异常检测非常重要，因为它有助于识别数据中可能表明问题、威胁或机会的意外模式。在软件系统中，异常通常表明诸如错误、安全漏洞或性能瓶颈等问题。 通过尽早检测到这些异常值，团队可以在问题升级之前解决问题，从而减少停机时间、财务损失或数据泄露。 例如，服务器 CPU 使用率的突然飙升可能表明存在内存泄漏或拒绝服务攻击。 如果不监控此类异常，这些问题可能会在造成重大损害之前未被注意到。
异常检测的一个关键应用是确保系统可靠性和安全性。 开发人员使用它来监控日志、指标和用户行为，以查找未经授权的访问或系统故障的迹象。 例如，失败的登录尝试次数的意外激增可能表明存在暴力攻击。 同样，网络流量中的异常（例如，向不熟悉的 IP 地址进行异常数据传输）可能表明数据泄露。 诸如统计模型、机器学习算法或基于规则的系统之类的工具可以实时标记这些事件，从而实现快速响应。 在金融系统中，异常检测有助于检测欺诈交易，例如在短时间内从地理位置遥远的地方进行的购买。
异常检测还通过自动化复杂系统的监控来提高运营效率。 手动检查大型数据集是不切实际的，尤其是在大规模情况下。 例如，在具有数千个微服务的基于云的应用程序中，自动异常检测可以查明哪个服务导致延迟峰值。 同样，在制造物联网系统中，传感器检测到机械中的异常振动可以在发生故障之前触发维护。 通过将异常检测集成到管道中——使用 Scikit-learn、PyOD 等库或 AWS Lookout for Metrics 等云服务——开发人员可以构建主动式系统，从而减少故障排除时间并保持性能。 这种方法确保资源分配用于修复问题，而不是搜索问题。