ITシステムの運用監視において、通常とは異なる状態、例えば急にトラフィックが跳ね上がる、動作速度が遅くなる、プロセッサの使用率が上がる、ネットワークのレイテンシが大きくなる、などを検知し、警告を発することはもっとも基本的かつ重要な機能です。 しかし、通常の状態にはある程度の幅があります。一体どの程度の範囲を超えたら異常であると判断するのか、閾値の設定は容易ではありません。 閾値を低くすれば、ひんぱんに異常と判断されて警報がいつのまにか軽視されてしまう心配があります。逆に閾値を高くすれば、小さな異常が見過ごされてしまう恐れがあるため、適切な設定には試行錯誤が必要です。 しかも昼と夜、平日と休日では適切な閾値は異なるでしょうし、キャンペーン期間やテレビコマーシャルの投入など特定の期間も閾値は変化するなど、閾値の設定は動的に行う必要もあります。 こうした難しい異常値の検出を機械学習により自動的に