必示智能运维平台，对接入的业务指标数据进行质量检测，筛选出缺失、延迟等不满足要求的指标予以标记，满足要求的指标，能够自动选择合适的算法进行异常检测，并生成指标动态基带，以网银系统为例，交易量指标往往存在较大的波动幅度，易在两个时段分别出现交易高峰，深蓝色曲线是实际的业务指标值，浅蓝色阴影是算法自动计算出的动态基带，即改指标的合理波动范围，当实时指标数据超出基带范围时，将被检测为异常，与交易量指标特征不同，成功率指标则相对稳定，在接近100%的区域波动，波动幅度很小，当实时指标数据超出基带范围时，将被检测为异常，该网银系统中，成功率、响应时间和未响应量等三条指标被检测出异常，根据我们预设的告警规则，最终生成告警通知告警管理人员，必示业务指标异常检测能够快速覆盖系统级、交易码级、IP级指标和其他细粒度的业务指标，采用动态基带实现更准确异常检测效果，有效提升告警准确率、减少告警数量，并降低固定基带告警规则的配置和维护工作量，必示业务指标异常检测，能够快速扩展监控范围，实现大规模细化监控。

【应用场景】

由于业务忙时和闲时的存在，反映业务系统健康状态的指标（如交易量、响应率、响应时间、成功率等）往往在不同时段呈现出不同的波动特征，导致固定阈值监控方式难以适应业务指标的数据特点，且人工配置告警规则的方式工作量 大，无法满足大范围、细粒度业务指标的监控需求。

本场景通过构建智能基线对业务黄金指标进行异常检测，识别业务指标时序曲线的反常变化，及早发现问题和风险，提升告警准确率，缩短故障发现和业务系统恢复时间。

【主要特征】

根据每条指标数据特征的不同自动选择合适的算法进行异常检测

无需人工标注异常数据 

自适应指标波动周期及偏移的情况 

自动识别无规律性指标，给出极限阈值 

自动适配节假日、特殊日（如周末、春节等） 

适配变更导致的指标剧变

检测合理范围内突变异常

检测规律行为缺失（如跑批失败）

自适应整体趋势性变化 

不受少量数据缺失、中断影响 

不受历史数据中异常干扰

【核心价值】

提升告警有效性：以动态阈值的监控方式对传统的固定阈值监控体系进行补充，更好地适应业务指标波动情况，减少无效告警数量，提升告警准确率；

降低运维人力成本：通过算法自动对海量业务指标进行批量训练和异常检测，构建大范围、细粒度的指标监控体系，减少固定阈值监控规则的配置和维护工作量，有效降低运维人力成本。