O que é detecção de anomalias?
A detecção de anomalias é examinar pontos de dados específicos e detectar ocorrências raras que parecem suspeitas porque são diferentes do padrão de comportamento estabelecido. A detecção de anomalias não é nova, mas à medida que os dados aumentam, o rastreamento manual é impraticável.
Por que a detecção de anomalias é importante?
A detecção de anomalias é especialmente importante em setores como finanças, varejo e segurança cibernética, mas toda empresa deve considerar uma solução de detecção de anomalias. Ela fornece um meio automatizado de detectar valores discrepantes prejudiciais e protege seus dados. Por exemplo, o setor bancário é um setor que se beneficia da detecção de anomalias. Com ela, os bancos podem identificar atividades fraudulentas e padrões inconsistentes e proteger os dados.
Os dados são a salvação do seu negócio e comprometê-los pode comprometer sua operação. Sem a detecção de anomalias, você pode perder receita e valor de marca que levou anos para ser cultivado. Sua empresa enfrenta violações de segurança e a perda de informações confidenciais de clientes. Se isso acontecer, você perderá um nível de confiança do cliente que pode ser irrecuperável.
Qual é a história da detecção de anomalias?
As organizações costumavam examinar manualmente os pontos de dados, buscando pistas e insights sobre o desempenho de seus sistemas. As causas-raiz nem sempre foram descobertas usando esse método. Uma organização pode ter notado uma mudança de comportamento, mas não conseguiu descobrir as causas principais. Em situações como essa, o problema persiste e seus dados estavam em risco. Hoje, a detecção de anomalias se baseia mais no machine learning (ML). O ML ajuda a identificar os outliers difíceis de identificar, mitigá-los e proteger seu sistema.
Qual o próximo passo da detecção de anomalias?
A previsibilidade é o próximo passo para a detecção de anomalias. Com previsibilidade, você pode encontrar discrepâncias no nível da máquina. Encontrá-los ajuda a evitar danos ao seu sistema antes que eles ocorram. Por exemplo, um hospital que não sabe como será um ataque pode se beneficiar da previsibilidade. Com previsibilidade, o hospital pode escrever regras para evitar o ataque, proteger dados confidenciais e seu ambiente.
Quais são os benefícios da detecção de anomalias?
A detecção de anomalias oferece vários benefícios. Primeiro, você pode localizar e resolver um problema antes que ele chegue a outras partes do sistema. Isso resulta em economia de custos, pois você está tratando de apenas uma área em vez de todo o sistema. O atendimento ao cliente entra em jogo com a detecção de anomalias. Quando seu sistema está comprometido, as chances são de que seus clientes internos e externos paguem o maior preço. Por meio da detecção de anomalias, você pode minimizar essa ameaça e, mais importante, manter a confiança em todos os segmentos de clientes.
Quais são os desafios da detecção de anomalias?
O dimensionamento é o desafio mais comum que os clientes encontram ao implementar uma estratégia de detecção de anomalias. A maioria dos clientes não está usando essa tecnologia no momento e dimensionar suas operações para dar suporte a ela pode ser difícil. Estabelecer limites de dados adequados é um desafio. Isso garante que a integridade de seus esforços não seja comprometida depois que sua solução for implementada.
Quem usa a detecção de anomalias?
Administradores de plataforma e segurança, desenvolvedores de aplicativos e engenheiros de confiabilidade do site são mais propensos a usar a detecção de anomalias.
O que a detecção de anomalias faz?
A detecção de anomalias identifica atividades suspeitas que estão fora dos padrões normais de comportamento estabelecidos. Uma solução protege seu sistema em tempo real de instâncias que podem resultar em perdas financeiras significativas, violações de dados e outros eventos prejudiciais.
Como você cria uma estratégia de detecção de anomalias?
Uma estratégia de detecção de anomalias começa identificando os Indicadores Chave de Desempenho (KPIs). Normalmente, eles estão vinculados ao problema de negócios que você está trabalhando para resolver. Você também precisará entender as características de seus dados. Como eles fluem em sua rede? É contínuo ou em lote? Quais pontos de dados você está rastreando? Responder a essas perguntas ajuda a esculpir sua estratégia, pois os dados desempenham um papel importante nesse processo. Em seguida, crie um orçamento e defina metas. Por fim, certifique-se de que cada membro de sua equipe entenda os objetivos e o papel que desempenham para alcançá-los.
Quais são as ofertas da AWS para detecção de anomalias?
A AWS oferece um amplo portfólio de soluções de detecção de anomalias, incluindo AWS Panorama, Amazon CloudWatch, Amazon DevOps, e Amazon OpenSearch, para citar alguns.
Os diagramas abaixo fornecem uma visão de algumas das arquiteturas Panorama e Kinesis.
Como funciona a detecção de anomalias com a AWS?
Isso depende da necessidade específica. A AWS oferece várias soluções, incluindo:
- Amazon Sagemaker: Sagemaker é uma plataforma de machine learning em nuvem. Ele pode ser usado para gerar previsões e rastrear comportamentos sem escrever código.
- Amazon Kinesis: o Kinesis é usado para ingestão de dados e apresenta uma função que anexa pontuações a cada anomalia detectada. O Kinesis é uma ferramenta gerenciada que facilita a identificação de uma anomalia e a resposta em tempo real.
Como outros clientes estão implementando detecção de anomalia?
Os clientes da Amazon gostam de poder personalizar nossas ferramentas para atender às suas necessidades. O isolamento é um fator chave em seus negócios e a detecção de anomalias permite que eles façam isso. As soluções da Amazon têm um elemento preditivo que é importante porque os clientes querem entender como a anomalia aconteceu. Isso ajuda a criar soluções que preveem ocorrências futuras e protegem seus sistemas.
Os clientes que viram os benefícios das soluções de detecção de anomalias da Amazon incluem Autodesk, FOX, Zynga e NextDoor.
Para mais informações, visite https://aws.amazon.com/kinesis/data-analytics/customers/.
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