Фреймворк строит верхние и нижние границы для метрик, учитывает краткосрочную изменчивость и сезонность, а затем алертит, когда значение выходит за ожидаемый диапазон. Есть несколько стратегий детектирования: от адаптивной на основе среднего и стандартного отклонения до более устойчивой к выбросам через median/MAD.

Поддерживаются типовые сценарии для request rate, latency, errors и resource-метрик, а сами anomaly bands можно накладывать поверх графиков в Grafana.

Хороший вариант, когда хочется добавить динамический anomaly detection поверх обычного Prometheus, не таща отдельную систему анализа временных рядов.

Мощная и гибкая реализация сервера Kubernetes Model Context Protocol (MCP) с поддержкой Kubernetes и OpenShift.