Vi ser en enorm ökning av tillgången till streaming, tidsseriedata. Denna data är till stor del driven av ökningen av anslutna datakällor i realtid och innebär tekniska utmaningar och möjligheter. En grundläggande förmåga för streaming analytics är att modellera varje ström på ett oövervakat sätt och upptäcka ovanliga, avvikande beteenden i realtid. Tidig anomali upptäckt är värdefull, men det kan vara svårt att utföra tillförlitligt i praktiken. Tillämpningsbegränsningar kräver system för att behandla data i realtid, inte partier. Strömmande data uppvisar i sig konceptdrift, vilket gynnar algoritmer som lär sig kontinuerligt. Dessutom kräver det stora antalet oberoende strömmar i praktiken att anomalidetektorer är helt automatiserade. I detta dokument föreslår vi en ny algoritm för att upptäcka anomalier som uppfyller dessa krav. Tekniken är baserad på en online sekvensminnesalgoritm som kallas Hierarchical Temporal Memory (HTM). Vi presenterar också resultat med hjälp av Numenta Anomaly Benchmark (NAB), ett riktmärke som innehåller verkliga dataströmmar med märkta anomalier. Riktmärket, det första i sitt slag, ger en kontrollerad öppen källkod miljö för att testa anomali detektionsalgoritmer på strömmande data. Vi presenterar resultat och analys för ett brett spektrum av algoritmer på detta riktmärke och diskuterar framtida utmaningar för det framväxande området för streaminganalys.
Nyligen Subutai et al. infört en ny metod för anomali upptäckt av strömmande data baserat på Hierarchical Temporal Memory (HTM) REF, en modell som kan fånga intressanta funktioner i tidsseriedata.