一种实时大数据异常检测系统、方法、设备及介质

本发明提供一种实时大数据异常检测系统、方法、设备及介质。该系统中服务器通过CluStream的分组技术将多源异构数据流进行分组，并将每个子数据流分配到对应的计算节点，充分利用边缘计算资源，减轻服务器负担，提升数据处理效率。计算节点基于分配到的子数据流，利用RL‑AD模型进行分析，显著降低了数据传输和处理的延迟，满足了对实时性要求较高的场景需求，计算节点利用RL‑AD模型对子数据流进行分析，生成异常检测结果，服务器综合所有计算节点的结果，能够更精准地识别待检测目标的异常检测结果，提高检测准确性。