Détection d’anomalies sur logs à grande échelle

Scénario

Contexte : Une plateforme traite des millions d’événements par heure et souhaite détecter automatiquement des comportements anormaux. Le Problème : Les analyses actuelles reposent uniquement sur des recherches manuelles. Contraintes : Utiliser les capacités d’agrégation Elasticsearch et éventuellement les fonctionnalités ML intégrées. Livrable attendu : Décrire une stratégie de détection d’anomalies basée sur agrégations statistiques ou machine learning pour identifier des comportements suspects.

Compétences ciblées