预测性异常检测与反应性异常检测的主要区别在于识别异常的时间和方法。预测性异常检测旨在利用历史数据中的模式，在异常发生之前预测未来问题。而反应性异常检测则在异常发生后进行识别，侧重于利用实时或接近实时的数据来标记新出现的偏差。两者的关键区别在于目标：预测性方法侧重于预防，而反应性方法侧重于快速识别和响应。
预测性方法通常依赖于时间序列分析、机器学习模型或在历史数据集上训练的统计技术。例如，预测模型可以分析服务器 CPU 几个月的用量趋势，以预测组件何时可能因性能逐渐下降而发生故障。时间序列预测中常用的技术包括 ARIMA（自回归积分滑动平均）或 LSTM（长短期记忆）神经网络。这些模型标记与预期未来值的偏差，使团队能够提前解决问题。相反，反应性方法使用阈值、基于规则的系统或无监督聚类（例如 k-means）来检测实时数据流中的异常。反应性系统可能会在 API 错误率突然超过预设阈值时触发警报，表明存在服务器中断或部署配置错误等正在发生的问题。
预测性和反应性方法的选择取决于具体使用案例。预测性方法非常适合预防停机或故障至关重要的场景，例如工业设备维护或金融欺诈预防。然而，它们需要大量的历史数据，并且可能难以处理新出现的异常。反应性方法对于实时监控更容易实现，例如检测 DDoS 攻击或数据库延迟峰值，但它们无法预防问题，只能在检测后进行缓解。开发人员通常结合使用这两种方法：预测模型用于长期风险降低，而反应性系统用于即时事件响应。例如，云平台可能使用预测模型来预测容量需求，同时采用反应性警报来处理意外的流量激增。