algorithm - 如何识别事件发生率(移动平均)是否超过阈值

Question

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最初这只是一个通用算法和语言/平台不可知论者。但是，我将自己回答这个问题，而答案实际上是特定于所使用的工具的。

这是用于 z/OS 下的 IBM 大型机上的事件检测，使用运行 REXX 脚本的 Ops/MVS 自动化工具。

因此发布的答案可能适用于 Python、Perl、bash、Java 等；只是在这种特殊情况下使用的产品具有可以达到目的的特定功能。

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我的问题与此非常相似:

How to calculate continuous smooth event rate based on event times?

这将是一个答案:

This can be implemented with a moving average. Take your last N events where N is the size of your averaging window. Compute the time difference between the first and the last of these N events. If you are measuring in seconds and want the rate in event per minute you would then divide 60 seconds by your time difference expressed in seconds and you multiply by N-1.

除非我想避免存储有关以前事件的信息。我也只对移动平均线超过阈值感兴趣，所以我对保持利率趋势不感兴趣。

例如，我想知道我是否每分钟获得超过 3 个事件。这是我的第一种方法:

1. 当第一个事件发生时，我创建一个计数 1 并记录开始时间。
2. 当另一个事件到来时，我递增计数并计算计数和耗时的速率
3. 如果速率超过允许值，则生成警报。

我意识到这是行不通的，因为如果你一周前有一个事件，然后直到最后一分钟有 10 个事件才开始，平均“比率”是一周 11，即 3.6/天，而不是当前的比率10/分钟。

所以我正在考虑尝试以下方法:

1. 当第一个事件发生时，我创建一个计数 1 并记录开始时间。
2. 当另一个事件到来时，如果自上一个事件以来的时间超过了我想要测量速率的时间间隔(在我的示例中为 1 分钟)，我实际上丢弃了上一个事件并记录了 1 和当前的计数时间作为新的开始时间(因为如果自上次事件以来已经超过 1 分钟，则速率不能超过 x/min，对吗？)。
3. 如果自上次事件以来的时间没有超过监控间隔，增加计数并根据计数计算速率和耗时
4. 如果速率超过允许值，则生成警报。

这看起来很简单，但是关于 SO 的其他帖子(特别是这个问题:Estimating rate of occurrence of an event with exponential smoothing and irregular events 和它被接受的答案:https://stackoverflow.com/a/23617678/1430420)似乎暗示它比我想象的要多得多。

Answer 1

Ops/MVS 通过“OPSTHRSH”函数内置了此功能:

https://docops.ca.com/ca-opsmvs/13-5/en/reference-information/command-and-function-reference/ops-rexx-built-in-functions/opsthrsh-function

对于这个特定场景，我们可以按如下方式调用它:

if OPSTHRSH('A',60) > 3 then do something...

OPSTHRESH('A',60) 将返回当前事件在 60 秒内针对当前地址空间(任务)触发的次数。如果这个值超过了我的触发水平，那就采取行动。收到第一个事件 60 秒后，事件计数将重置。