EGADS 项目使用教程

EGADS 项目使用教程

egads A Java package to automatically detect anomalies in large scale time-series data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/eg/egads

1. 项目介绍

EGADS（Extensible Generic Anomaly Detection System）是一个开源的Java包，用于自动检测大规模时间序列数据中的异常。EGADS旨在成为一个包含多种异常检测技术的库，适用于多种使用场景，唯一的依赖是Java。EGADS通过首先构建时间序列模型来计算时间t的预期值，然后通过将预期值与实际值进行比较来计算误差E。EGADS自动确定E的阈值，并输出最可能的异常。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

确保你已经安装了Java开发环境，并设置好JAVA_HOME变量。

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/[JVM目录]

2.2 下载和编译

克隆项目仓库并编译成单个JAR文件。

git clone https://github.com/yahoo/egads.git
cd egads
mvn clean compile assembly:single

2.3 运行示例

运行一个简单的示例来检测异常。

java -Dlog4j.configurationFile=src/test/resources/log4j2.xml -cp target/egads-*-jar-with-dependencies.jar com.yahoo.egads.Egads src/test/resources/sample_config.ini src/test/resources/sample_input.csv

3. 应用案例和最佳实践

3.1 入侵检测

EGADS可以用于实时监控网络流量，检测异常的网络活动，从而实现入侵检测。

3.2 信用卡欺诈检测

通过分析用户的消费行为时间序列，EGADS可以检测出异常的消费模式，帮助识别潜在的信用卡欺诈行为。

3.3 传感器事件监控

在物联网应用中，EGADS可以用于监控传感器数据，及时发现设备故障或异常情况。

4. 典型生态项目

4.1 Yahoo Monitoring Service (YMS)

EGADS被集成到Yahoo的内部监控服务YMS中，用于处理每秒数百万的数据点，实现大规模的异常检测。

4.2 Apache Kafka

EGADS可以与Apache Kafka结合，实时处理和分析流数据，提供实时的异常检测功能。

4.3 Prometheus

EGADS可以与Prometheus集成，用于监控和报警，提供更强大的异常检测能力。

通过以上步骤，你可以快速启动并使用EGADS项目，结合实际应用案例和生态项目，进一步提升异常检测的效率和准确性。

egads A Java package to automatically detect anomalies in large scale time-series data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/eg/egads