分布式系统中的异常检测涉及监控网络节点上的多个组件，以识别可能指示故障、攻击或性能问题的异常行为。分布式系统从服务、数据库和基础设施生成大量的日志、指标和追踪数据。挑战在于如何有效地分析这些分散的数据，同时考虑到网络延迟、部分故障和不同的数据格式。传统的集中式方法（所有数据发送到单个服务器）通常无法扩展或引入延迟，从而难以进行实时检测。相反，分布式异常检测通常将节点级别的本地分析与整个系统的聚合洞察相结合。
一种常见的方法是去中心化检测，其中每个节点在其自身的数据上运行轻量级的异常检测模型。例如，微服务可以使用统计方法（如移动平均或百分位阈值）来跟踪其 API 响应时间和错误率。如果节点检测到偏差（例如，延迟突然飙升），它可以触发警报或与相邻节点共享发现。Prometheus 和 Grafana 等工具通常通过从分布式目标抓取指标并在本地应用规则来促进这一点。另一种策略涉及联邦学习，其中节点训练本地模型并仅共享模型更新（而不是原始数据）以提高全局检测的准确性。这减少了网络开销并保护了隐私，这在处理敏感数据的系统中至关重要。
在实践中，分布式异常检测还依赖于关联。例如，Kubernetes 集群可以使用 Elastic Stack (ELK) 来聚合来自 Pod 和节点的日志，然后应用机器学习模型来识别级联故障等模式。Netflix 的 Atlas 和 Uber 的 Argus 是将时间序列分析与聚类算法相结合以检测地理分布服务中的异常的系统示例。诸如动态基线（基于历史趋势调整阈值）和根本原因分析（链接相关服务中的异常）等技术有助于减少误报。通过平衡本地和全局分析，分布式异常检测确保了可扩展性和弹性，同时解决了现代云原生架构的复杂性。