---
okf: "0.1"
type: decision
visibility: private
status: active
updated: 2026-08-03
links:
  - ../phases/backlog.md
---

## Anomaly detection liveness — mózg uczy się wzorca dobowego per node (pomysł 2026-06-26)

**Idea**: zamiast statycznych okien czasowych w regułach alertowych (np. "lustro 7-23"),
mózg (supervisor/observer) czyta historię metryk z Prometheus (range queries / Grafana)
i SAM wykrywa wzorzec dobowy każdego węzła. `up==0` zgodne z nauczonym wzorcem offline
(lustro zwykle off nocą, solaria nieregularnie) = NIE anomalia, nie alarmuj. `up==0`
odbiegające od wzorca = realna awaria → alert. Inteligencja w mózgu + dane jako źródło
wzorca, nie sztywne godziny wpisywane ręcznie.

**Warunek**: wymaga TYGODNI historii metryk. fleet-prometheus postawiony 2026-06-25 →
realne dopiero za ~2-4 tygodnie, gdy uzbiera się wzorzec dobowy.

**Pułapka**: uczący się system może przeoczyć realną awarię pokrywającą się z typowym
oknem offline (statyczna reguła jest głupia, ale przewidywalna). Uwzględnić przy projektowaniu.

**Na teraz**: targety scrape'owane BEZ polityki alertowej, label tylko `node:`. Prometheus
gromadzi historię. Anomaly detection = osobny świadomy projekt później (CC, z testami).

---
