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Detect anomalies in metrics and time-series data using OPAL statistical methods. Use when you need to identify unusual patterns, spikes, drops, or outliers in observability data. Covers statistical outlier detection (Z-score, IQR), threshold-based alerts, rate-of-change detection with window functions, and moving average baselines. Choose pattern based on data distribution and anomaly type.

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Installation

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Instructions

Fonctions et usage

Detect anomalies in metrics and time-series data using OPAL statistical methods. Use when you need to identify unusual patterns, spikes, drops, or outliers in observability data. Covers statistical outlier detection (Z-score, IQR), threshold-based alerts, rate-of-change detection with window functions, and moving average baselines. Choose pattern based on data distribution and anomaly type.

Démarrage rapide

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Exemples

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Historique source

Date d’indexation
2026-01-20
Mise à jour de l’index
2026-01-26
Branch
main

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