taganomaly

异常检测标记工具，专门用于多个时间序列（每个类别一个时间序列）。

Taganomaly 是一个为异常检测模型创建标记数据的工具。它允许标记者在时间序列上选择点，通过查看同一时间范围内其他时间序列的行为，或查看创建这个时间序列的原始数据（假设时间序列是一个聚合指标，按时间范围统计事件）来进一步检查这些点。

:exclamation: 注意：这个工具是作为客户项目的一部分构建的，不会定期维护。

目录

• 使用应用程序
  • 标记窗口
    • 时间序列标记
    • 选定点的表格视图
    • 查看窗口的原始数据（如果存在）
  • 随时间比较此类别与其他类别
  • 使用Twitter AnomalyDetection包查找建议的异常
  • 观察类别之间分布的变化
• 如何在本地运行
  • 使用R
  • 使用Docker
• 如何使用Docker部署
  • 部署到Azure
  • 手动拉取镜像
• 从源代码构建
• 使用说明
• 当前限制
• 贡献

使用应用程序

应用程序有四个主要窗口：

标记窗口

时间序列标记

选定点的表格视图

查看窗口的原始数据（如果存在）

随时间比较此类别与其他类别

使用Twitter AnomalyDetection包查找建议的异常

观察类别之间分布的变化

这对于理解异常是单变量还是多变量可能很有用

如何在本地运行

使用R

这个工具使用shiny框架来可视化事件。 为了运行它，你需要安装R，最好还安装Rstudio。 安装完成后，在R studio中打开项目(taganomaly.Rproj)并点击"Run App"，或在控制台中调用runApp()。你可能需要手动安装所需的包。

要求

• R (3.4.0或更高版本)

使用的包：

• shiny
• dplyr
• gridExtra
• shinydashboard
• DT
• ggplot2
• shinythemes
• AnomalyDetection

使用Docker

从Dockerhub拉取镜像：

docker pull omri374/taganomaly

运行：

docker run --rm -p 3838:3838 omri374/taganomaly

如何使用docker部署

部署到Azure

部署到Azure Web App for Containers或Azure Container Instances。更多详情请参见这里(webapp)和这里(container instances)

手动拉取镜像

将此镜像部署到你自己的环境中。

从源代码构建

要构建新的Docker镜像，请从项目的根文件夹运行以下命令：

sudo docker build -t taganomaly .

如果你在修改后的TagAnomaly版本中添加了新的包，请确保在Dockerfile中指定这些包。

Docker镜像构建完成后，通过以下命令运行：

docker run -p 3838:3838 taganomaly

这将使shiny server应用程序在3838端口上运行。

使用说明

1. 导入时间序列CSV文件。假定结构：

• 日期 ("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
• 类别
• 值

2. (可选) 导入原始数据时间序列CSV文件。如果原始时间序列是对时间窗口的聚合，则此时间序列为原始值本身。这样我们可以深入研究异常值，看看它由什么组成。 假定结构：

• 日期 ("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
• 类别
• 值

2. 选择类别（如果存在）

3. 在滑块上选择时间范围

4. 检查你的时间序列： (1)：点击图表下方表格中的一个时间范围，查看该时间范围内的原始数据 (2)：打开"所有类别"标签，查看其他时间序列在同一时间范围内的表现。

5. 在图表上选择看起来异常的点。

6. 点击"添加选定点"将标记的点添加到候选列表中。

7. 一旦你确定这些是实际的异常，通过点击"下载标签集"将结果表保存为csv，然后继续下一个类别。

当前限制

如果更改日期滑块或类别，已添加但未保存的点将丢失，因此很难从复杂的时间序列中保存多个点。一旦所有段都被标记，可以运行提供的prep_labels.py文件，将TagAnomaly的所有输出文件连接成一个CSV。

贡献

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