如何使用Prometheus高效检测大规模异常

Grafana Labs开发了一种基于PromQL的异常检测框架，适用于内部调试和Grafana Cloud应用。

该框架无需外部系统，兼容Prometheus，适合大规模操作。

通过平均值和标准差建立基线，解决极端异常值和低灵敏度问题，并考虑长期模式。

用户可在Prometheus中添加记录和警报规则，适用于任何指标，有助于快速解决问题。

框架的设计原则包括无外部依赖、兼容性、可扩展性和可解释性。

初步尝试使用z-score公式建立基线，定义异常行为的上下限。

在生产中遇到极端异常值、低灵敏度和不连续性等挑战，并通过平滑函数和过滤规则进行调整。

引入长期模式检测以适应季节性变化，确保准确预测未来行为。

用户可以通过添加记录和警报规则来使用该框架，并在GitHub上找到相关资源。

异常检测提供上下文，但需要与SLO警报结合进行根本原因分析，以提高数据的可操作性。