Nesta palestra, apresento como aplicamos modelos estatísticos autoregressivos no Zabbix para criar thresholds dinâmicos e preditivos, melhorando drasticamente a precisão dos alertas.

Vamos explorar: Funções preditivas; Modelos autoregressivos; Como calcular desvios padrão e detectar anomalias com base em comportamento histórico; Como o consenso entre dias anteriores pode ser usado para validar um alerta (por exemplo, “consenso 4–1”); Como aplicar esse modelo, com alertas em tempo real de variações inesperadas — tanto quedas quanto picos.