Как находить аномалии в трафике до того, как они станут инцидентом

Как находить аномалии в трафике до того, как они станут инцидентом

Аномалия — это не только резкий всплеск RPS. На практике сигналом бывает сдвиг в распределении, рост доли ошибок на одном сегменте, изменение латентности на хвосте или рассинхрон между метриками: трафик растет, а успешные ответы нет.

Базовый набор методов обычно строится слоями:
— пороговые правила для грубых отклонений;
— скользящее окно и сравнение с историческим базисом;
— детектор выбросов по z-score, MAD или IQR;
— сезонная декомпозиция, если есть дневной или недельный паттерн.

Дальше важна корреляция. Анализ показал, что одиночная метрика часто дает шум, а связка «RPS + ошибки + p95/p99 + saturation» лучше отделяет реальный сбой от нормальной нагрузки. Рекомендуется обращать внимание на метрики, которые меняются первыми в цепочке: рост очередей, retransmits, timeouts, cache miss.

Если источник аномалии неясен, полезно резать данные по измерениям: регион, клиентский тип, endpoint, ASN, upstream. Так быстрее видно, где именно сломалась стабильность, и меньше шанс лечить симптом вместо причины.

Вывод простой: один детектор не закрывает задачу. Стабильнее работает связка из базовой статистики, сезонности и разрезов по сегментам — тогда ложных срабатываний меньше, а первичный сигнал приходит раньше.