这个结果显示我们这个侦测系统虽然不是100%准确但是效果很不错了。根据我们的自身情况来说也不用完全做到一点都不差，因为就算把一个正常运行 的服务器给关掉了也不会对用户体验造成多大影响，因为扩展系统马上就能加一个新的服务器进来。有这个侦测系统总是比没有强吧哈哈。
现在我们的做法是收集一段时间的数据来进行侦测。因为不是实时侦测，所以效果就跟收集数据的时间长短有关：时间太短的话可能有噪音，太长的话侦测 的速度又太慢。如果要对这套系统进行改进的话，可以考虑使用实时流式处理框架比如Mantis和Apache Spark Streaming。数据流挖 掘和在线机器学习方面的研究也有一些进展所以如果你想建设一个类似的系统可以考虑下。
此外在参数的设置上也可以进行改进。可以进行数据标记来组织训练数据并根据提供的训练数据来对模型进行训练，这种方法比我们现在用的逆推更好而且模型可以根据训练数据的变化来重新训练。
小结
Netflix的基础设施变得越来越庞大，将运营中的某些决定(比如这里的停止服务器)进行自动化可以提高可用性并减轻运维人员的负担。夜魔侠的 服装能帮他打架，机器学习也能够提高我们技术保障团队的效率。侦测异常服务器只是自动化的一个例子，其他可以自动化的机会还有很多，就留待大家去发掘吧。
英文原文： Tracking down the Villains: Outlier Detection at Netflix （译者/刘旭坤 审校/朱正贵 责编/仲浩）