Мониторинг бортовых медиасистем - Анализ временных рядов и обнаружение аномалий
Разработать систему автоматизированного мониторинга поведения бортовых медиасистем на основе анализа Apache access-логов. Система должна оперативно выявлять аномальные ситуации, анализировать паттерны потребления контента и предоставлять командам QA/NOC конкретные рекомендации по проверке проблемных зон.
Автоматическое обнаружение резких всплесков трафика, нехарактерных сценариев использования и потенциальных проблем
Изучение потребления контента (игры, видео, журналы, карты полётов) для оптимизации сервиса
Построение моделей для предсказания нагрузки и планирования ресурсов
Формирование понятных отчётов и карточек кейсов для технических команд
• Парсинг Apache access-логов с извлечением временных меток, URI, статус-кодов, user-agent
• Нормализация и агрегация данных в 5-минутные интервалы
• Обогащение признаками: категории контента, типы устройств, сегменты URI
• SARIMAX — базовая статистическая модель с учётом сезонности
• GAF+CNN — преобразование временных рядов в изображения (Gramian Angular Field) и обработка свёрточными нейросетями
• Transformer — архитектура трансформера для анализа временных последовательностей
• Анализ остатков моделей (z-score ≥ 3)
• Isolation Forest для мультивариантного анализа
• Выявление интервалов с аномально высоким трафиком
• Интерактивные графики прогнозов и фактических значений
• Карточки кейсов с детальной информацией об аномалиях
• Сравнительные метрики моделей (MAE, RMSE, MAPE)
Бортовые медиасистемы работают в особых условиях: нестабильные каналы связи, ограниченные возможности поддержки, специфические сценарии обновления контента. Ручной анализ логов после каждого рейса — трудоёмкий и медленный процесс.
Автоматизированная система позволяет:
Выявление проблем в реальном времени или сразу после рейса
Предсказание потенциальных проблем до их возникновения
Фокус на конкретных проблемных зонах вместо ручного поиска в логах
Понимание паттернов использования для оптимизации контента и инфраструктуры
Обработка данных, моделирование
Нейросетевые модели
Веб-интерфейс
UI компоненты
SARIMAX модель
Isolation Forest