Tangkap perilaku AI yang tidak biasa sebelum menjadi masalah.
Deteksi dua lapisan: sliding window Z-score/Welford untuk sinyal cepat, model per-customer Isolation Forest untuk drift yang halus.
Lapisan deteksi
Deteksi anomali statistik + ML
Lapisan 1 — Z-score / Welford
Algoritma online, tanpa perlu riwayat. 4 aturan berjalan pada setiap request:
- →token_spike — token >> rata-rata bergulir
- →request_burst — lonjakan RPM
- →guardrail_storm — lonjakan block rate
- →cost_outlier — cost >> rata-rata sesi
Lapisan 2 — Isolation Forest
Model per-customer, dilatih tiap malam dari lookback analitik 14 hari (minimum 200 sampel). Vektor fitur 8-dimensi:
Desain fail-soft
Exception tidak pernah memblokir pipeline completion. Scoring anomali bersifat fire-and-forget — kegagalan memuat model mengembalikan skor terdegradasi, bukan 500.
Scoring inline
Skor ML dihitung dengan cache model process-local 5 menit. Model disimpan di cache dalam-memori dengan TTL 48 jam, disegarkan tiap malam oleh training job.
Alert operasional
Alert email via Resend untuk anomali, kegagalan batch, dan pelanggaran SLA. Ambang dan penerima dapat dikonfigurasi.
Integrasi dashboard
Akui anomali, tautkan ke trace untuk investigasi. Kartu severity di dashboard dengan jumlah open/high.