指标监控关乎稳定性，但随着数据量的增加、指标的复杂周期性和模式变化的动态性，基于阈值/同比环比的规则难以适用，而且复杂的领域知识导致为每条指标配置相应的规则费时费力，无法应用在大规模数据监控上。在监控的有效性方面，传统的规则报警无法智能识别季节性，也经常受到噪声/抖动数据的干扰而导致误报，固定的规则以及阈值更无法进行提前预警。
前言
在上面的背景下，淘系技术质量团队打造了一款基于AI算法的异常检测平台，Holmes是一款智能化、轻量级、易接入、可扩展的异常检测平台，使用基于AI的异常检测算法，替代传统的规则监控方案。解决规则告警系统准确率低、时效性低、规则配置复杂与耗费人力等诸多问题。
Holmes目前已经在阿里内进行开放，覆盖淘宝、千牛、优酷、钉钉、淘宝直播等多个应用，核心指标量200+，整体准确率在90%以上，算法调用量高达1000万余次，有效进行故障的提前预警20余次。
平台理念
Holmes通过AI算法对业务指标进行检测和预测，从而实现智能化报警，弥补了规则监控的不足，减少误报和漏报情况。提供一站式的异常检测服务，满足时序数据的实时检测，提供多种接入方式，利用机器学习和深度学习方式，定制化学习模型，有效提升报警覆盖率，以智能化方式进行稳定性的监控和保障。
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