是的，异常检测完全可以实时运行。实时异常检测涉及分析数据在生成或摄入时的状态，立即识别与预期模式的偏差，并毫不延迟地触发警报或采取行动。这通过结合轻量级算法、高效的数据处理流水线和可扩展的基础设施来实现。例如，一个网络监控系统可以利用来自服务器的流数据，在毫秒级内检测到流量峰值或未经授权的访问尝试，从而快速缓解潜在的安全漏洞。
为了实现实时检测，开发者通常使用针对流数据优化的算法。诸如移动平均、指数平滑或在线机器学习模型（例如 Isolation Forest 或 One-Class SVM 的增量版本）等技术可以顺序处理数据点，而无需预先加载完整数据集。这些方法优先考虑速度和低内存使用。例如，金融交易平台可以使用滑动窗口方法计算股票价格的统计基线，并在实时市场数据流中标记突然的价格下跌或飙升。Apache Kafka（用于数据流）和 Apache Flink（用于流处理）等工具常与轻量级异常检测器结合使用，以处理高吞吐量场景。时间序列数据库（如 InfluxDB 或 Prometheus）对于在时间敏感的应用中高效存储和查询指标也很有用。
然而，实时系统面临着平衡检测准确性和延迟的挑战。复杂的模型可能会引入延迟，因此开发者通常会简化逻辑（例如，对关键警报使用基于阈值的规则）或采用混合方法。例如，云服务可能会使用快速的基于规则的系统立即阻止可疑的登录尝试，同时并行运行一个较慢的机器学习模型来细化风险评分。可扩展性是另一个问题：通过 Kubernetes 或无服务器函数（例如 AWS Lambda）进行水平扩展可以分散工作负载。边缘计算——例如在 IoT 设备上运行异常检测——也可以通过本地处理数据来减少延迟。正确调整这些组件可确保系统保持响应迅速，同时不会使基础设施过载或遗漏关键异常。