是的，异常检测可以通过结合统计方法、机器学习 (ML) 和预定义规则来实现自动化。自动化通过训练模型来识别数据中的正常模式，并标记偏离这些模式的偏差。例如，监控网络流量的系统可以使用历史数据学习典型的流量模式，然后在流量激增或骤降超出预期范围时触发警报。这种方法减少了人工工作，可扩展到大型数据集，并在云基础设施或金融交易等动态环境中实现实时检测。
自动化异常检测通常依赖于 ML 技术，例如无监督学习（如 DBSCAN 等聚类算法）或有监督学习（如在标记的异常数据上训练的分类器）。诸如 AWS Lookout for Metrics 或 Scikit-learn 和 PyOD 等开源库提供了预构建的算法，供开发人员实现这些模型。例如，开发人员可以使用孤立森林算法通过隔离数据集中的罕见事件来检测欺诈性信用卡交易。基于规则的系统通过处理简单情况来补充 ML，例如标记超出固定阈值的值（例如，CPU 使用率超过 95%）。许多平台还提供 autoML 功能，系统可以根据数据自动选择和调整模型，从而减少手动配置的需求。
然而，自动化需要仔细的设置和持续的维护。数据质量至关重要——在不完整或有偏差的数据上训练的模型可能会产生误报或遗漏细微的异常。开发人员必须对数据进行预处理（例如，处理缺失值、规范化尺度），并使用保留数据集验证模型。此外，阈值或敏感度设置需要随着系统的演进而定期调整。例如，一个零售应用可能需要根据节日购物趋势，按季节重新训练其销售异常检测器。虽然自动化处理了大多数情况，但人工监督对于调查标记的异常和完善系统仍然至关重要。诸如用于监控的 Prometheus 或 Elasticsearch 的异常检测功能等工具说明了自动化如何集成到开发人员工作流程中，同时允许针对特定使用场景进行自定义。