是的，异常检测可以通过识别低效率、预防故障和自动化故障排除来降低运营成本。异常检测系统分析数据模式以标记偏差，使团队能够在问题升级之前解决问题。例如，检测到服务器 CPU 使用率的异常峰值可能表明配置错误或内存泄漏，使开发人员可以在导致停机之前解决它。通过及早发现问题，组织可以避免代价高昂的停机，减少手动调试时间，并优化资源分配。
异常检测降低成本的一个关键方式是通过主动维护。例如，在云基础设施中，意外的流量激增或配置错误的自动缩放策略可能导致过度配置，从而增加支出。诸如 AWS CloudWatch 或 Prometheus 之类的异常检测工具可以提醒团队注意异常的资源消耗，使他们能够在账单膨胀之前调整配置。同样，在制造业中，监控设备振动的传感器可能会检测到表明机械磨损的异常情况。在计划维护期间修复这些问题可以避免计划外停机，这可能会花费数千美元/小时。这种方法将运营从被动救火转变为预防性行动，从而降低维修成本和生产力损失。
另一个节省成本的好处是自动化重复的监控任务。手动日志分析或系统检查既费时又容易出现人为错误。异常检测可以自动化这些过程，从而使开发人员可以专注于更高价值的工作。例如，一家零售公司可以在其支付处理系统中使用异常检测来标记由 API 速率限制或错误引起的失败交易。快速解决这些问题可以防止收入损失并减少客户支持工单。此外，在软件交付管道中，检测部署成功率或测试失败中的异常情况可以查明不稳定的测试或环境不匹配，从而缩短调试周期。随着时间的推移，这些效率会累积，从而降低运营管理费用，同时提高系统可靠性。