從人工配置閾值到機器學習自動學習，從被動告警到主動預防，運維模式的革命性升級。
OpsForce AID 逐一破解傳統監控告警的痛點問題。
業務系統有明顯的高峰低谷特征，固定閾值無法適應這種周期性變化。高峰期閾值太低告警泛濫，低谷期閾值太高遺漏異常。
傳統監控閾值設置過細導致告警太多，運維人員疲于應付。真正重要的告警被淹沒在海量告警中，故障發現被延誤。
內存泄漏、磁盤空間緩慢增長等趨勢性問題，需要很長時間才會觸發固定閾值告警，但等觸發時往往已經造成嚴重影響。
業務不斷變化，監控閾值需要頻繁人工調整。運維人員疲于調整參數，大量時間消耗在配置維護上，效率低下。
基于機器學習的智能檢測能力，讓運維更智能、更高效。
主動識別短、中、長期的基線、突變、趨勢特征異常。如內存泄漏等趨勢性問題，在演變成故障前提前預警，防患于未然。
動態基線自動預測下一個數據點的合理范圍，根據最近數據智能調整閾值。有效減少固定閾值帶來的誤報和漏報現象。
自動分析數據的趨勢性、周期性、無序性特征，智能選擇合適的算法進行預測和判定。無需學習高深算法，開箱即用。
圖形化呈現異常檢測結果，隱藏復雜算法參數。通過易理解的"靈敏度"設置控制檢測嚴格程度，無需算法專業知識即可使用。
覆蓋IT運維中的各類異常檢測需求，幫助客戶實現智能化運維。
對服務器CPU、內存、磁盤IO等關鍵指標進行異常檢測。自動識別CPU突增、內存持續增長（內存泄漏）、磁盤空間持續下降等異常情況，及時預警防止故障發生。
對網絡線路流量進行實時監控，智能識別流量突增突降異常。特別適用于電網調度中心、運營商核心網絡等對流量監控要求高的場景。
對交易系統TPS、響應時間、成功率等關鍵業務指標進行智能監測。及時發現業務指標的異常波動，保障核心業務系統穩定運行。
將運維人員積累的經驗規則化。如"網絡設備CPU突增預示問題"等經驗通過異常檢測自動識別，將個人經驗轉化為系統能力，知識傳承不流失。
全面覆蓋智能異常檢測的各類場景需求。
通過對歷史數據學習，自動形成指標運行基準范圍。靜態基線適用于平穩指標，動態基線適用于周期性波動指標，實時監測運行狀態。
自動識別對象運行過程中的突增或突降特征。適用于網絡攻擊、突發流量等異常場景，第一時間發現指標的劇烈變化并告警。
自動識別趨勢上升或下降特征，提前預測隱患。典型應用如內存泄漏導致的內存持續增長、磁盤空間的持續消耗等漸進式問題。
系統自動判定數據的趨勢性、周期性特征，智能選擇最優算法。無需人工配置算法和調優參數，系統自適應匹配最佳方案。
簡單直觀的靈敏度設置控制檢測嚴格程度。隱藏復雜的算法參數，運維人員無需機器學習知識即可輕松調節檢測靈敏度。
自動完成日、周、月增量與環比統計。提供重點關注對象異常事件排名分析，幫助運維團隊識別高風險對象，制定優化策略。