在实时运维与 AIOps 场景中，批量指标或时间序列的波动常常蕴含潜在风险：流量突增、接口耗时飙升、资源使用抖动……如果缺乏一套统一的异常检测算法，很难在终端设备上快速判断“哪些序列需要重点关注”、“应如何调参才能降低误报”。基于 Kotlin Multiplatform（kmp）与 openharmony，我们实现了一个序列异常检测引擎：输入各序列的样本数据，即可获得波动分析、异常统计、算法调参建议，并通过 ArkTS 面板进行可视化呈现。本文包含完整的 Kotlin 算法、JavaScript 桥接与 ArkTS UI 实现，并在每段代码后给出详细的工程化解读。

Kotlin 序列异常检测引擎

@JsExport
fun sequenceAnomalyAnalyzer(inputData: String): String {
    val sanitized = inputData.trim()
    if (sanitized.isEmpty()) {
        return "❌ 输入为空，请按 API-A:series=12,15,9,30,11|PAY:series=21,19,22,45,18 格式提供数据"
    }

    val sequences = parseSequenceSeries(sanitized)
    if (sequences.isEmpty()) {
        return "❌ 未解析到任何序列数据，请检查名称与指标"
    }

    val insights = sequences.map { analyzeSequenceAnomaly(it) }
    val avgAnomalyRate = insights.map { it.anomalyRate }.average()
    val criticalSeries = insights.filter { it.severity == "高危" || it.severity == "严重" }
        .joinToString("、") { it.name }
        .ifEmpty { "暂无高危序列" }

    val builder = StringBuilder()
    builder.appendLine("📈 序列异常检测报告")
    builder.appendLine("序列数量: ${sequences.size}")
    builder.appendLine("平均异常占比: ${(avgAnomalyRate * 100).roundToInt()}%")
    builder.appendLine("高危序列: $criticalSeries")
    builder.appendLine("----- 序列异常详情 -----")
    insights.sortedByDescending { it.anomalyRate }.forEach {
        builder.appendLine("${it.name} | 样本点 ${it.sampleCount} | 异常点 ${it.anomalyCount} | 异常率 ${(it.anomalyRate * 100).roundToInt()}% | 波动系数 ${it.varianceScore.roundToInt()} | 算法建议 ${it.tuningHint}")
    }
    builder.appendLine("全局算法建议: ${buildSequenceAnomalyAdvice(insights)}")

    return builder.toString().trim()
}

该 Kotlin 函数接收形如 API-A:series=12,15,9,30,11|PAY:series=21,19,22,45,18 的字符串，其中每个序列包含一组样本值。parseSequenceSeries 解析序列并生成 SequenceSeries；analyzeSequenceAnomaly 计算均值、方差、z-score，识别超过 2.2σ 的异常点，并根据异常率和波动系数给出“稳定 / 低危 / 中危 / 高危 / 严重”级别；buildSequenceAnomalyAdvice 汇总整体算法调参建议，例如引入鲁棒统计、滑动窗口或指数平滑。通过 @JsExport 标注，该函数可编译到 JavaScript，供 openharmony 端调用。

JavaScript 桥接函数

import { sequenceAnomalyAnalyzer } from './hellokjs.js';

export function runSequenceAnomalyAnalysis(payload) {
  const normalized = typeof payload === 'string' ? payload.trim() : '';
  if (!normalized) {
    return '⚠️ 输入为空，请提供 API-A:series=12,15,9,30,11 形式的序列数据';
  }
  try {
    const report = sequenceAnomalyAnalyzer(normalized);
    console.info('[sequence-anomaly] success', report.split('\n')[0]);
    return report;
  } catch (error) {
    console.error('[sequence-anomaly] failed', error);
    return `❌ 执行失败: ${error?.message ?? error}`;
  }
}

桥接层负责输入校验、异常捕获和日志记录，使 ArkTS UI 只需传入序列字符串并接收文本报告，既避免了直接处理 Kotlin 对象，也方便追加埋点或触发告警。

ArkTS 序列异常面板

import { sequenceAnomalyAnalyzer } from './hellokjs';

@Component
struct SequenceAnomalyPanel {
  @State inputData: string = 'API-A:series=12,15,9,30,11|PAY:series=21,19,22,45,18|AUTH:series=8,7,6,40,5';
  @State result: string = '';
  @State loading: boolean = false;

  execute() {
    this.loading = true;
    setTimeout(() => {
      this.result = sequenceAnomalyAnalyzer(this.inputData);
      this.loading = false;
    }, 150);
  }
}

ArkTS UI 将算法结果展示成可视化面板：输入区用于粘贴序列数据，按钮触发 execute 异步分析，结果区滚动展示多行文本。你可以进一步尝试将异常点绘制成折线图，或根据 severity 为不同序列添加颜色标识，让算法结果更直观。

算法设计与调优

• 异常检测：使用 z-score 判断样本是否超过 2.2σ，并容忍为 0 的数据点（视为异常）；同时统计异常率与波动系数（std/mean）衡量波动强度。
• 级别划分：异常率 ≥40% 或波动系数 ≥120 视为“严重”，≥25% 为“高危”，≥15% 为“中危”，≥5% 为“低危”，其余为“稳定”。
• 调参建议：根据级别推荐算法策略，例如启用 MAD/IQR、滑动窗口平滑、指数平滑或灵敏度放大。
• 全局建议：聚合所有序列，评估整体异常率和波动，提示是否需要启用鲁棒统计、降噪或灵敏度调整。

在实际项目中，可以根据业务特性调整阈值，或者替换为更加复杂的算法（如 STL 分解、Seasonal ESD、LOF 等），当前实现提供了一个跨端统一的基础模板。

与 openharmony 运维生态协同

借助 openharmony 的分布式能力，可将该算法部署在各类终端上：运维平板可实时粘贴指标序列获取结果，安全大屏可以定时刷新分析报告，智能告警系统可直接调用 JS 桥接函数并下发调参建议。结合 DataAbility 记录历史结果，还能形成算法调参日志，辅助 A/B 对比。通过 kmp 与 openharmony 的协作，算法逻辑与端侧呈现得以统一维护，大幅降低了运维工具的迭代成本。

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