У меня есть парк встроенных устройств Linux в контексте IoT, которые отправляют отчеты в облачный сервис. Теперь, чтобы повысить доступность, я хочу отслеживать метрики и журналы этих устройств. Метрики — это такие вещи, как использование ЦП, использование памяти, количество запросов и т. д. Чтобы поддерживать низкий сетевой трафик из-за финансовых аспектов, я хочу иметь обнаружение аномалий на самих устройствах, а не отправлять все данные в облако и обрабатывать их там. Существуют ли хорошие, желательно с открытым исходным codeом, решения, которые могут обнаруживать аномалии, либо задавая пороговые значения, либо используя ИИ на периферии? Проблема в том, что многие решения, которые я нашел до сих пор, на самом деле не подходят для встроенных систем с ограничениями ресурсов.
То, что я нашел до сих пор, — это демон Monit, который должен быть настроен в высокой степени, и TensorFlow Light, который может работать на моих системах. С TensorFlow я боюсь, что обнаружение может быть хорошим, но смысл проблемы теряется. Система ведет себя не так, как в обучающих данных, но она не может сказать мне, в чем проблема, а только то, что поведение ненормальное.