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動的閾値モニター
概要
時間とサービスによって大きく変動するメトリクスに対して、動的閾値モニターはシンプルで高性能な異常検知を提供します。 最近のデータに加えて、1、2、または3週間前のデータをコンテキストとして使用し、現在のデータと比較します。
「チェックウィンドウ」からのデータは、アンダーソン-ダーリング検定を使用して、歴史的コンテキストから提供されたデータと比較されます。 これは、データ分布に対してほとんど仮定を課さないという特徴があります。 この検定は、分布の上端と下端の外れ値に特に敏感です。 メトリクスは滑らかであったり、スパイキーであったり、いくつかの「レベル」を持つことがあります - データ値は直接比較され、モデルフィッティングは行われないため、動的閾値モニターは非常に堅牢です。
時間の経過とともに滑らかに変動するメトリクス(例:5分のタイムスケール)に対しては、生データポイントの数よりも有効なデータポイントの数が少なくなります。 DTはこれを補正するため、同じモニターを広範囲のメトリクスに使用でき、パラメータを調整する必要はありません。
モニター機能に設定できるパラメータがいくつかあります:
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falsePositiveRate:!!float 1e-8- 異常行動に対するモニタの感度。 値が低いほど、より多くの(偽)陽性を抑制しますが、偽陰性(見逃された異常)を引き起こす可能性もあります。 -
checkWindowMinutes: `10`分 - チェックウィンドウは、迅速なアラート(小さい値)と正しく特定された異常(大きい値)の間でバランスを取る必要がある。 実際には、少数のデータポイントがうまく機能します。 -
historicWindowMinutes:120(2時間) - 現在時刻を中心に括られ、かつ1週間以上前の同じ時間帯、つまり現在時刻の1時間前から1時間後までのデータを指します。 チェックウィンドウの2時間前も使用されます。 動的なしきい値モニタは、この過去のデータの分布をチェックウィンドウ内のデータポイントと比較します。 -
historySizeWeeks:2- 過去の文脈のためにデータが取得される週の数。1, `2`または`3`である可能性があります。 -
removeTrend: トレンド行動を持つメトリック(例えば、リクエスト数)については、絶対値が週ごとに異なるため、このトレンド(平均値)を考慮することができます。 -
includePreviousDay: 通常false- 週ごとのパターンがなく、日ごとのパターンのみを持つ指標では、より新しいデータを使用できます。
動的閾値モニターの例
動的閾値機能を使用して実装されたモニターは次のようになります:
- _type: "Monitor"
name: "<name of the monitor>"
identifier: "urn:custom:monitor:<identifier for the monitor>"
status: "DISABLED"
description: "<description>"
function: {{ get "urn:stackpack:aad-v2:shared:monitor-function:dt" }}
arguments:
telemetryQuery:
query: "<metric to bind to component>"
unit: s
aliasTemplate: "<name for the metric>"
topologyQuery: <topology query for the components to bind to>
falsePositiveRate: <floating point number, e.g. !!float 1e-8>
checkWindowMinutes: <integer, e.g. 10>
historicWindowMinutes: <integer, e.g. 120>
historySizeWeeks: <integer: 1, 2 or 3>
includePreviousDay: <boolean>
removeTrend: <boolean>
intervalSeconds: 60
remediationHint: "<how to remediate deviating states>"
モニターは、CLIを使用してコンポーネントにしきい値モニターを追加するガイドを使用して実装できます。