Anomaly Detection para Scraping

Tipos de Anomalias

1. Volumen: Desviacion significativa del throughput esperado

2. Patron temporal: Horas sin actividad cuando deberia haber

3. Calidad: Ratio de exito fuera de rango normal

4. Tendencia: Degradacion gradual del rendimiento

Algoritmos de Deteccion

• Umbral estatico: Comparar contra valores fijos (0, <100)
• Media movil: Comparar contra promedio de ultimas N horas
• Desviacion estandar: Alertar si > 2 sigma del baseline

Interpretacion

• Caida abrupta a 0 = Fallo del sistema
• Degradacion gradual = Problema de rendimiento
• Picos y valles = Comportamiento normal (horarios)

Output Esperado