應(yīng)用程序失敗的原因有很多，有一些工具可以解決每一個可能的錯誤源，例如日志管理工具、錯誤跟蹤器、性能監(jiān)視解決方案等等。在下面的文章中，我們將介紹一些工具，這些工具專注于檢測和預(yù)測異常何時可能發(fā)生。對java感興趣的同學(xué)，可以參加Java培訓(xùn)來獲得知識和技能，以便快速上崗。

　　1. X-Pack

　　X-Pack是麋鹿堆棧的擴(kuò)展，提供異常檢測。它使用的算法可以幫助用戶了解日志的行為，檢測日志何時不正常。該包依賴于日志作為其數(shù)據(jù)源，讓用戶了解特定指標(biāo)可能對產(chǎn)品產(chǎn)生的影響以及用戶對產(chǎn)品的體驗。

　　主要特點：

　　檢測Elasticsearch日志數(shù)據(jù)和度量中的異常

　　通過監(jiān)視網(wǎng)絡(luò)活動和用戶行為來識別安全問題

　　識別通常導(dǎo)致異常的日志事件

　　2. Loom系統(tǒng)

　　Loom Systems為日志和度量中的異常檢測提供了一個分析平臺。它檢測日志中的異常，并在操作分析中提供異常檢測。想學(xué)習(xí)java的同學(xué)不妨報個Java培訓(xùn)班，可以節(jié)省學(xué)習(xí)時間，提高學(xué)習(xí)效率，在短時間內(nèi)學(xué)有所成，還能找到一份不錯的工作。

　　主要特點：

　　來自不同應(yīng)用程序的自動日志解析和分析

　　建議的解決方案–基于公司的解決方案數(shù)據(jù)庫

　　業(yè)務(wù)操作異常檢測

　　3. OverOps

　　OverOps告訴你在生產(chǎn)中代碼何時、何地以及為什么會中斷。它是唯一一個為你提供整個調(diào)用堆棧中每個錯誤的完整源代碼和變量狀態(tài)的工具，并允許你在應(yīng)用程序中引入新錯誤時主動檢測。

　　主要特點：

　　對代碼和變量狀態(tài)的完全可視性，以自動再現(xiàn)任何錯誤

　　通過代碼發(fā)布主動檢測所有新的和關(guān)鍵的錯誤

　　不依賴日志文件的本機(jī)Java代理

　　使用任何StatsD投訴工具進(jìn)行自定義異常檢測可視化

　　無代碼和配置更改，通過SaaS、Hybrid和內(nèi)部部署在5分鐘內(nèi)安裝

　　帶有黑色主題的壞蛋儀表盤

　　4. Coralogix

　　Coralogix對日志數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類并識別相似性。該工具主要關(guān)注公共流，檢測與之連接的日志消息，并在操作未導(dǎo)致預(yù)期結(jié)果時發(fā)出警報。在java培訓(xùn)中，培訓(xùn)課程不僅注重理論，更注重項目的實戰(zhàn)能力，能夠讓你快速適應(yīng)企業(yè)開發(fā)的進(jìn)度，成為企業(yè)所需要的java人才。

　　主要特點：

　　Loggregation–捆綁和匯總具有相同模式的日志

　　流量異常-識別連接動作，并檢測其中的異常

　　基于版本的異常-指定僅在部署用戶產(chǎn)品的新版本后發(fā)生的異常

　　5. Anodot

　　Anodot為用戶提供異常檢測系統(tǒng)和相關(guān)分析。他們的重點是檢測任何類型數(shù)據(jù)庫中的異常，以及識別業(yè)務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)中的異常。

　　主要特點：

　　相似日志的行為關(guān)聯(lián)和分組

　　業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)異常檢測，在營銷活動、點擊和績效指標(biāo)中提供異常檢測

　　警報處理–通過將類似異常分組為一個警報來減少噪音

　　異常檢測有助于更好地了解生產(chǎn)應(yīng)用程序，每個工具都有自己的方法來識別異常。探索每一個工具，并根據(jù)問題，根據(jù)給你帶來最佳價值的工具做出最終決定。如果想快速掌握java，參加Java培訓(xùn)就是個不錯的選擇，有明確清晰的學(xué)習(xí)路線和經(jīng)驗豐富的專業(yè)講師面授指導(dǎo)教學(xué)，讓學(xué)習(xí)更科學(xué)，更有效。