实时日志异常检测的实际目的是什么？

实时日志异常检测能够帮助我们在大规模的日志数据中快速发现异常行为，预测问题，并进行及时的响应和排查。常见的技术包括：使用日志分析工具进行过滤和聚合，使用机器学习算法进行异常检测。例如，使用Elasticsearch和Kibana进行实时日志分析和可视化，使用PyOD进行异常检测。

代码示例（使用Kibana）：

1. 将日志数据导入Elasticsearch：

POST /my_index/_doc/
{
  "@timestamp": "2021-07-30T12:30:00.000Z",
  "message": "Error: Invalid user ID",
  "user_id": 123456
}

2. 在Kibana中创建索引模式，并使用“Discover”进行查询和过滤：

GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "message": "Error"
    }
  }
}

3. 应用机器学习算法进行异常检测（使用PyOD）：

from pyod.models.knn import KNN   # 使用KNN算法进行检测
from pyod.utils.data import generate_data
from pyod.utils.data import evaluate_print
from pyod.utils.example import visualize

X_train, y_train, X_test, y_test = generate_data(n_train=200, n_test=100, n_features=2, contamination=0.1)

clf = KNN()
clf.fit(X_train)

y_pred_train = clf.labels_
y_pred_test = clf.predict(X_test)

evaluate_print("KNN", y_train, y_pred_train, y_test, y_pred_test)

visualize("KNN", X_train, y_train, clf)