批量和流式异常检测的主要区别在于它们处理数据的方式、延迟和使用的技术。批量检测以固定间隔分析静态数据集，而流式检测则在数据点到达时实时处理它们。两者的选择取决于用例对即时性、计算资源和数据可用性的需求。
在批量异常检测中，数据在一段时间（例如，每小时或每天）内收集，然后作为一个完整的集合进行分析。这种方法允许算法使用整个数据集来识别模式、计算统计基线或训练模型。例如，一家信用卡公司可能会每 24 小时处理一次交易，使用隔离森林（Isolation Forest）或聚类算法（例如，DBSCAN）等方法来标记异常值。这些技术需要访问整个数据集，这提高了准确性，但也引入了延迟。批量处理适用于延迟结果可接受的场景，例如日志分析或定期的系统健康检查。然而，对于快速变化的数据，它存在不足，因为模型在下一批处理运行之前不会更新。
另一方面，流式异常检测以增量方式处理数据，通常使用针对速度和低内存使用优化的轻量级算法。例如，欺诈检测系统可能使用指数移动平均或基于窗口的方法（例如，滑动窗口）来实时评估交易。Apache Flink 或 Kafka Streams 等流式框架支持连续处理，在新数据到达时即时更新模型。这种方法最大限度地减少了延迟，使其适用于网络入侵检测或物联网传感器监控等应用。然而，流式方法通常牺牲一些准确性，因为它们缺乏完整的历史背景。它们还面临概念漂移（concept drift）等挑战，即数据模式随时间变化，需要自适应技术（例如，在线学习算法）来保持性能。
批量和流式之间的权衡取决于延迟容忍度、计算成本和数据动态性。批量方法在准确性和全面分析方面表现出色，但资源密集且速度较慢。流式方法优先考虑即时性和效率，但可能会错过需要更广泛背景的细微异常。开发者应根据用例是否需要实时警报（流式）或更深入、回顾性分析（批量）来选择。混合方法，例如将周期性批量再训练与实时流式推理相结合，也可以弥合这些差距。