VeAIOps 智能阈值系统通过机器学习和时序数据分析技术，自动为监控指标推荐最优的告警阈值。该系统能够自适应不同业务场景，解决传统静态阈值配置困难、误报漏报率高等问题，并已适配火山引擎、阿里云、Zabbix等监控平台，显著提升运维效率和告警准确性。
多维度时序分析
自适应阈值计算
标准化指标定义
模板化配置管理
任务生命周期管理
告警规则集成
场景描述：监控云服务器实例的CPU、内存、磁盘等基础资源使用率，及时发现资源瓶颈和异常
场景特点：
典型指标：
场景描述：监控GPU云服务器的GPU利用率、显存使用率等关键指标，保障AI训练和推理任务稳定运行
场景特点：
典型指标：
场景描述：监控负载均衡实例的QPS、响应时间、后端服务器健康状态等关键性能指标
场景特点：
典型指标：
场景描述：监控云数据库Redis实例的缓存命中率、内存使用率、连接数等关键指标，保障缓存服务的高可用性和性能
场景特点：
典型监控指标：