百度智能监控平台是在百度内部最广泛使用的监控平台，目前已覆盖如流量、响应时间、可用性、资源使用等大多数指标的智能监控，本次演讲将选取一个最典型的场景，重点介绍如何做智能流量监控。

流量监控历来都是监控的难点，从原始数据的采集、聚合计算，到智能的异常检测和高时效性的精准报警，都给监控平台、运维和研发工程师带来了巨大挑战。本次演讲我们将重点讨论百度在流量监控场景中遇到的各类挑战，并介绍基于此我们研发的百度智能流量监控模型，该模型可以自动训练并准确地预测流量情况，使用上下文无关的参数/阈值来进行自动异常检测。最后，在展示百度智能流量监控实际案例效果的同时，我们会开放一个试用的站点，欢迎大家申请试用。

演讲提纲：

1. 百度智能监控平台介绍
2. 流量监控场景与难点
3. 流量异常检测模型
   • 异常检测模型
   • 基于鲁棒回归的预测算法
   • 基于概率分布的检测算法
4. 实验效果
   • 标注与评估方法
   • 实验效果
5. 试用介绍

听众受益点：

1. 百度智能监控平台
2. 流量监控场景与难点
3. 流量异常检测模型