📡 Детектор Аномалій Затримки Мережі — Сезонна Декомпозиція Наживо

Сезонно-трендова декомпозиція розділяє спостережений часовий ряд на три адитивні частини: повільно рухомий тренд, повторюваний сезонний патерн (тут 24-годинний добовий цикл мережевого навантаження) і залишок — те, що залишається після видалення тренду й сезонності. Класична декомпозиція оцінює тренд центрованим ковзним середнім, що охоплює один повний сезонний період, потім усереднює детрендовані значення на кожній сезонній позиції.

Центроване ковзне середнє довжиною, що дорівнює сезонному періоду (24 години), видаляє сезонний цикл із ряду, усереднюючи за рівно один повний цикл навколо кожної точки, залишаючи базовий тренд. Оскільки йому потрібні дані як до, так і після точки, тренд — а отже, залишок і будь-яке позначення аномалії — можуть бути обчислені лише після надходження приблизно половини періоду майбутніх даних.

Щойно обчислено залишок, розраховуються плаваюче середнє й стандартне відхилення за недавнім прикінцевим вікном значень залишку. Кожен новий залишок перетворюється на z-показник — скільки стандартних відхилень він знаходиться від цього плаваючого середнього — і позначається як аномалія, якщо абсолютний z-показник перевищує налаштовуваний поріг.

Симуляція таємно знає, які сплески й провали затримки вона впровадила як справжні аномалії, окремо від звичайного шуму. Порівняння позначень детектора з цією справжньою істиною дає живу перевірку розсудливості: скільки впроваджених аномалій було фактично спіймано (частота виявлення) і яка частка позначень не відповідала впровадженій події.

Так. Синтетичний ряд генерується зі справжнього повільного тренду плюс справжня добова сезонна форма плюс гаусів шум плюс випадково впроваджені аномалії сплеску/провалу. Компоненти тренду, сезонності й залишку обчислюються справжньою арифметикою над цим згенерованим рядом — центровані ковзні середні й погодинні детрендовані середні — а не готові криві.