异常监测通常包括以下步骤：
数据收集: 首先需要收集待监测的数据，这些数据可能是时间序列数据、日志文件、性能指标等。
数据预处理: 对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、归一化、异常值处理等。确保数据质量和一致性。
特征提取: 提取数据的特征，将其转换成可以用于异常检测算法的形式。可能涉及的工作有降维、特征选择等。
选择异常检测算法: 根据你的需求和数据特点，选择适合的异常检测算法。常见的算法包括基于规则的方法、基于统计的方法、机器学习方法等。
模型训练: 使用历史数据训练异常检测模型，让模型学习正常数据的特征。
异常检测: 运行模型对新数据进行异常检测，识别和标记异常数据。
结果分析与处理: 分析异常检测结果，确定哪些异常是真实的，哪些是误报。针对异常进行处理，可能需要采取措施进行排查和修复。
持续优化: 定期评估和优化异常检测系统，确保其性能和准确性。
以上是异常监测的一般操作流程，具体操作可能会根据实际情况和需要做出调整。