Introdução

O monitoramento proativo no Azure utiliza inteligência artificial e machine learning para detectar anomalias e otimizar performance automaticamente.

Conceito-chave

Smart Detection e Adaptive Thresholds: Azure Monitor usa algoritmos de ML para estabelecer baselines dinâmicas, detectar anomalias e ajustar thresholds automaticamente baseado em padrões históricos.

Tópicos Relevantes

• Machine learning-based anomaly detection
• Dynamic baseline establishment
• Adaptive alerting thresholds
• Predictive analytics
• Automated incident correlation

Exemplo Prático

Application Insights pode detectar automaticamente degradação de performance, picos anômalos de exceções ou padrões incomuns de uso, gerando alertas inteligentes sem configuração manual de thresholds.

Benefícios

• Redução de false positives
• Detecção proativa de problemas
• Thresholds auto-ajustáveis
• Insights preditivos
• Operações mais eficientes