Поиск аномалий - дело сложное, но интересное. Самое простое - это когда вы сами определяете какие отклонения важны для вас. Тогда можно использовать обычные запросы к БД (вот, например, статья про запросы к Прометею - https://mcs.mail.ru/blog/kak-ispolzovat-prometheus-dlya-obnaruzheniya-anomalij-v-gitlab ).
Если хочется автоматического поиска аномалий, тот тут есть всякие регрессии, кластеризация и прочие методы стат. анализа, сейчас модным стало использовать ИИ для поиска аномалий, с помощью алгоритмов обучения без учителя. Самый простой алгоритм - ИИ выделяет фичи из "нормальных данных", и все наборы данных, где эти фичи отсутствует, показывает как аномалию. Очень часто фичи, которые находит ИИ, это статистические закономерности. Например, частота использования спец символов в логине пользователя, это очевидный признак для стат анализа, но ИИ его тоже обычно выделяет.

#ссылки #аналитика