这是我拥有的一个用例，我正在尝试将其自动化。任何指针都会有所帮助。

用例：

当我们部署任何新版本的 web 服务时，我们会持续监控它（在部署到 live 时）以确保它不会引入任何新错误。为此，我们只是在视觉上与上周的错误趋势（在同一时间范围内）进行比较，如果它们看起来相似，我们批准新版本，或者如果错误数量似乎增加，我们决定回滚。

我正在寻找的是自动化这个决策。基本上，将推送期间的错误数据与上周（或任何其他时间范围）进行比较，并确定这两个错误趋势是否相似以及它们相似的程度。

我拥有的数据是x轴->时间戳y轴->那个时间戳的错误数。

我还有详细信息，例如该时间戳的请求数、延迟等