anomaly-detection

你的測試通過了。你的資料仍然是錯的。

統計除錯將你的生產資料視為訊號，將 bug 視為異常。以下是如何在不新增任何單元測試的情況下，發現資料損毀、差一錯誤與無聲失敗的方法。

你的測試套件是全綠的。你的日誌靜悄悄。你的儀表板上沒有任何紅線。然而，3% 的使用者收到的發票總額是負數，或者你的推薦模型默默地將已刪除的產品排在最前面，或者你的聚合 pipeline 對某個時區的退款重複計算。 這些是資料 bug。它們不會拋出例外。不會讓 pod…