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Monitores de Limiar Dinâmico

Visão Geral

Para métricas que variam significativamente ao longo do tempo e diferem de serviço para serviço, um monitor de Limiar Dinâmico fornece detecção de anomalias simples e eficiente. Ele utiliza dados de 1, 2 ou 3 semanas atrás, além do passado recente, como contexto para comparar os dados atuais.

Os dados da "janela de verificação" são comparados com os fornecidos pelo contexto histórico usando o teste de Anderson-Darling. Isso impõe muito poucas suposições sobre a distribuição dos dados. O teste é particularmente sensível a outliers nas extremidades superior e inferior da distribuição. A métrica pode ser suave, espinhosa ou ter alguns "níveis" - como os valores dos dados são comparados diretamente, sem ajuste de modelo, o monitor de Limiar Dinâmico é muito robusto.

Para métricas que variam suavemente ao longo do tempo (por exemplo, em uma escala de 5 minutos), o número efetivo de pontos de dados é menor do que o número bruto. O DT compensa isso, de modo que o mesmo monitor pode ser usado para uma ampla gama de métricas sem a necessidade de ajustar seus parâmetros.

Existem alguns parâmetros que podem ser configurados para a função do monitor:

  • falsePositiveRate: diga !!float 1e-8 - a sensibilidade do monitor ao comportamento desviado. Um valor mais baixo suprime mais (falsos) positivos, mas também pode levar a falsos negativos (anomalias não percebidas).

  • checkWindowMinutes: diga 10 minutos - a janela de verificação precisa ser equilibrada entre alertas rápidos (valores pequenos) e anomalias corretamente identificadas (valores altos). Um punhado de pontos de dados funciona bem na prática.

  • historicWindowMinutes: diga 120 (2 horas) - delimitado em torno do tempo atual, mas então uma ou mais semanas atrás - então de 1 hora antes do tempo atual até 1 hora depois. Além disso, as 2 horas antes da janela de verificação são utilizadas. O monitor de limite dinâmico compara a distribuição desses dados históricos com os pontos de dados na janela de verificação.

  • historySizeWeeks: diga 2 - o número de semanas que os dados são retirados para contexto histórico. Pode ser 1, 2 ou 3.

  • removeTrend: para métricas que apresentam comportamento de tendência (por exemplo, número de solicitações), de modo que o valor absoluto difira de semana para semana, essa tendência (o valor médio) pode ser considerada.

  • includePreviousDay: tipicamente false - para métricas que não têm um padrão semanal, mas apenas um diário, isso permite o uso de dados mais recentes.

Exemplo de Monitor de Limiar Dinâmico

Um Monitor implementado usando a função de Limiar Dinâmico se parece com:

  - _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>"

O monitor pode ser implementado usando o guia em Adicionar um monitor de limite a componentes usando a CLI