Con il termine “Anomaly detection” si intendono tutte quelle tecniche di data analytics volte ad individuare comportamenti o caratteristiche inattese all’interno di un insieme di dati; nel caso specifico di questa tesi i dati analizzati sono metriche di performance di un server weblogic; un application server sviluppato da Oracle che permette di eseguire applicazioni web aziendali. Le metriche rappresentano il variare di alcuni parametri di sistema nel tempo, quali la percentuale di memoria occupata, il numero di connessioni aperte o il numero di richieste ricevute. Questi tipi di dati vengono definiti serie temporali e hanno una serie di proprietà interessanti, ad esempio il trend e la stagionalità, che possono essere sfruttati per fare assunzioni sul comportamento normale della serie stessa.