiply(3)
    )
  ).bars()
  .yaxis(2)
  .label("#0 anomalies")

　　

　　瞧！我们已经实现了Atlas！完整的面板包括每个metric的图表，以及显示中断创建时的图表（你显然不会在生产环境中使用，但对于验证我们的模拟数据是有用的）：

Analysis of anomalies

　　如果你通过中断图表（左上角）进行操作，你将至少在一个metric图表中找到相关的异常，通常几个在同时。令人鼓舞的是，异常被标记为所有类型的中断（node,query,metric）。注脚包含了一个中断的列表和它们的大小，以让你了解影响。例如，一个“Query Disruption”持续了三个小时并且仅仅影响总共500个查询中的12个（2.4%）。

　　在图表中看到的一个现象是一小段时间保持在高位的凸起。这部分是由于中断的持续时间，有些持续了几个小时。但也有可能是由于我们上周提到的pipeline聚合的局限性：我们选择了每个时间序列最大surprise，而不是最后的surprise。这意味着在最坏的情况下，中断会延长额外的24小时，因为一旦中断从窗口上脱落，surprise才会重置。这完全依赖于选择窗口的大小，并且可以通过增加/减少窗口来改变敏感度。

　　这种现象不会影响的异常检测，尽管如果你尝试使用更长时间窗口，这一点变得更加明显。一旦pipeline聚合有选择“最后”的能力，这个现象应该就被解决了。

Conclusion

　　So，那就是Atlas，在eBay建立的一个非常简单--但非常有效--统计异常检测系统，现在在Elasticsearch +Timelion上实现了。在pipeline聚合之前，这可能是由很多客户端逻辑实现的。但是，每小时将60K的buckets流向客户端处理的前景并不诱人，pipeline聚合已经将重要的举措转移到服务器以进行更有效的处理。

　　pipeline聚合还很年轻，随着时间的推移，期待更多功能被添加。假如你有一个难以在pipeline中表达的用例，请告诉我们！

The end! Or is it...

　　“可是，等等” 你说，“这只是绘制异常，我如何获取预警”。对于这个答案，你必须等到下周，当我们实现了TimeLion语法作为观察者观察，如此你能获得email,Slack等等的自动预警，下周见！

Footnotes

• 自定义movingstd()和showifgreater() Timelion 功能能在这里找到，关闭Kibana，把该功能增加到Timelion的源码（kibana/installedPlugins/timelion/series_functions/<function_name>.js），删除优化的包（rm kibana/optimize/bundles/timelion.bundle.js）并重启Kibana。该功能现在应该可以在Timelion中使用了。注意：JavaScript不是我的特长，所以这些都不是典型的代码示例。
• 模拟中断如下。格式为格式：中断类型：开始时间-截止时间[影响 节点/查询/指标]
  • Metric Disruption: 505-521 [0, 3, 4]
  • Metric Disruption: 145-151 [3, 4]
  • Node Disruption: 279-298 [0]
  • Metric Disruption: 240-243 [1]
  • Query Disruption: 352-355 [5, 23, 27, 51, 56, 64, 65, 70, 72, 83, 86, 95, 97, 116, 135, 139, 181, 185, 195, 200, 206, 231, 240, 263, 274, 291, 295, 307, 311, 315, 322, 328, 337, 347, 355, 375, 385, 426, 468]
  • Metric Disruption: 172-181 [0, 2]
  • Node Disruption: 334-337 [0]
  • Query Disruption: 272-275 [63, 64, 168, 179, 193, 204, 230, 295, 308, 343, 395, 458]
• 在上周的文章之后，有一些关于数据本质的问题：也就是，使用正态（高斯）曲线生成数据。Atlas可以使用曲解的数据，因为现实生活中很多数据不会遵循一个很好的正态分布？我使用LogNormal曲线运行了一个快速测试，该曲线严重偏向左侧，而Atlas依旧运行良好。该Atlas论文证实了这一实验性证据。Atlas依赖于第90个surprise随着时间推移而变得正常，即使基础数据严重偏离，似乎也是如此。可能有关于Atlas在不同数据分布下行为的后续文章，假如我有时间进行实验。

原文地址：https://www.elastic.co/blog/implementing-a-statistical-anomaly-detector-part-2