无状态 ADTK 检测器插件

ADTK 异常检测器插件利用 ADTK (Anomaly Detection Toolkit) 库为 InfluxDB 3 提供高级时间序列异常检测。应用基于统计和机器学习的检测方法，以识别数据中的异常值、级别偏移、波动性变化和季节性异常。其特点是基于共识的检测，要求多个检测器在触发警报前达成一致，从而减少误报。

配置

必需参数

参数	类型	默认	描述
`measurement`	string	必需	要分析异常的测量值
`字段`	string	必需	要评估的数值字段
`detectors`	string	必需	点分隔的 ADTK 检测器列表
`detector_params`	string	必需	每个检测器的 Base64 编码的 JSON 参数
`window`	string	必需	数据分析窗口。格式：`<number><unit>`
`senders`	string	必需	点分隔的通知通道

高级参数

参数	类型	默认	描述
`min_consensus`	数字	1	标记异常所需的最小达成一致的检测器数量
`min_condition_duration`	string	“0s”	异常持久性的最小持续时间

通知参数

参数	类型	默认	描述
`influxdb3_auth_token`	string	env var	InfluxDB 3 API 令牌
`notification_text`	string	template	自定义通知消息模板
`notification_path`	string	“notify”	通知终结点路径
`port_override`	数字	8181	InfluxDB 端口覆盖
`config_file_path`	string	none	相对于 PLUGIN_DIR 的 TOML 配置文件路径

支持的 ADTK 检测器

检测器	描述	必需参数
`InterQuartileRangeAD`	使用 IQR 方法检测异常值	None
`ThresholdAD`	检测高于/低于阈值的值	`high`, `low` (可选)
`QuantileAD`	基于分位数检测异常值	`low`, `high` (可选)
`LevelShiftAD`	检测突然的级别变化	`window` (int)
`VolatilityShiftAD`	检测波动性变化	`window` (int)
`PersistAD`	检测持续存在的异常值	None
`SeasonalAD`	检测季节性模式偏差	None

TOML 配置

参数	类型	默认	描述
`config_file_path`	string	none	相对于 `PLUGIN_DIR` 的 TOML 配置文件路径 (TOML 配置必需)

要使用 TOML 配置文件，请设置 PLUGIN_DIR 环境变量并在触发器参数中指定 config_file_path。 这与启动 InfluxDB 3 时的 --plugin-dir 标志是附加的。

示例 TOML 配置

adtk_anomaly_config_scheduler.toml

有关使用 TOML 配置文件，请参阅 influxdb3_plugins /README.md 中的“使用 TOML 配置文件”部分。

安装

启用处理引擎来启动 InfluxDB 3 核心（--plugin-dir /path/to/plugins）
安装必需的 Python 包
- requests（用于 HTTP 请求）
- adtk (用于异常检测)
- pandas (用于数据操作)
```
influxdb3 install package requests
influxdb3 install package adtk
influxdb3 install package pandas
```

创建触发器

创建用于异常检测的计划触发器

influxdb3 create trigger \
  --database mydb \
  --plugin-filename adtk_anomaly_detection_plugin.py \
  --trigger-spec "every:10m" \
  --trigger-arguments "measurement=cpu,field=usage,detectors=QuantileAD.LevelShiftAD,detector_params=eyJRdWFudGlsZUFKIjogeyJsb3ciOiAwLjA1LCAiaGlnaCI6IDAuOTV9LCAiTGV2ZWxTaGlmdEFKIjogeyJ3aW5kb3ciOiA1fX0=,window=10m,senders=slack,slack_webhook_url=https://hooks.slack.com/services/..." \
  anomaly_detector

启用触发器

influxdb3 enable trigger --database mydb anomaly_detector

示例

基本异常检测

使用基于分位数的方法检测异常值

# Base64 encode detector parameters: {"QuantileAD": {"low": 0.05, "high": 0.95}}
echo '{"QuantileAD": {"low": 0.05, "high": 0.95}}' | base64

influxdb3 create trigger \
  --database sensors \
  --plugin-filename adtk_anomaly_detection_plugin.py \
  --trigger-spec "every:5m" \
  --trigger-arguments "measurement=temperature,field=value,detectors=QuantileAD,detector_params=eyJRdWFudGlsZUFKIjogeyJsb3ciOiAwLjA1LCAiaGlnaCI6IDAuOTV9fQ==,window=1h,senders=slack,slack_webhook_url=https://hooks.slack.com/services/..." \
  temp_anomaly_detector

多检测器共识

使用具有共识要求的多个检测器

# Base64 encode: {"QuantileAD": {"low": 0.1, "high": 0.9}, "LevelShiftAD": {"window": 10}}
echo '{"QuantileAD": {"low": 0.1, "high": 0.9}, "LevelShiftAD": {"window": 10}}' | base64

influxdb3 create trigger \
  --database monitoring \
  --plugin-filename adtk_anomaly_detection_plugin.py \
  --trigger-spec "every:15m" \
  --trigger-arguments "measurement=cpu_metrics,field=utilization,detectors=QuantileAD.LevelShiftAD,detector_params=eyJRdWFudGlsZUFEIjogeyJsb3ciOiAwLjEsICJoaWdoIjogMC45fSwgIkxldmVsU2hpZnRBRCI6IHsid2luZG93IjogMTB9fQ==,min_consensus=2,window=30m,senders=discord,discord_webhook_url=https://discord.com/api/webhooks/..." \
  cpu_consensus_detector

波动性偏移检测

监控数据波动性的突然变化

# Base64 encode: {"VolatilityShiftAD": {"window": 20}}
echo '{"VolatilityShiftAD": {"window": 20}}' | base64

influxdb3 create trigger \
  --database trading \
  --plugin-filename adtk_anomaly_detection_plugin.py \
  --trigger-spec "every:1m" \
  --trigger-arguments "measurement=stock_prices,field=price,detectors=VolatilityShiftAD,detector_params=eyJWb2xhdGlsaXR5U2hpZnRBRCI6IHsid2luZG93IjogMjB9fQ==,window=1h,min_condition_duration=5m,senders=sms,twilio_from_number=+1234567890,twilio_to_number=+0987654321" \
  volatility_detector

新功能

高级检测方法：多种 ADTK 检测器用于不同类型的异常
基于共识的过滤：通过多检测器一致性减少误报
可配置的持久性：要求异常在发出警报前持续存在
多渠道通知：与各种通知渠道集成
模板消息：带有动态变量的可自定义通知模板
灵活调度：可配置的检测间隔和时间窗口

故障排除

常见问题

检测器参数编码

确保 detector_params 是有效的 Base64 编码的 JSON
使用命令行 Base64 编码：echo '{"QuantileAD": {"low": 0.05}}' | base64
验证 JSON 结构是否符合检测器要求

误报通知

增加 min_consensus 以要求更多检测器达成一致
添加 min_condition_duration 以要求异常持续存在
在 detector_params 中调整特定于检测器的阈值

缺失的依赖项

安装必需的包：adtk, pandas, requests
确保已安装 Notifier 插件以进行通知

数据质量问题

验证指定窗口内是否有足够的数据点
检查会影响检测的空值或数据间隙
确保字段包含适合分析的数值数据

Base64 参数编码

生成正确编码的检测器参数

# Single detector
echo '{"QuantileAD": {"low": 0.05, "high": 0.95}}' | base64 -w 0

# Multiple detectors
echo '{"QuantileAD": {"low": 0.1, "high": 0.9}, "LevelShiftAD": {"window": 15}}' | base64 -w 0

# Threshold detector
echo '{"ThresholdAD": {"high": 100, "low": 10}}' | base64 -w 0

消息模板变量

通知模板可用变量

$table：测量值名称
$field：出现异常的字段名
$value：异常值
$detectors：检测方法列表
$tags：标签值
$timestamp：异常时间戳

检测器配置参考

有关详细的检测器参数和选项，请参阅 ADTK 文档。

报告问题

有关插件问题，请参阅插件存储库的 issues 页面。

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