Fournir des commentaires sur les anomalies
Important
Depuis le 20 septembre 2023, vous ne pouvez plus créer de ressources Metrics Advisor. Le service Metrics Advisor sera mis hors service le 1er octobre 2026.
Les commentaires des utilisateurs sont l’une des principales méthodes de détection de défauts au sein du système de détection des anomalies. Ici, nous fournissons aux utilisateurs un moyen de marquer des résultats de détection incorrects directement sur une série chronologique, et d’appliquer les commentaires immédiatement. Un utilisateur peut ainsi enseigner au système de détection des anomalies comment détecter des anomalies pour une série chronologique spécifique via des interactions actives.
Notes
Actuellement, les commentaires n’affectent les résultats de la détection des anomalies que par Détection intelligente, pas par Seuil définitif et Seuil de modification.
Comment fournir des commentaires sur une série chronologique
Vous pouvez fournir des commentaires à partir de la page de détails des métriques de n’importe quelle série. La simple sélection d’un point a pour effet d’afficher la boîte de dialogue de commentaires ci-dessous. Elle présente les dimensions de la série que vous avez choisie. Vous pouvez resélectionner des valeurs de dimension, voire en supprimer certaines pour obtenir un lot de données de série chronologique. Une fois la série chronologique choisie, sélectionnez le bouton Ajouter pour ajouter un commentaire. Vous pouvez formuler des commentaires de quatre types. Pour ajouter plusieurs éléments de commentaires, sélectionnez le bouton Enregistrer après avoir entré chacune de vos annotations.
Marquer le type de point d’anomalie
Comme le montre l’image ci-dessous, la boîte de dialogue des commentaires renseigne automatiquement l’horodatage du point choisi, mais vous pouvez modifier cette valeur. Vous indiquez ensuite si vous souhaitez identifier cet élément en tant que Anomaly
, NotAnomaly
ou AutoDetect
.
La sélection appliquera vos commentaires au traitement de la détection des anomalies ultérieures de la même série. Les points traités ne seront pas recalculés. Cela signifie que, si vous avez marqué une anomalie en tant que NotAnomaly, nous supprimerons les anomalies similaires à l’avenir et que, si vous avez marqué un point NotAnomaly
comme Anomaly
, nous aurons tendance à détecter des points similaires en tant que Anomaly
à l’avenir. Si vous choisissez AutoDetect
, les commentaires précédents sur le même point seront ignorés à l’avenir.
Formuler des commentaires pour plusieurs points continus
Si vous souhaitez commenter une anomalie sur plusieurs points continus à la fois, sélectionnez le groupe de points que vous voulez annoter. L’intervalle de temps choisi s’affiche automatiquement lorsque vous formulez un commentaire sur une anomalie.
Pour voir si un point individuel est affecté par votre commentaire d’anomalie, lorsque vous parcourez une série chronologique, sélectionnez un point. Si son résultat de détection d’anomalie a été modifié par le commentaire, l’info-bulle affiche Affecté par les commentaires : true. Si elle affiche Affecté par les commentaires : false, cela signifie qu’un calcul de commentaire d’anomalie a été effectué pour ce point, mais que le résultat de la détection d’anomalie ne doit pas être modifié.
Dans certains cas, nous ne suggérons pas de formuler des commentaires :
- L’anomalie est due à un jour de congé. Il est recommandé d’utiliser un événement prédéfini pour résoudre ce genre de fausse alarme, car ce sera plus précis.
- L’anomalie est due à une modification de source de données connue. Par exemple, une modification système en amont s’est produite à ce moment-là. Dans ce cas, il est prévu de déclencher une alerte d’anomalie, car notre système ignore la cause de la modification de valeur et quand d’autres changements similaires se reproduiront. Par conséquent, nous ne suggérons pas d’annoter ce genre de problème en tant que
NotAnomaly
.
Points de changement
Parfois, le changement de tendance des données affecte les résultats de la détection d’anomalies. Quand la décision est prise de considérer un point comme étant ou non une anomalie, la dernière fenêtre de données d’historique est prise en considération. Lorsque votre série chronologique présente un changement de tendance, vous pouvez marquer le point de modification exact. Cela aidera notre détecteur d’anomalies dans le cadre d’analyses ultérieures.
Comme le montre la figure ci-dessous, vous pouvez sélectionner ChangePoint
comme type de commentaire, puis ChangePoint
, NotChangePoint
ou AutoDetect
dans la liste déroulante.
Notes
Si vos données continuent de changer, vous ne devez marquer qu’un seul point en tant que ChangePoint
. Par conséquent, si vous avez marqué un timerange
, nous remplissons automatiquement l’horodatage et l’heure du dernier point. Dans ce cas, votre annotation n’affecte les résultats de détection des anomalies qu’après 12 points.
Caractère saisonnier
Pour les données saisonnières, lorsque nous procédons à la détection d’anomalies, une étape consiste à estimer la période (caractère saisonnier) de la série chronologique, et à l’appliquer à la phase de détection des anomalies. Parfois, il est difficile d’identifier une période précise, et la période peut changer. Une période mal définie peut avoir des effets collatéraux sur vos résultats de détection d’anomalies. Vous pouvez rechercher la période actuelle à partir d’une info-bulle. Son nom est Min Period
. Window
est une taille de fenêtre recommandée pour détecter le dernier point dans la fenêtre. Window
est généralement (Min Period
× 4 ) + 1.
Vous pouvez fournir un commentaire pour la période afin de corriger ce type d’erreur de détection d’anomalie. Comme le montre la figure, vous pouvez définir une valeur de période. L’unité interval
signifie une granularité. Zéro intervalle signifie ici que les données ne sont pas saisonnières. Vous pouvez également sélectionner AutoDetect
si vous souhaitez annuler les commentaires précédents et laisser le pipeline détecter automatiquement la période.
Notes
Lors de la définition de la période, vous n’avez pas besoin d’affecter un horodatage ou une plage horaire. La période affecte les futures détections d’anomalies sur l’ensemble de la chronologie à partir du moment où vous envoyez des commentaires.
Fournir des commentaires
Vous pouvez également ajouter des commentaires pour annoter et contextualiser vos données. Pour ajouter des commentaires, sélectionnez un intervalle de temps et ajoutez le texte de votre commentaire.
Commentaire de lot de séries chronologiques
Comme décrit précédemment, la fenêtre modale de commentaire vous permet de resélectionner ou de supprimer des valeurs de dimension pour obtenir un lot de séries chronologiques défini par un filtre de dimension. Vous pouvez également ouvrir cette fenêtre modale en cliquant sur le bouton « + » pour Commentaires dans le volet gauche, puis sélectionner des dimensions et leurs valeurs.
Comment afficher un historique de commentaires
Il existe deux façons d’afficher un historique de commentaires. Vous pouvez sélectionner le bouton de l’historique des commentaires dans le volet gauche pour afficher une fenêtre modale de liste de commentaires. Celle-ci répertorie tous les commentaires que vous avez formulés précédemment, soit pour une série unique, soit pour des filtres de dimension.
Vous pouvez également consulter l’historique des commentaires d’une série. Plusieurs boutons figurent dans l’angle supérieur droit de chaque série. Sélectionnez le bouton d’affichage des commentaires. La ligne passe de l’affichage des points d’anomalies à l’affichage des entrées de commentaires. L’indicateur vert représente un point de modification, et les points bleus d’autres points de commentaires. Vous pouvez également les sélectionner pour obtenir une fenêtre modale de liste de commentaires répertoriant les détails des commentaires donnés pour ce point.
Notes
Toute personne ayant accès à la métrique est autorisée à fournir des commentaires, ce qui vous permet de voir les commentaires formulés par d’autres propriétaires de flux de données. Si vous modifiez le même point que quelqu’un d’autre, votre commentaire remplace l’entrée de commentaire précédente.