Anomify

Was ist Anomify?

Anomify ist eine Plattform zur Echtzeit-Erkennung von Ereignissen und zur Überwachung von Anomalien in zeitbasierten Daten. Sie dient in der Regel als Ergänzung zu bestehenden Observabilitätsystemen. Sie lernt kontinuierlich das normale Verhalten der Kennzahlen kennen, protokolliert Anomalien, wenn sich die Trends deutlich verändern, und sendet Alarme.

Die Plattform eignet sich nicht nur zur Überwachung von Servern, sondern kann auch Zahlungsfehler, Kennzahlen des E-Commerce-Geschäfts, die Temperatur von Energietechnik sowie andere Daten, die in regelmäßigen Abständen erzeugt werden, analysieren. Sie reduziert Fehlalarme durch statische Schwellenwerte und hilft den Teams dabei, die Zeit zur Fehlerbehebung zu verkürzen, indem sie relevante Ereignisse aufzeigt.

Hauptfunktionen von Anomify

Echtzeit-Abweichungserkennung

Sobald die Indikatoren in die Plattform eingegeben werden, beginnt Anomify automatisch mit der Analyse und erkennt kontinuierlich abweichende Veränderungen in Minutentakt. Laut den offiziellen Angaben sind mindestens 100 Datensätze erforderlich, um eine Analyse durchzuführen; ein stabiler und regelmäßiger Abstand zwischen den Messungen erleichtert es dem Modell, Entscheidungen zu treffen.

Dreistufige Analysepipeline

In der ersten Phase werden mit schnellen statistischen Methoden verdächtige Veränderungen erfasst. In der zweiten Phase wird der Rausch mithilfe von Logik, Mustererkennung und Korrelationsfiltern beseitigt. In der dritten Phase entstehen aufgrund der Rückmeldungen des Teams Muster für das überwachte Lernen.

Dieser Prozess behandelt zunächst unbekannte Anomalien und verbessert anschließend schrittweise die Fähigkeit zur Kontextbeurteilung. Die Benutzer können Fehlalarme als erwartetes Verhalten markieren, wodurch das System bei der Erkennung ähnlicher Muster in Zukunft weniger Benachrichtigungen sendet.

Intelligente Alarme

Alle Abweichungen werden aufgezeichnet, doch nur bei Indikatoren, die mit den konfigurierten Alarmen übereinstimmen, werden Benachrichtigungen gesendet. Die Alarme können über Slack, Webhook und E-Mail versandt werden, und es ist möglich, die Häufigkeit der Erinnerungen bei anhaltenden Abweichungen einzustellen.

Ursachenanalyse und verwandte Ereignisse

Die Plattform gruppiert Zeitpunkte mit ähnlichen Zeiträumen oder abweichenden Verhaltensmustern zusammen, um einen Kontext für die Fehlerbehebung zu bieten. Sie kann zwar nicht anstelle des Ingenieurs die Ursache des Fehlers bestimmen, doch sie kann den Umfang der zu überprüfenden Parameter einschränken.

Mehrere Möglichkeiten zur Anbindung von Indikatoren

Anomify unterstützt HTTP API, Telegraf, Prometheus Remote Write, VictoriaMetrics und Graphite. Die experimentellen Anbindungen an OpenTelemetry und Jaeger ermöglichen es, Aufrufverfolgung in Metriken wie Methode-Dauer und Anzahl der Aufrufe umzuwandeln.

API und Automatisierung

Die HTTP-Eingabeschnittstelle ermöglicht das Batch-Upload von Zeitreihendaten und nutzt eine API-Schlüssel-Authentifizierung. In den offiziellen Dokumentationen wird außerdem erklärt, dass alle von der Anzeige verfügbaren Methoden über die Programmierschnittstelle aufgerufen werden können, was die Einbettung in bestehende Wartungsworkflows erleichtert.

Flexible Bereitstellung

Die offizielle Website listet Optionen für cloudbasierte, lokal installierte sowie hybride Implementierungen auf, die je nach Standort der Daten, Compliance-Anforderungen und Netzwerkvorgaben angepasst werden können. Die genauen Architekturen und Dienstleistungen müssen mit dem Team von Anomify abgestimmt werden.

Anomify-Anleitung zur Anbindung

1. Melden Sie sich für einen Testaccount an oder wenden Sie sich an das Team, um die zu überwachenden Systeme, Geschäftsindikatoren sowie die Abtastfrequenz festzulegen.
2. Erhalten Sie auf dem Dashboard den speziellen Eingabeserver, die API-Schlüssel sowie die Organisationseinheit.
3. Wählen Sie HTTP API, Prometheus, Telegraf, Graphite oder eine andere Anbindungsmethode.
4. Zuerst werden die Metriknamen, Zeitstempel und Tagbearbeitung mit Test-Headern überprüft, ohne in die eigentliche Analyse einzutreten.
5. Entfernen Sie die Test-Überschriften und senden Sie weiterhin die nach Zeitreihenfolge geordneten Metriken.
6. Warten Sie mindestens 100 Datensätze ab und sammeln Sie über mehrere Tage eine Baseline, bevor Sie eine formelle Alarmeinstellung konfigurieren.
7. Erstellen Sie priorisiert Alarme für Schlüsselindikatoren und wählen Sie Slack, Webhook oder E-Mail als Ausgabemethode.
8. Das Team markiert kontinuierlich das erwartete Verhalten sowie Fehlalarme, damit das Überwachungsmodell sich schrittweise an den Geschäftszyklus anpasst.

Wichtige Einschränkungen der HTTP-API

• Die Indikatoren müssen in chronologischer Reihenfolge eingereicht werden und müssen mit gültigen Zeitstempeln versehen sein, die nicht später als die aktuelle Zeit sind.
• Offiziell wird empfohlen, pro Anfrage nicht mehr als 500 Indikatoren zu verwenden, wobei die maximale Größe einer Anfrage 1.024 KB beträgt.
• Bei erfolgreicher Übernahme wird der Status 204 zurückgegeben; bei Überschreiten der Quotenwert kann der Status 207 zurückgegeben werden und die Hinzufügung neuer Metriken wird abgelehnt.
• Bei zu großem Anfragekörper wird 413 zurückgegeben; die Anfrage sollte nicht unverändert erneut gesendet werden.
• Die formale Analyse beginnt, nachdem insgesamt 100 Datensätze gesammelt wurden.

Für welche Teams geeignet

• SRE und Betriebsteam: Erkennung von Abweichungen in den Metriken für Infrastruktur, Dienste und Anwendungen.
• E-Commerce-Team: Überwachung von Zahlungsfehlern, Bestellumwandlungen und Geschäftsvolumen.
• Energie- und IoT-Team: Erkennung von Abweichungen bei Temperatur, Druck und Gerätestatus.
• Team für Sicherheit und kritische Infrastrukturen: Aufbau einer kontinuierlichen Frühwarnung bei Ereignissen.
• Plattform-Entwicklerteam: Hinzufügen von Machine-Learning-Methoden zur Erkennung neben den Systemen Prometheus oder OpenTelemetry.

Vorteile des Produkts

• Es ist nicht notwendig, für jedes unbekannte Problem im Voraus feste Schwellenwerte festzulegen.
• Benutzerfeedback kann erwartete Muster trainieren, was für saisonale und periodische Indikatoren geeignet ist.
• Verwandte Ereignisse und Kontexte helfen dabei, den Umfang der Ursachenforschung einzugrenzen.
• Unterstützung für gängige Zeitstrom-Überwachungskomponenten, APIs und verschiedene Alarmkanäle.
• Es ist eine Cloud-, lokale oder hybride Bereitstellung möglich, geeignet für Unternehmensumgebungen.

Leistungs- und Datenbeschreibung

Die offizielle Referenzseite gibt eine Reduzierung der Fehlalarme von über 90 % an, eine Genauigkeit des Überwachungsmodells von 99,01 % sowie eine End-to-End-Alarmverzögerung von unter einer Minute. Dies sind die Ergebnisse der offiziellen Tests und Szenarien; es wird nicht garantiert, dass in jedem Kundenumfeld dieselben Werte erreicht werden.

Anomify ist kein vollständiger Speicher für ursprüngliche Langzeitindikatoren. Die Plattform verarbeitet und speichert die für die Analyse verwendeten Daten im Minutentakt; die ursprünglichen Werte werden dabei verworfen. Daher können die angezeigten Werte nicht immer genau mit denen des ursprünglichen Überwachungssystems übereinstimmen, doch die Trends sollten gleich bleiben.

• Die verarbeiteten Daten aus Quellen wie Prometheus, InfluxDB und VictoriaMetrics werden möglicherweise etwa 30 Tage lang aufbewahrt.
• Graphit und andere Quellen können maximal etwa 2 Jahre aufbewahrt werden.
• Die für das Mustererkennungstraining verwendeten Abschnitte werden langfristig aufbewahrt.
• Die genauen Aufbewahrungsfristen hängen von der Quelle der Daten, der Verwendung sowie den Kundenvereinbarungen ab und müssen in der Beschaffungsphase festgelegt werden.

Einsatzbeschränkungen und Hinweise

• Anomify wird zur Erkennung verdächtiger Ereignisse eingesetzt, garantiert jedoch nicht die Erfassung aller Anomalien. Der Kunde muss die Alarme weiterhin überprüfen und sich die ursprünglichen Datengrundlagen ansehen.
• Neue Systeme benötigen ausreichende Daten, um eine Basislinie zu erstellen; es ist nicht ratsam, bereits am ersten Tag alle Indikatoren als offizielle Alarme einzustellen.
• Hochwertige Tags erhöhen die Größe der Metriken; bei der Anbindung an Prometheus oder OpenTelemetry sollten unnötige Tags aktiv entfernt werden.
• Die von den Dokumenten zu experimentellem OpenTelemetry und Jaeger unterstützten Komponentenversionen sind veraltet; vor der Produktionseinrichtung sollte man mit den Entwicklern die aktuelle Kompatibilität überprüfen.
• Die Plattform kümmert sich um die Kennzahlen der Kunden sowie die Kontoinformationen. In sensiblen Branchen muss man auf die Speicherung der Daten, deren Verschlüsselung, den Zugriffskontrollmechanismus sowie die Aufbewahrungsbedingungen achten.
• Ein Alarm ist nur der Ausgangspunkt einer Untersuchung und kann keinen Ersatz für Prozesse zur Wiederherstellung von Störungen, menschliche Beurteilungen oder geschäftliche Entscheidungen darstellen.

Anomify-Preis

Stand dem 26. August 2026 gibt es auf der offiziellen Website keine offengelegten Beträge für feste Pakete sowie keinen standardisierten Preisvergleich. Die Website bietet eine kostenlose Probephase sowie die Möglichkeit, Termine zur Kommunikation zu vereinbaren. Der genaue Umfang des Services, die Laufzeit, die zugewiesenen Quoten sowie die Art der Implementierung und die Preise werden durch eine Vereinbarung zwischen den Parteien festgelegt.

• Probiermodus: Die offizielle Website bietet einen Eintrag „Try for Free“.
• Unternehmensbeschaffung: Es ist möglich, eine Produktvorstellung zu vereinbaren und die Anforderungen hinsichtlich der Skalierung der Kennzahlen sowie bezüglich von Alarmen und Implementierungsanforderungen zu besprechen.
• Preisbestimmung: Es wird davon ausgegangen, dass der Preis von der Anzahl der Indikatoren, der Menge der Daten, der Implementierungsart sowie der Dauer der Unterstützung und des Service abhängt.
• Vertragshinweis: Die genauen Preise sind in dem separat unterzeichneten Abkommen in den offiziellen Bedingungen festgelegt.

Daher sollte die Monatsgebühr nicht anhand von Katalogen Dritter geschätzt werden. Das Einkaufsteam sollte einen schriftlichen Kostenvoranschlag anfordern und gleichzeitig die Handhabung von Überschreitungen, die Datenspeicherung, den Servicelevel, den Einsatzort sowie die technische Unterstützung klären.

Open Source und Produktbeziehung

Die Geschäftsplattform von Anomify enthält eigens entwickelte, proprietäre Algorithmen; es ist nicht bestätigt, dass sie vollständig open source ist. Offiziell wird angegeben, dass die Technologie teilweise auf den Konzepten und modularen Erkennungsmethoden des open source-basierten EarthGecko Skyline aufbaut, doch es werden auch Methoden des überwachten Lernens, der Korrelationsermittlung, der Ursachenanalyse sowie proprietäre Modelle hinzugefügt.

Daher bedeutet die Offenlegung der Quellcode für Skyline nicht, dass auch die Anomify-Plattform offen zugänglich ist. Man kann daraus auch nicht schließen, dass man die vollständige Anomify-Dienstleistung selbst bereitstellen kann. Wenn eine lokale Installation erforderlich ist, muss man ein offizielles Unternehmensangebot erwerben oder mit dem Hersteller verhandeln.

Häufige Fragen

Welche Daten kann Anomify überwachen?

Es analysiert hauptsächlich zeitbasierte Kennzahlen, die in festen Abständen erzeugt werden, und kann in Bereichen wie IT-Infrastruktur, Anwendungen, Zahlungen, E-Commerce, Energie und Internet der Dinge eingesetzt werden.

Wie verringert Anomify Falschalarme?

Die Plattform kombiniert statistische Überprüfungen, Kontextfilterung, Anomaliekorrelationen sowie überwachtes Lernen. Nachdem das Team einen bestimmten Anomaliefall als erwartetes Verhalten markiert hat, erstellt das System Muster und filtert zukünftige ähnliche Veränderungen heraus.

Welche Alarmkanäle werden unterstützt?

In den offiziellen Dokumenten werden derzeit Slack, Webhook und E-Mail aufgeführt. Andere Kanäle können über Webhook angeschlossen werden; für individuelle Anforderungen von Unternehmen sollte man sich an die Verantwortlichen wenden.

Bietet Anomify eine API?

Verfügbar. Die HTTP-API ermöglicht das Einreichen von Metriken; außerdem werden offizielle Programmierschnittstellen zur Steuerung der Dashboards bereitgestellt. Für die Nutzung sind ein eigenes Konto sowie eine API-Schlüssel erforderlich.

Wie viel kostet Anomify?

Die offizielle Website gibt keinen festen Betrag an; es werden Probephasen sowie die Möglichkeit zur Terminvereinbarung angeboten. Der endgültige Preis hängt von der Größe des Projekts sowie von den Anforderungen bezüglich Implementierung und Service ab und wird in einem separaten Kundenvertrag festgelegt.

Ist Anomify ein Open-Source-Tool?

Es handelt sich nicht um ein als Open-Source verfügbares Produkt. Es baut auf der technischen Basis des Open-Source-Produkts Skyline auf und erweitert diese, doch die Anomify-Plattform, die eigenen entwickelten Modelle sowie die Unternehmensfunktionen stellen eigenständige kommerzielle Produkte dar.