victoriametrics/vmanomaly

VictoriaMetrics vmanomaly 镜像文档

镜像概述和主要用途

VictoriaMetrics Anomaly Detection（vmanomaly）是 VictoriaMetrics 企业版产品的一部分，作为 SRE 和 DevOps 团队的可观测性层，构建在已收集数据之上，用于自动化检测时序数据中的异常，减少人工识别系统异常行为的工作量。

与传统基于阈值的告警依赖原始指标值且需要持续调整阈值和告警规则不同，vmanomaly 通过机器学习生成统一、可解释的异常分数——一种去趋势化、去季节化的指标。该方案支持稳定的长期静态阈值（如简单的 anomaly_score > 1），通过持续的模型重训练保持长期有效性，无需频繁手动调整。

注意：vmanomaly 是 VictoriaMetrics 企业版 的组成部分。

核心功能和特性

核心功能

• 自动化异常检测：基于机器学习算法自动识别时序数据中的异常模式，替代传统人工定义阈值的方式。
• 统一异常分数：生成去趋势化、去季节化的异常分数，简化告警规则配置（如 anomaly_score > 1）。
• 持续模型优化：通过持续重训练模型，确保异常检测效果长期有效，减少人工维护成本。

关键特性

• 无需频繁阈值调整：相比传统阈值告警，静态阈值可长期稳定使用，降低规则维护工作量。
• 可解释性：异常分数设计兼顾检测准确性与可解释性，便于 SRE/DevOps 团队理解异常原因。
• 与现有生态集成：无缝对接 VictoriaMetrics 观测性栈，支持与 vmalert 等组件联动。

使用场景和适用范围

目标用户

• SRE 团队：自动化检测系统异常，提升问题响应速度。
• DevOps 团队：减少告警规则维护工作量，优化运营效率。
• 企业级监控场景：需处理大规模、动态变化时序数据的场景。

典型应用场景

• 复杂系统监控：替代传统阈值告警，检测服务器、网络、应用等指标的异常行为。
• 动态业务指标：适用于具有周期性、趋势性变化的业务指标（如流量、交易量）。
• 减少告警噪音：通过统一异常分数降低误报率，聚焦真正需要关注的异常。

使用方法和配置说明

前提条件

• 需获取 VictoriaMetrics 企业版许可（可申请试用许可）。
• 自 v1.5.0 版本起，vmanomaly 需配置有效的许可证密钥才能运行。

安装与部署

Docker 快速部署

使用 Docker 运行 vmanomaly 容器：

bash
docker run -d \
  --name vmanomaly \
  -p 8428:8428 \  # 假设默认端口为8428，具体以官方文档为准
  -e LICENSE_KEY="your-license-key" \
  victoriametrics/vmanomaly:latest \
  --victoria-metrics-url=http://victoriametrics:8428 \  # 连接到VictoriaMetrics实例的URL
  --retraining-interval=24h  # 模型重训练间隔（示例值）

Docker Compose 配置示例

yaml
version: '3.8'
services:
  vmanomaly:
    image: victoriametrics/vmanomaly:latest
    container_name: vmanomaly
    ports:
      - "8428:8428"
    environment:
      - LICENSE_KEY=your-license-key
    command:
      - --victoria-metrics-url=http://victoriametrics:8428
      - --retraining-interval=24h
      - --log-level=info
    restart: unless-stopped
    depends_on:
      - victoriametrics  # 假设已部署VictoriaMetrics实例

  victoriametrics:
    image: victoriametrics/victoria-metrics:latest
    container_name: victoriametrics
    ports:
      - "8428:8428"
    volumes:
      - ./data:/victoria-metrics-data
    restart: unless-stopped

关键配置参数

完整配置参数请参考 官方文档。

集成与使用

1. 与 vmalert 集成：通过 vmalert 配置基于异常分数的告警规则，例如：

   yaml
   groups:
     - name: anomaly_alerts
       rules:
         - alert: HighAnomalyScore
           expr: anomaly_score > 1
           for: 5m
           labels:
             severity: critical
           annotations:
             summary: "High anomaly score detected"
             description: "Anomaly score {{ $value }} is above threshold"
   

2. UI 配置优化：通过 vmanomaly UI 调整模型参数，优化异常检测效果后再部署到生产环境。

许可信息

vmanomaly 是 VictoriaMetrics 企业版的组件，自 v1.5.0 版本起需配置有效许可证密钥运行。可通过以下方式获取：

• 试用许可：访问 VictoriaMetrics 企业版试用页面 申请。
• 正式许可：联系 VictoriaMetrics 销售团队获取企业版授权。

官方文档与资源

• 完整文档：VictoriaMetrics 异常检测官方文档
• 快速入门：vmanomaly 快速启动指南
• 集成指南：vmanomaly 与 vmalert 集成
• 安装选项：vmanomaly 安装方法（Docker、Helm、VM Operator 等）