نظام ذكي لاكتشاف الأعطال في السلاسل الزمنية متعددة المتغيرات (Multivariate Time Series Anomaly Detection)

قمت بتطوير نظام ذكي لاكتشاف الحالات غير الطبيعية (Anomaly Detection) في السلاسل الزمنية متعددة المتغيرات (Multivariate Time Series)، وذلك لمراقبة البنية التحتية السحابية وتحسين استقرار الخدمات.

يعتمد النظام على تحليل عدد كبير من المؤشرات الزمنية في الوقت نفسه، مثل مؤشرات الأداء والاستخدام، لاكتشاف الأعطال المحتملة بشكل مبكر. كما يقوم بتحديد المتغيرات المسؤولة عن كل خلل، مما يساعد على تحليل السبب الجذري وتسريع عملية الصيانة.

أهم مميزات العمل:

التعامل مع بيانات زمنية متعددة المتغيرات ومعقدة

تقليل حجم البيانات بنسبة 70٪ عبر اختيار ذكي للمتغيرات المهمة

تحسين دقة الاكتشاف وتسريع عملية التدريب

تحديد المؤشرات المسببة للأعطال تلقائيًا

قابل للتوسع والعمل في بيئة إنتاجية حقيقية

تم تنفيذ المشروع باستخدام تقنيات Data Science وMachine Learning، مع تركيز خاص على الأداء، القابلية للتوسع، والتطبيق العملي.