逸脱検知は、機械学習を使用して、主要なビジネス トランザクション メトリック、ベースページ、およびネットワークリクエストの正常な範囲を検出します。これらのメトリックが期待値から大幅に逸脱している場合は、アラートが表示されます。そのため、正常性ルールによって人手でキャプチャできるものよりも、幅広い範囲の問題を特定できます。

正常性ルールは手動で作成され、1 つ以上のメトリックを満たさなければならないという論理条件が適用されます。たとえば、[Average Response Time]（ART）をモニタして、このメトリックが構成されたベースラインから外れているかどうかを確認できます。

Splunk AppDynamics にはデフォルトの正常性ルール一式が用意されていますが、必要に応じて、期間、傾向、スケジュールを構成して追加の正常性ルールを手動で作成できます。