O modelo estatístico é usado para calcular desvios padrão, limites superior e inferior e valores atípicos estatísticos que são usados para detectar anomalias. Ocorre uma anomalia quando os valores de métrica estão fora dos valores projetados de acordo com o modelo estatístico. O sistema monitora a frequência e a persistência de valores atípicos estatísticos ao longo do tempo para calcular uma pontuação entre 0 e 10 que indica o quão anormal é um desvio.

Inteligência para métricas gera constantemente alertas de anomalia sempre que a pontuação de anomalia está acima de zero. Se houver uma pontuação acima de quatro e que foi alterada em relação à pontuação anterior, ela será enviada para a instância. Na instância, a sequência inteira de pontuações de anomalia ao longo do tempo pode ser exibida no Insights Explorer.

Inteligência para métricas monitora dados históricos para garantir que os limites de métrica sejam precisos e que os alertas sejam encerrados quando o comportamento anômalo parar. Inteligência para métricas também ignora anomalias irrelevantes com base nos rótulos da métrica. Por exemplo, se a CPU disponível aumentar de seu limite superior de 50% para 60%, o rótulo available será identificado como um indicador de que o comportamento não deve ser registrado como uma anomalia. Isso ocorre porque o aumento na CPU disponível representa um resultado favorável, embora a métrica de 60% represente uma anomalia.

Você pode exibir uma lista de alertas de anomalia conforme descrito abaixo. Para resumos e relatórios, você pode exibir o Mapa de Anomalias e o Painel de alerta de anomalias.