AI 实时监控业务指标，自动识别异常波动（突增/突降/趋势变化），第一时间告警并分析可能原因。
运营团队需要及时发现业务指标异常避免问题扩大
问题发现时间从数小时缩短至分钟级
约 ¥100-300/月
确定核心指标：收入类（GMV/订单量）、流量类（UV/转化率）、质量类（错误率/响应时间）。每个指标设置采集频率和数据源，优先监控对业务影响最大的指标。
为每个指标建立正常范围基线：过去30天同时段均值±2倍标准差。进阶方法考虑周期性（工作日vs周末）、趋势性（增长趋势）、季节性（节假日效应）。
实现多层检测：静态阈值（绝对值超限）、动态阈值（偏离基线百分比）、趋势异常（连续N点同方向偏移）、关联异常（多指标同时异常）。
检测到异常后AI自动分析原因：查询同时段其他指标变化、检查是否有发布/活动事件、对比历史相似异常。输出排名前3的可能原因。
设置降噪：相同异常30分钟内不重复、低严重度汇总发送、已确认异常不再提醒。追踪每次告警的处理时间和结果。
调整灵敏度（放宽到3倍标准差）、设置最小持续时间（连续3个点异常才告警）、排除已知计划变更。
初期使用固定阈值，积累2-4周数据后切换到动态基线。也可参考同类业务基线作为初始值。
严格分级：P0立即通知、P1 Slack通知、P2每日汇总。定期回顾告警有效率，关闭无人响应的低价值告警。