Inicio rápido: Supervisión de la primera métrica mediante el portal web

Importante

Metrics Advisor de Azure AI se ha retirado a partir del 18 de mayo de 2026. Metrics Advisor de Azure AI se ha retirado a partir del 18 de mayo de 2026.

Se recomiendan las siguientes alternativas:

Azure Monitor, como producto oficial de Azure 3P, las funcionalidades de detección y análisis de anomalías se proporcionan a través de varias interfaces, por ejemplo, Detect y analizar anomalías con KQL en Azure Monitor.
El Open-Source Anomaly Detector, este proyecto de código abierto proporciona las mismas funcionalidades de detección de anomalías usadas por Kensho, Azure Metrics Advisor y Azure Anomaly Detector en el back-end.
Tejido
- Overview & tutorial: Introducción a la detección de anomalías multivariante: Microsoft Fabric
- blog de Techcommunity: Detector de anomalías avanzado en series temporales en Fabric

Al aprovisionar una instancia de Metrics Advisor de Azure AI, puede usar las API y el área de trabajo basada en web para interactuar con el servicio. El área de trabajo basada en web se puede usar como una manera sencilla de empezar a trabajar rápidamente con el servicio. También proporciona una manera visual de configurar las opciones, personalizar el modelo y realizar análisis de la causa principal.

Requisitos previos

Una suscripción Azure. Cree uno gratis.
Cuando tenga la suscripción de Azure, crear un recurso de Metrics Advisor en el portal de Azure para implementar la instancia de Metrics Advisor.

Sugerencia

El recurso de Metrics Advisor puede tardar entre 10 y 30 minutos en implementarse. Una vez que se implemente correctamente, seleccione Ir al recurso.
Si desea usar la API REST para interactuar con el servicio, necesita la clave y el punto de conexión del recurso que cree. Puede encontrarlos en la pestaña Claves y puntos de conexión del recurso creado.

En este documento se usa una base de datos SQL como ejemplo para crear el primer monitor.

Una vez creado el recurso, inicie sesión en el portal de Metrics Advisor con la cuenta de Active Directory. En la página de aterrizaje, seleccione el directorio, la suscripción y el área de trabajo que acaba de crear y, a continuación, seleccione Introducción. Para usar datos de serie temporal, seleccione Agregar fuente de distribución de datos en el menú izquierdo.

Actualmente, puede crear un recurso de Metrics Advisor en cada región disponible. Puede cambiar las áreas de trabajo en el portal de Metrics Advisor en cualquier momento.

Datos de serie temporal

Metrics Advisor proporciona conectores para distintos orígenes de datos, como Azure SQL Database, Azure Data Explorer y Azure Table Storage. Los pasos para conectar datos son similares para distintos conectores, aunque algunos parámetros de configuración pueden variar. Para más información, consulte Conexión de orígenes de datos diferentes.

En este inicio rápido se usa una base de datos SQL como ejemplo. También puede ingerir sus propios datos siguiendo los mismos pasos.

Requisitos y configuración del esquema de datos

Metrics Advisor de Azure AI es un servicio para la detección de anomalías, diagnósticos y análisis de series temporales. Como servicio con tecnología de inteligencia artificial, usa los datos para entrenar el modelo usado. El servicio acepta tablas de datos agregados con las columnas siguientes:

Medida (obligatoria): una medida es un término fundamental o específico de la unidad y un valor cuantificable de la métrica. Significa una o varias columnas que contienen valores numéricos.
Marca de tiempo (opcional): cero o una columna, con el tipo de DateTime o String. Cuando no se establece esta columna, la marca de tiempo se establece como la hora de inicio de cada período de ingesta. Dé formato a la marca de tiempo como se indica a continuación: yyyy-MM-ddTHH:mm:ssZ.
Dimensión (opcional): una dimensión es uno o varios valores de categorías. La combinación de esos valores identifica una serie temporal univariante determinada (por ejemplo, país o región, idioma e inquilino). Las columnas de dimensión pueden ser de cualquier tipo de datos. Tenga cuidado al trabajar con grandes volúmenes de columnas y valores, para evitar que se procesen números excesivos de dimensiones.

Si usa orígenes de datos como Azure Data Lake Storage o Azure Blob Storage, puede agregar los datos para que se alineen con el esquema de métricas esperado. Esto se debe a que estos orígenes de datos usan un archivo como entrada de métricas.

Si usa orígenes de datos como Azure SQL o Azure Data Explorer, puede usar funciones de agregación para agregar datos en el esquema esperado. Esto se debe a que estos orígenes de datos permiten ejecutar una consulta para obtener datos de métricas desde estos orígenes.

Configuración de las opciones de conexión y consulta

Agregue los flujos de datos conectando a su origen de datos de serie temporal. Para empezar, seleccione los parámetros siguientes:

Tipo de origen: tipo de origen de datos donde se almacenan los datos de serie temporal.
Granularidad: intervalo entre puntos de datos consecutivos en los datos de serie temporal (por ejemplo, anual, mensual o diario). El intervalo más corto admitido es de 60 segundos.
Ingesta de datos desde (UTC): hora de inicio de la primera marca de tiempo que se va a ingerir.

Carga de datos

Después de escribir las cadenas de conexión y consulta, seleccione Cargar datos. Metrics Advisor comprueba la conexión y el permiso para cargar datos, comprueba los parámetros necesarios usados en la consulta y comprueba el nombre de columna del origen de datos.

Si hay un error en este paso:

Compruebe si el cadena de conexión es válido.
Confirme que hay permisos suficientes y que se concede acceso a la dirección IP del trabajo de ingesta.
Compruebe si los parámetros necesarios (@IntervalStart y @IntervalEnd) se usan en la consulta.

Configuración del esquema

Una vez cargados los datos mediante la ejecución de la consulta, seleccione los campos adecuados.

Selección	Descripción	Notas
Marca de tiempo	Marca temporal de un punto de datos. Si se omite la marca de tiempo, Metrics Advisor usa la marca de tiempo cuando se ingiere el punto de datos en su lugar. Para cada fuente de distribución de datos, puede especificar como máximo una columna como marca de tiempo.	Opcional. Debe especificarse con al menos una columna.
Medida	Los valores numéricos de la fuente de distribución de datos. Para cada fuente de distribución de datos, puede especificar varias medidas, pero al menos una columna debe seleccionarse como medida.	Debe especificarse con al menos una columna.
Dimensión	Valores categóricos. Una combinación de valores diferentes identifica una serie temporal de una sola dimensión determinada. Algunos ejemplos son el país o la región, el idioma y el inquilino. Puede seleccionar ninguno o un número arbitrario de columnas como dimensiones. Si selecciona una columna que no es de cadena como dimensión, tenga cuidado con la explosión de dimensiones.	Opcional.
Omitir	Omita la columna seleccionada.	Opcional. En el caso de los orígenes de datos que admiten el uso de una consulta para obtener datos, no hay ninguna opción de omitir.

Después de configurar el esquema, seleccione Comprobar esquema. Metrics Advisor realiza las siguientes comprobaciones:

Indica si la marca de tiempo de los datos consultados se encuentra en un solo intervalo.
Si hay valores duplicados devueltos para la misma combinación de dimensión dentro de un intervalo de métricas.

Configuración de la acumulación automática

Importante

Si quiere habilitar el análisis de la causa principal y otras funcionalidades de diagnóstico, configure las opciones de acumulación automática. Después de habilitar el análisis, no puede cambiar la configuración de resumen automático.

Metrics Advisor puede realizar automáticamente la agregación en cada dimensión durante la ingestión. A continuación, el servicio crea una jerarquía que puede usar en el análisis de la causa principal y otras características de diagnóstico. Para obtener más información, consulte Configuración de resumen automático.

Asigne un nombre personalizado a la fuente de distribución de datos, que se mostrará en el área de trabajo. Seleccione Enviar.

Ajustar la configuración de detección

Una vez agregada la fuente de datos, Metrics Advisor intenta cargar datos de métricas desde la fecha de inicio especificada. Los datos tardarán algún tiempo en ingerirse completamente y puede ver el estado de ingesta seleccionando Progreso de ingesta en la parte superior de la página de fuente de distribución de datos. Si se ingieren datos, Metrics Advisor aplicará la detección y seguirá supervisando el origen de los nuevos datos.

Cuando se aplique la detección, seleccione una de las métricas enumeradas en el flujo de datos para buscar la página de detalles de métricas. Aquí puede:

Vea las visualizaciones de todos los segmentos de serie temporal en esta métrica.
Actualice la configuración de detección para cumplir los resultados esperados.
Configure la notificación para detectar anomalías.

Visualización de información de diagnóstico

Después de ajustar la configuración de detección, debe encontrar que las anomalías detectadas reflejan anomalías reales en los datos. Metrics Advisor realiza análisis de métricas multidimensionales para localizar la causa principal en una dimensión específica. El servicio también realiza análisis de métricas cruzadas mediante la característica de gráfico de métricas.

Para ver la información de diagnóstico, seleccione los puntos rojos en las visualizaciones de series temporales. Estos puntos rojos representan anomalías detectadas. Aparecerá una ventana con un vínculo a la página de análisis de incidentes.

En la página de análisis de incidentes, verá un grupo de anomalías relacionadas y conclusiones de diagnóstico. En las secciones siguientes se describen los pasos principales para diagnosticar un incidente.

Comprobación del resumen del incidente actual

Puede encontrar el resumen en la parte superior de la página de análisis de incidentes. Este resumen incluye información básica, acciones y seguimientos, y una causa raíz analizada. La información básica incluye la serie más afectada con un diagrama, la hora de inicio y finalización del impacto, la gravedad y el total de anomalías incluidas.

La causa principal analizada es un resultado analizado automáticamente. Metrics Advisor analiza todas las anomalías capturadas en una serie temporal, dentro de una métrica con valores de dimensión diferentes a la misma marca de tiempo. A continuación, el servicio realiza la correlación, agrupación en clústeres de anomalías relacionadas con el grupo y genera consejos sobre una causa principal.

En función de estos, ya puede obtener una vista sencilla del estado anómalo actual, el impacto del incidente y la causa principal más probable. Después, puede tomar medidas inmediatas para resolver el incidente.

Visualización de información de diagnóstico entre dimensiones

También puede obtener información más detallada sobre el estado anómalo en otras dimensiones dentro de la misma métrica de forma holística, mediante la característica de árbol de diagnóstico.

Para las métricas con varias dimensiones, Metrics Advisor clasifica la serie temporal en una jerarquía (denominada árbol de diagnóstico). Por ejemplo, una métrica de ingresos se supervisa mediante dos dimensiones: región y categoría. Debe tener un valor de dimensión agregado, como SUM. A continuación, la serie temporal de region = SUM y category = SUM se clasifica como el nodo raíz dentro del árbol. Siempre que haya una anomalía capturada en la SUM dimensión, puede analizarla para buscar qué valor de dimensión específico ha contribuido más a la anomalía del nodo primario. Seleccione cada nodo para expandirlo para obtener información detallada.

Visualizar perspectivas diagnósticas inter-métricas

A veces, es difícil analizar un problema comprobando el estado anómalo de una sola métrica y debe correlacionar varias métricas juntas. Para ello, configure un gráfico de métricas, que indica las relaciones entre las métricas.

Con el resultado de diagnóstico entre dimensiones descrito en la sección anterior, puede identificar que la causa principal está limitada a un valor de dimensión específico. A continuación, use un gráfico de métricas para filtrar por la dimensión de causa principal analizada para comprobar el estado de anomalía en otras métricas.

También puede usar otras características para crear tablas dinámicas con más datos de diagnóstico. Estas características le ayudan a explorar en profundidad las dimensiones de las anomalías, ver anomalías similares y comparar entre métricas. Para obtener más información, consulte Diagnóstico de un incidente.

Recibir notificaciones cuando se encuentren nuevas anomalías

Si desea recibir alertas cuando se detecta una anomalía en los datos, puede crear una suscripción para una o varias de las métricas. Metrics Advisor usa enlaces para enviar alertas. Se admiten tres tipos de enlaces: enlace de correo electrónico, webhook y Azure DevOps. Usaremos web hook como ejemplo.

Creación de un webhook

En Metrics Advisor, puede usar un webhook para exponer una anomalía mediante programación. El servicio llama a una API proporcionada por el usuario cuando se desencadena una alerta. Para obtener más información, consulte Creación de un enlace.

Configuración de las opciones de alerta

Después de crear un enlace, una configuración de alerta determina cómo y qué notificaciones de alerta se deben enviar. Puede establecer varias opciones de configuración de alerta para cada métrica. Dos opciones importantes son Alerta para, que especifica las anomalías que se van a incluir y Opciones de anomalías de filtro, que define qué anomalías se van a incluir en la alerta. Para obtener más información, consulte Agregar o editar la configuración de alertas.

Pasos siguientes

Last updated on 2026-04-30