skyline 的项目扩展与二次开发

项目的基础介绍

Skyline 是一个实时异常检测系统，旨在实现对大量高分辨率时间序列数据的持续监控。它特别适用于那些需要持续监控大量指标的场合。一旦设置了指标流（例如来自 StatsD 或 Graphite 的数据），Skyline 会自动将额外指标添加到分析中。Skyline 的算法易于扩展，可以自动判断每个指标何为异常。

项目的核心功能

• 自动异常检测：无需为每个指标配置模型/阈值，Skyline 可以自动检测异常。
• 数据分析展示：一旦检测到异常指标，Skyline 会将整个时间序列展示在 Web 应用中，便于查看和处理。
• 多样化的警报系统：可以配置不同类型的警报，如 SMTP、Hipchat 或 PagerDuty，并且支持自定义警报策略。

项目使用了哪些框架或库？

Skyline 主要是用 Python 开发的，使用了一些科学计算和数据分析的库，包括但不限于：

• Numpy
• Scipy
• Pandas
• Patsy
• Statsmodels
• Msgpack-python

此外，项目还使用了 Redis 作为数据存储。

项目的代码目录及介绍

• bin/：包含启动和运行 Skyline 服务的脚本。
• src/：存放 Skyline 的核心代码，包括异常检测算法等。
• tests/：包含对 Skyline 进行单元测试和功能测试的代码。
• utils/：提供了一些实用工具脚本，例如数据种子脚本。
• .gitignore：定义了 Git 忽略的文件列表。
• travis.yml：配置持续集成服务 Travis CI 的文件。
• LICENSE.md：项目的许可证信息。
• readme.md：项目的 README 文件，包含了项目的详细说明和安装指南。
• requirements.txt：定义了项目运行所需的 Python 包依赖。

对项目进行扩展或者二次开发的方向

1. 增加新的异常检测算法：根据特定的业务需求，可以开发新的算法，以改善或扩展现有的异常检测能力。
2. 扩展警报系统：可以添加新的警报策略，或对接更多的第三方通知服务。
3. 优化性能：针对大数据量，优化算法性能和系统架构，提高系统的处理能力和响应速度。
4. Web 界面改进：改进用户界面，增加更多的数据可视化功能和用户交互。
5. 扩展数据源支持：使 Skyline 能够支持更多的数据源，如各种时间序列数据库和监控系统。
6. 增加数据处理功能：如数据清洗、数据转换等，以便更好地处理和分析原始数据。