5個專注於檢測和預測異常的Java工具分享

正所謂，工欲善其事必先利其器。對於程式設計師來說也不例外，在程式開發中如果擅長用一些小工具，能讓你的工作效率事半功倍。下面，小千將給大家分享5個專注於檢測和預測異常的Java工具，幫助初學者提高程式設計效率。

1、X-Pack

X-Pack是麋鹿堆疊的擴充套件，提供異常檢測。它使用的演算法可以幫助使用者瞭解日誌的行為，檢測日誌何時不正常。該包依賴於日誌作為其資料來源，讓使用者瞭解特定指標可能對產品產生的影響以及使用者對產品的體驗。

主要特點：

檢測Elasticsearch日誌資料和度量中的異常

通過監視網路活動和使用者行為來識別安全問題

識別通常導致異常的日誌事件

2、Loom系統

Loom Systems為日誌和度量中的異常檢測提供了一個分析平臺。它檢測日誌中的異常，並在操作分析中提供異常檢測。

主要特點：

來自不同應用程式的自動日誌解析和分析

建議的解決方案–基於公司的解決方案資料庫

業務操作異常檢測

3、OverOps

OverOps告訴你在生產中程式碼何時、何地以及為什麼會中斷。它是唯一一個為你提供整個呼叫堆疊中每個錯誤的完整原始碼和變數狀態的工具，並允許你在應用程式中引入新錯誤時主動檢測。

主要特點：

對程式碼和變數狀態的完全可視性，以自動再現任何錯誤

通過程式碼釋出主動檢測所有新的和關鍵的錯誤

不依賴日誌檔案的本機Java代理

使用任何StatsD投訴工具進行自定義異常檢測視覺化

無程式碼和配置更改，通過SaaS、Hybrid和內部部署在5分鐘內安裝

帶有黑色主題的壞蛋儀表盤

4、Coralogix

Coralogix對日誌資料進行聚類並識別相似性。該工具主要關注公共流，檢測與之連線的日誌訊息，並在操作未導致預期結果時發出警報。在java學習中，不僅要注重理論，更注重專案的實戰能力，能夠讓你快速適應企業開發的進度，成為企業所需要的java人才。

主要特點：

Loggregation–捆綁和彙總具有相同模式的日誌

流量異常-識別連線動作，並檢測其中的異常

基於版本的異常-指定僅在部署使用者產品的新版本後發生的異常

5、Anodot

Anodot為使用者提供異常檢測系統和相關分析。他們的重點是檢測任何型別資料庫中的異常，以及識別業務相關資料中的異常。

主要特點：

相似日誌的行為關聯和分組

業務資料異常檢測，在營銷活動、點選和績效指標中提供異常檢測

警報處理–通過將類似異常分組為一個警報來減少噪音

對於初學者來說，巧妙的運用這些工具可以提升你的程式設計效率。想要學習更多Java程式設計知識和技巧，可以繼續關注小千，後期會繼續分享Java知識！

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