该工程主要是修改了Intel的遥测框架中的一个process插件，该插件根据tukey's test来进行异常检测并返回异常值。

基本思想比较简单，就是bufLength长的切片排序后计算上四分位Q3和下四分位Q1，处在[q1 - factor * (q3 - q1)，q3 + factor * (q3 - q1)]区间外的就认为是异常值。

1.该工程修改原本代码文件中的bug，tukey’test时没有对传入的数组进行排序，这样会导致q1大于q3，这样上面所说的条件会包含整个x轴，筛选异常值的功能也就失效了。

2.在这里https://github.com/intelsdi-x/snap-plugin-processor-anomalydetection 获取原本Intel的代码，在这个路径$GOPATH/src/github.com/intelsdi-x/ 下git clone。或直接go get

4.在运行snap框架的服务器cd $GOPATH

5.# cd src/github.com/intelsdi-x/snap-plugin-processor-anomalydetection/

6.将snap-plugin-processor-anomalydetection/anomalydetection下的两个go文件替换为该工程anomalydetection/下的两个go文件。

7.cd.. 再make可得二进制文件

8.运行snap框架的服务器首先需要定义的路径结构，例如我是把三种类型的插件的二进制文件都放在了/opt/snap_plugin_repos_binary目录下。这和工程中的snap_plugin_repos_binary文件夹对应，其中snap-plugin-processor-anomalydetection这一类的插件可以按照之前的方式直接编译， 也可以下载官方提供的二进制文件，自己编译的好处在于编译器会根据系统做一些相应的优化。

9.把之前编译得到的二进制文件拷贝到对应路径下： cp build/linux/x86_64/snap-plugin-processor-anomalydetection /opt/snap_plugin_repos_binary/

10.切换到对应路径 cd /opt/snap_plugin_repos_binary/

11.执行启动脚本 ./anomaly.sh

12.约20分钟后，到/tmp/拉取log文件到windows本机。

13.根据Python工程parseSnapAnomaly绘图。 Python工程下的两个Python文件：

13.1 anomalyDataParseAndContrast.py 在运行snapteld一整套插件后，从linux上的/tmp文件夹拉取两个对比的log文件到windows本机， 具体文件名在两个task Manifest中进行定义。根据两个对比文件，可以画出近似https://github.com/intelsdi-x/snap-plugin-processor-anomalydetection 的对比图。

13.2 tukeyContrastOnlyFromRawData.py 根据tukey's test的异常检测原理，直接根据原始数据的log文件，而不需要anomaly-processor处理后的log文件， 直接画出对比图。 图片： 图片命名即本身含义，带有Go的意味着是根据两个log文件获取得到的。