SDFVAE：对抗噪声的静态与动态分解VAE，提升多维CDN KPI异常检测性能

SDFVAE: Static and Dynamic Factorized Variational Autoencoder (SDFVAE) 是一种针对多维度内容分发网络(CDN)关键性能指标(KPI)异常检测的创新方法。CDN作为云服务的重要组成部分，依赖于高效监控和诊断其性能，其中KPI如流量、缓存命中率和服务器响应延迟等。然而，这些数据通常受到非加性高斯噪声的影响，这给深度学习模型学习正常模式带来了挑战，从而降低了异常检测的准确性。 传统的异常检测方法依赖深度学习，它们容易过度拟合噪声，因为在训练过程中不仅要识别正常模式，还要捕捉噪声分布。然而，SDFVAE的设计思路是针对这一问题。该方法将潜在变量分解为动态和静态两部分，旨在捕捉KPI的不变性特征，这对于对抗数据中的噪声尤其有益。静态部分代表了KPI的基本模式或常量特性，而动态部分则负责处理随时间变化的特性，如周期性。 研究发现，除了个别KPI表现出明显的动态性外，许多KPI之间存在稳定的关联，这种时不变特性在大部分时间都是相对稳定的。尽管噪声会在真实数据中产生影响，但时不变的特性在嘈杂KPI对中依然存在，而且这种时间不变性在之前的异常检测研究中未被充分挖掘，被视为正常模式的潜在表示。 SDFVAE通过利用这个时不变性，能够更有效地学习和区分正常行为与异常。它通过动态和静态因子分解，减少了模型对噪声的敏感性，提高了异常检测的鲁棒性和准确性。这种方法在处理CDN的多维时间序列数据时，能够更好地适应复杂的数据分布，从而实现更有效的异常检测和系统性能监控。 总结来说，SDFVAE作为一种新颖的深度学习方法，通过区分静态和动态成分，成功地解决了多维KPI异常检测中的噪声问题，为提升CDN服务质量提供了有力的工具。它不仅提升了异常检测的精度，还为理解和处理具有时不变特性的多维数据集提供了一种有前景的策略。