java開發：5個新的java異常檢測工具，你知道幾個呢？
你應該知道的頂級Java異常檢測工具
Java應用開發過程中，應用程序故障可能由於一系列原因而發生，並且有一些工具可以解決每個可能的錯誤來源，例如日誌管理工具，錯誤跟蹤器，性能監控解決方案等。 最常見的解決Java應用程序錯誤的方法以及應用程序監視工具如何幫助檢測錯誤的呢？
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我們能發現問題出現在哪裡才是重要的，這就是異常檢測工具最適合的地方。在下面的文章中，我們將介紹一些專注於檢測和預測異常發生的工具。 我們來一起看看吧：
異常檢測工具
X-Pack
Loom Systems
OverOps
Coralogix
Anodot
X-Pack
X-Pack是ELK Stack的擴展，提供異常檢測。它使用的算法可以幫助用戶瞭解其日誌的行為，檢測它們何時不像往常一樣。該包依賴於日誌作為其數據源，讓用戶瞭解特定指標如何影響產品以及用戶體驗的方式。
主要特徵：
檢測Elasticsearch日誌數據和指標中的異常
通過監控網絡活動和用戶行為來識別安全問題
識別通常導致異常的日誌事件
運行方式：
X-Pack使用Elasticsearch日誌數據並模擬其行為的基線。通過分析應用程序，服務器和服務的日誌，X-Pack可以檢測使用的趨勢和週期，並分析數據以嘗試預測何時可能發生問題。
在安裝X-Pack時，默認情況下啟用異常檢測功能，並實現現有的ELK集群特權和內置角色，以便更輕鬆地控制哪些用戶有權查看和管理作業，數據Feed和結果。
X-Pack異常檢測是自動啟用的，直接從Elasticsearch聚合數據，併為使用ELK的人員提供了一個異常檢測解決方案，作為Elastic套件工具的一部分。
Loom Systems
Loom Systems為日誌和指標中的異常檢測提供了一個分析平臺。 它可以檢測日誌中的異常情況，並在運行分析中提供異常檢測。
主要特徵：
自動日誌解析和分析從不同的應用程序
推薦決議 - 根據公司的解決方案數據庫
業務運行異常檢測
運行方式：
在技術方面，織機收集日誌數據，解析日誌行分解字段，並根據每個字段的數據類型應用異常檢測算法。 除了日誌事件之外，算法可以處理其他文本來源或事件流，併為它們創建異常基準。
Loom Systems設置的基準線和閾值是動態的，這意味著它們會根據用戶的行為和應用程序的更新而改變和調整。 每個異常情況都伴隨著所發生的事情的解釋以及建議的決議。
除了檢測出異常情況外，Loom Systems提供了在整個公司分享解決方案的知識庫，幫助其他開發人員和團隊瞭解為什麼發生異常以及如何處理。
OverOps
OverOps會告訴你代碼在何時，何地以及為什麼代碼在生產中斷。它是唯一的工具，為每個錯誤提供整個調用堆棧的完整源代碼和可變狀態，並允許您主動檢測何時將新錯誤引入到應用程序中。
主要特徵：
全面瞭解代碼和變量狀態，自動複製任何錯誤
通過代碼發佈主動檢測所有新的和關鍵的錯誤
不依賴於日誌文件的本機Java代理
使用任何StatsD投訴工具進行自定義異常檢測可視化
沒有代碼和配置更改，通過SaaS，Hybrid和On-Premises在5分鐘內安裝
運行方式：
OverOps是在JVM和處理器之間運行的本地監視代理，從應用程序本身提取信息。它不需要任何代碼更改，它不依賴於所記錄的信息，而是依賴於直接從應用程序獲取的信息。 OverOps幫助Fox，Comcast和TripAdvisor等公司將手動反應過程轉化為日誌篩選，並將其轉變為主動的自動化流程。
OverOps使用REST API為其用戶提供高級可視化和異常檢測功能，並在應用程序錯誤發生在微服務器和部署中時將應用程序的變量狀態與內部JVM指標（如CPU利用率，GC等）相關聯。 OverOps與任何符合StatsD標準的工具集成，提供異常的定製可視化，以及您感興趣的任何其他視圖。
OverOps還通過捆綁Kapacitor和Yahoo EGADS提供Java，Python和Go中的機器學習算法。它還與任何異常檢測工具集成，通過添加鏈接到日誌中的每個錯誤。單擊該鏈接將顯示問題的真正根本原因的詳細視圖。完整的源代碼和變量狀態在錯誤的時刻，跨整個調用堆棧。
Coralogix
Coralogix集群並識別日誌數據中的相似性。 該工具專注於常見的流程，檢測與其相關聯的日誌消息，以及當操作未導致預期結果時發出警報。
主要特徵：
Loggregation - 捆綁並彙總具有相同模式的日誌
流量異常 - 識別相關行動，並檢測其中的異常情況
基於版本的異常 - 指定僅在部署了新版本的用戶產品之後發生的異常
運行方式：
Coralogix的操作假設大多數日誌是相似的，當唯一的區別它們是它們之間的變量時。 這就是為什麼Coralogix將數據自動聚類以識別模式，並連接數據之間的點。 如果一個動作需要某個響應，並且沒有得到它，那就是檢測到異常。
Coralogix有能力將日誌聚合到原始模板中，並分析數據以瞭解異常情況。
Anodot
Anodot為用戶提供了具有相關分析功能的異常檢測系統。他們的重點是檢測任何類型的數據庫中的異常情況，以及確定業務相關數據中的異常情況。
主要特徵：
類似日誌的行為相關性和分組
業務數據異常檢測，在營銷活動中提供異常檢測，點擊和成果指標
警報處理 - 通過將類似異常分組為一個警報來減少問題
異常檢測有助於從生產應用程序中獲得更好的見解。每個工具都有自己的方法來識別異常。我們應該記住的最重要的是它不僅僅是儀表板;這是關於數據，統計並以圖表的方式展示。這就是為什麼我們會探索每一個有用的工具，並根據最終解決的問題為並提供最有價值的一個工具。
今天介紹的這些內容希望對您以後有所幫助。
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