百度大规模时序指标自动异常检测实战

虽然我无法直接访问外部链接或提供具体下载内容的反馈，但根据您提供的信息，《百度大规模时序指标自动异常检测实战》这个分享听起来是关于百度在处理大规模时序数据中异常检测技术的应用与实践。这类主题通常会涵盖以下几个关键点，这些点也与阿里云的产品和服务紧密相关：

1. 时序数据分析：阿里云提供了**时序数据库（Time Series Database, TSDB）**服务，专门用于高效存储和查询时序数据，如监控指标、IoT设备数据等。这为进行大规模时序指标分析提供了基础。

2. 异常检测服务：阿里云的日志服务（Log Service）和ARMS应用实时监控服务均内置了异常检测功能。通过机器学习算法，这些服务能够自动识别日志和监控数据中的异常模式，帮助用户快速定位问题。

3. 算法选择与参数配置：类似于百度分享中提到的决策树及参数自动配置算法，阿里云的PAI机器学习平台支持多种机器学习和深度学习算法，包括决策树，并且提供了自动化调参工具，如PAI AutoLearning，可以帮助用户自动优化模型参数，提高模型性能。

4. 系统架构设计：对于构建复杂的数据处理和分析系统，阿里云的DataWorks是一个强大的数据集成、开发、调度和管理的一站式大数据开发平台，它支持从数据采集、清洗、转换到存储、分析的全链路流程，可以作为构建类似百度分享中所述系统架构的基础。

如果您对如何使用阿里云产品实现类似的时序数据异常检测感兴趣，建议深入探索上述服务，并参考阿里云官方文档和案例研究，以获取更具体的实施指南和技术支持。