实时日志异常检测的真正目的是什么？

实时日志异常检测是为了及时发现系统中的异常情况，进行快速有效地诊断和处理，保证系统的稳定性和可靠性。可以使用一些常见的算法来完成实时日志异常检测，例如滑动窗口算法、指数移动平均算法等。下面给出一个基于Python的滑动窗口算法实现的示例代码：

import numpy as np

def sliding_window(data, window_size, step):
    """
    滑动窗口算法实现的函数
    :param data: 待处理的数据，可以是一维或多维数组
    :param window_size: 窗口大小
    :param step: 滑动步长
    :return: 滑动窗口的结果 array
    """
    shape = data.shape[:-1] + (data.shape[-1] - window_size + 1, window_size)
    strides = data.strides + (data.strides[-1],)
    windows = np.lib.stride_tricks.as_strided(data, shape=shape, strides=strides)
    return windows[::step]

# 创建一个长度为100的随机数组
data = np.random.rand(100)

# 设置窗口大小和滑动步长
window_size = 10
step = 5

# 获取滑动窗口结果
result = sliding_window(data, window_size, step)

# 计算滑动窗口的平均值
mean = result.mean(axis=-1)

# 检测是否有异常数据
std = result.std(axis=-1)
threshold = mean - 2 * std
anomaly_idx = np.where(data < threshold)

print('异常数据的下标为：', anomaly_idx)