Metrikariasztás létrehozása dinamikus küszöbértékekkel
A dinamikus küszöbértékek fejlett gépi tanulást alkalmaznak, és algoritmusok és módszerek készletét használják a következőket:
- Ismerje meg a metrikák előzményi viselkedését.
- Elemezze a metrikákat az idő függvényében, és azonosítsa az olyan mintákat, mint az óránkénti, a napi vagy a heti minták.
- Felismerheti a lehetséges szolgáltatásproblémákat jelző anomáliákat.
- Számítsa ki a metrikákhoz legmegfelelőbb küszöbértékeket.
Dinamikus küszöbértékek használatakor nem kell tudnia az egyes metrikákhoz megfelelő küszöbértéket. A dinamikus küszöbértékek kiszámítják az Ön számára legmegfelelőbb küszöbértékeket.
Javasoljuk, hogy a riasztási szabályokat dinamikus küszöbértékekkel konfigurálja ezeken a metrikákon:
- Virtuális gép processzorhasználatának százalékos aránya
- Application Insights HTTP-kérések végrehajtási ideje
A dinamikus küszöbértékek segítenek:
- Skálázható riasztások létrehozása több száz metrikasorozathoz egyetlen riasztási szabmánnyal. Ha kevesebb riasztási szabályt használ, kevesebb időt tölt a létrehozásukkal és kezelésükkal. A méretezhető riasztások különösen hasznosak több dimenzióhoz vagy több erőforráshoz, például egy előfizetés összes erőforrásához.
- Szabályok létrehozása anélkül, hogy ismernie kellene a konfigurálni kívánt küszöbértéket.
- A metrikariasztásokat magas szintű fogalmak használatával konfigurálhatja anélkül, hogy a metrikával kapcsolatos széles körű tartományismeretre van szüksége.
- Megakadályozza a zajos (kis pontosságú) vagy széles (alacsony visszahívási) küszöbértékeket, amelyek nem rendelkeznek elvárt mintával.
A dinamikus küszöbértékeket a következőn használhatja:
- A legtöbb Azure Monitor-platform és egyéni metrikák.
- Gyakori alkalmazás- és infrastruktúrametrikák.
- Zajos metrikák, például a gép processzora vagy a memória.
- Alacsony szórású metrikák, például rendelkezésre állás és hibaarány.
A dinamikus küszöbértékeket a következőkkel konfigurálhatja:
- Azure Portal.
- A teljesen automatizált Azure Resource Manager API.
- Metrikariasztási sablonok.
Riasztási küszöbérték kiszámítása és előzetes verzió
Riasztási szabály létrehozásakor a dinamikus küszöbértékek 10 napos előzményadatokat használnak az óránkénti vagy napi szezonális minták kiszámításához. A riasztás előnézetében látható diagram az adatokat tükrözi.
A dinamikus küszöbértékek folyamatosan az összes rendelkezésre álló előzményadatot használják a tanuláshoz, és pontosabbá teszik a módosításokat. Három hét elteltével a dinamikus küszöbértékek elegendő adattal rendelkeznek a heti minták azonosításához, és a modell a heti szezonalitáshoz igazodik.
A rendszer automatikusan felismeri a hosszan tartó kimaradásokat, és eltávolítja őket a küszöbérték-tanulási algoritmusból. Ha hosszan tartó kimaradás történik, a dinamikus küszöbértékek megértik az adatokat. A rendszerproblémákat ugyanolyan érzékenységi szinttel észlelik, mint a kimaradás előtt.
A dinamikus küszöbértékek használatának szempontjai
- A küszöbértékek pontos kiszámítása érdekében a dinamikus küszöbértékeket használó riasztási szabályok nem aktiválnak riasztást három nap és legalább 30 metrikaadat-minta összegyűjtése előtt. A metrikaadatokat hiányzó új erőforrások vagy erőforrások csak akkor aktiválnak riasztást, ha elegendő adat áll rendelkezésre.
- A dinamikus küszöbértékeknek legalább három hét előzményadatra van szükségük a heti szezonalitás észleléséhez. Előfordulhat, hogy bizonyos részletes mintákat, például két- vagy félhetes mintákat nem észlel.
- Ha egy metrika viselkedése nemrég módosult, a változások nem jelennek meg azonnal a dinamikus küszöbérték felső és alsó határán. A szegélyek kiszámítása az elmúlt 10 nap metrikaadatai alapján történik. Ha megtekinti egy adott metrika dinamikus küszöbértékének határait, tekintse meg az elmúlt hét metrika trendjét, és ne csak az elmúlt órákat vagy napokat.
- A dinamikus küszöbértékek alkalmasak a jelentős eltérések észlelésére, szemben a lassan változó problémákkal. A lassú viselkedés változásai valószínűleg nem aktiválnak riasztást.
A dinamikus küszöbértékek érzékenységével kapcsolatos ismert problémák
Ha egy dinamikus küszöbértékeket használó riasztási szabály túl zajos vagy túl sok tüzet aktivál, előfordulhat, hogy csökkentenie kell a bizalmasságát. Használja az alábbi lehetőségek egyikét:
- Küszöbérték-érzékenység: Állítsa a érzékenységet alacsony értékre, hogy jobban tolerálja az eltéréseket.
- Szabálysértések száma (a Speciális beállítások alatt): Konfigurálja úgy a riasztási szabályt, hogy csak akkor aktiválódjon, ha bizonyos időn belül több eltérés történik. Ezzel a beállítással a szabály kevésbé érzékeny az átmeneti eltérésekre.
Előfordulhat, hogy egy dinamikus küszöbértékeket használó riasztási szabály nem aktiválódik, vagy nem elég érzékeny, annak ellenére, hogy nagy érzékenységgel van konfigurálva. Ez a forgatókönyv akkor fordulhat elő, ha a metrika eloszlása rendkívül szabálytalan. Fontolja meg az alábbi megoldások egyikét:
- Ha lehetséges, a forgatókönyvnek megfelelő kiegészítő metrikák monitorozására válthat. Ellenőrizze például, hogy a sikerességi arányban van-e változás a hibaarány helyett.
- Próbáljon meg másik értéket választani az Aggregáció részletességének (Pont) beállításához.
- Ellenőrizze, hogy drasztikus változás történt-e a metrika viselkedésében az elmúlt 10 napban, például kimaradás esetén. A hirtelen változás hatással lehet a metrikához kiszámított felső és alsó küszöbértékekre, és szélesebbé teheti őket. Várjon néhány napot, amíg a kimaradás már nem szerepel a küszöbérték-számításban. A riasztási szabályt úgy is szerkesztheti, hogy a Speciális beállításokban az Adatok figyelmen kívül hagyása lehetőséget használja.
- Ha az adatok heti szezonalitást érnek el, de nem áll rendelkezésre elegendő előzmény a metrika számára, a számított küszöbértékek széles felső és alsó határokat eredményezhetnek. A számítás például ugyanúgy kezelheti a hétköznapokat és a hétvégéket, és széles szegélyeket hozhat létre, amelyek nem mindig felelnek meg az adatoknak. Ezt a problémát meg kell oldania, miután elegendő metrikaelőzmény érhető el. Ezután a rendszer a megfelelő szezonalitást észleli, és ennek megfelelően frissíti a számított küszöbértékeket.
Ha egy metrikaérték nagy ingadozást mutat, a dinamikus küszöbértékek széles modellt hozhatnak létre a metrikaértékek köré, ami a vártnál alacsonyabb vagy magasabb határt eredményezhet. Ez a forgatókönyv akkor fordulhat elő, ha:
- A bizalmasság alacsonyra van állítva.
- A metrika szabálytalan viselkedést mutat nagy szórással, amely kiugró vagy visszaesésként jelenik meg az adatokban.
Fontolja meg, hogy a modell kevésbé érzékeny legyen, ha nagyobb érzékenységet választ, vagy nagyobb visszatekintési időszakértéket választ. Az Adatok figyelmen kívül hagyása lehetőséggel kizárhat egy legutóbbi szabálytalanságot a modell létrehozásához használt előzményadatokból.
Dinamikus küszöbértékek konfigurálása
A dinamikus küszöbértékek konfigurálásához kövesse a riasztási szabály létrehozásának folyamatát. Használja az alábbi beállításokat a Feltétel lapon:
- A Küszöbérték beállításnál válassza a Dinamikus lehetőséget.
- Az összesítés típusa esetén azt javasoljuk, hogy ne válassza a Maximum lehetőséget.
- Operátor esetén válassza a Nagyobb lehetőséget, kivéve, ha a viselkedés az alkalmazáshasználatot jelöli.
- A Küszöbérték érzékenysége beállításnál válassza a Közepes vagy az Alacsony lehetőséget a riasztási zaj csökkentéséhez.
- Minden ellenőrzésnél válassza ki, hogy a riasztási szabály milyen gyakran ellenőrzi, hogy teljesül-e a feltétel. A riasztás üzleti hatásának minimalizálása érdekében fontolja meg alacsonyabb gyakoriság használatát. Győződjön meg arról, hogy ez az érték kisebb vagy egyenlő a visszatekintési időszak értékénél.
- Visszatekintési időszak esetén állítsa be a visszatekintési időszakot minden alkalommal, amikor az adatok be van jelölve. Győződjön meg arról, hogy ez az érték nagyobb vagy egyenlő az Ellenőrzés minden értéknél.
- Speciális beállítások esetén adja meg, hogy hány szabálysértés aktiválja a riasztást egy adott időszakon belül. Ha szeretné, adja meg azt a dátumot, amelytől kezdve megkezdi a metrikák előzményadatainak megismerését és a dinamikus küszöbértékek kiszámítását.
Feljegyzés
A portálon létrehozott metrikariasztási szabályok ugyanabban az erőforráscsoportban jönnek létre, mint a célerőforrás.
Dinamikus küszöbértékek diagramja
Az alábbi diagram egy metrikát, annak dinamikus küszöbértékeit és néhány riasztást mutat be, amelyek akkor aktiváltak, amikor az érték túllépte az engedélyezett küszöbértékeket.
A diagram értelmezéséhez használja az alábbi információkat:
- Kék vonal: Az idő függvényében mért metrika.
- Kék árnyalatú terület: A metrika megengedett tartománya. Ha a metrikaértékek ezen a tartományon belül maradnak, a rendszer nem aktivál riasztást.
- Kék pont: Összesített metrikaértékek. Ha kijelöli a diagram egy részét, majd a kék vonal fölé viszi az egérmutatót, egy kék pont jelenik meg a kurzor alatt az egyes összesített metrikaértékek jelzéséhez.
- Előugró mező kék ponttal: A mért metrikaérték (kék pont), valamint az engedélyezett tartomány felső és alsó értékei.
- Piros pont fekete körrel: Az első metrikaérték az engedélyezett tartományon kívül. Ez az érték aktivál egy metrikariasztást, és aktív állapotba helyezi.
- Piros pont: Az engedélyezett tartományon kívüli egyéb mért értékek. Nem aktiválnak több metrikariasztást, de a riasztás aktív állapotban marad.
- Piros terület: Az az idő, amikor a metrika értéke kívül volt az engedélyezett tartományon. A riasztás aktív állapotban marad mindaddig, amíg a későbbi mért értékek kívül vannak az engedélyezett tartományon, de nem aktiválódnak új riasztások.
- Piros terület vége: Visszatérés az engedélyezett értékekhez. Amikor a kék vonal visszaáll az engedélyezett értékekbe, a piros terület leáll, és a mért értéksor kékre változik. A fekete körrel rendelkező piros ponttal aktivált metrikariasztás állapota feloldva van.
Dinamikus küszöbértékek által nem támogatott metrikák
A dinamikus küszöbértékek támogatják a legtöbb metrikát, de a következő metrikák nem használhatnak dinamikus küszöbértékeket:
| Erőforrás típusa | Metrika neve |
|---|---|
| Microsoft.ClassicStorage/storageAccounts | UsedCapacity |
| Microsoft.ClassicStorage/storageAccounts/blobServices | BlobCapacity |
| Microsoft.ClassicStorage/storageAccounts/blobServices | BlobCount |
| Microsoft.ClassicStorage/storageAccounts/blobServices | IndexCapacity |
| Microsoft.ClassicStorage/storageAccounts/fileServices | FileCapacity |
| Microsoft.ClassicStorage/storageAccounts/fileServices | FileCount |
| Microsoft.ClassicStorage/storageAccounts/fileServices | FileShareCount |
| Microsoft.ClassicStorage/storageAccounts/fileServices | FileShareSnapshotCount |
| Microsoft.ClassicStorage/storageAccounts/fileServices | FileShareSnapshotSize |
| Microsoft.ClassicStorage/storageAccounts/fileServices | FileShareQuota |
| Microsoft.Compute/disks | Összetett lemez olvasási bájt/mp |
| Microsoft.Compute/disks | Összetett lemez olvasási műveletei/mp |
| Microsoft.Compute/disks | Összetett lemez írási bájt/mp |
| Microsoft.Compute/disks | Összetett lemez írási műveletei másodpercenként |
| Microsoft.ContainerService/managedClusters | NodesCount |
| Microsoft.ContainerService/managedClusters | PodCount |
| Microsoft.ContainerService/managedClusters | CompletedJobsCount |
| Microsoft.ContainerService/managedClusters | RestartingContainerCount |
| Microsoft.ContainerService/managedClusters | OomKilledContainerCount |
| Microsoft.Devices/IotHubs | TotalDeviceCount |
| Microsoft.Devices/IotHubs | ConnectedDeviceCount |
| Microsoft.Devices/IotHubs | TotalDeviceCount |
| Microsoft.Devices/IotHubs | ConnectedDeviceCount |
| Microsoft.DocumentDB/databaseAccounts | CassandraConnectionClosures |
| Microsoft.EventHub/fürtök | Méret |
| Microsoft.EventHub/namespaces | Méret |
| Microsoft.IoTCentral/IoTApps | connectedDeviceCount |
| Microsoft.IoTCentral/IoTApps | provisionedDeviceCount |
| Microsoft.Kubernetes/connectedClusters | NodesCount |
| Microsoft.Kubernetes/connectedClusters | PodCount |
| Microsoft.Kubernetes/connectedClusters | CompletedJobsCount |
| Microsoft.Kubernetes/connectedClusters | RestartingContainerCount |
| Microsoft.Kubernetes/connectedClusters | OomKilledContainerCount |
| Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/onlineEndpoints | RequestsPerMinute |
| Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/onlineEndpoints/deployments | DeploymentCapacity |
| Microsoft.Maps/accounts | CreatorUsage |
| Microsoft.Media/mediaservices/streamingEndpoints | EgressBandwidth |
| Microsoft.Network/applicationGateways | Átfutás |
| Microsoft.Network/azureFirewalls | Átfutás |
| Microsoft.Network/expressRouteGateways | ExpressRouteGatewayPacketsPerSecond |
| Microsoft.Network/expressRouteGateways | ExpressRouteGatewayNumberOfVmInVnet |
| Microsoft.Network/expressRouteGateways | ExpressRouteGatewayFrequencyOfRoutesChanged |
| Microsoft.Network/virtualNetworkGateways | ExpressRouteGatewayBitsPerSecond |
| Microsoft.Network/virtualNetworkGateways | ExpressRouteGatewayPacketsPerSecond |
| Microsoft.Network/virtualNetworkGateways | ExpressRouteGatewayNumberOfVmInVnet |
| Microsoft.Network/virtualNetworkGateways | ExpressRouteGatewayFrequencyOfRoutesChanged |
| Microsoft.ServiceBus/névterek | Méret |
| Microsoft.ServiceBus/névterek | Üzenetek |
| Microsoft.ServiceBus/névterek | ActiveMessages |
| Microsoft.ServiceBus/névterek | DeadletteredMessages |
| Microsoft.ServiceBus/névterek | ScheduledMessages |
| Microsoft.ServiceFabricMesh/applications | AllocatedCpu |
| Microsoft.ServiceFabricMesh/applications | AllocatedMemory |
| Microsoft.ServiceFabricMesh/applications | ActualCpu |
| Microsoft.ServiceFabricMesh/applications | ActualMemory |
| Microsoft.ServiceFabricMesh/applications | ApplicationStatus |
| Microsoft.ServiceFabricMesh/applications | ServiceStatus |
| Microsoft.ServiceFabricMesh/applications | ServiceReplicaStatus |
| Microsoft.ServiceFabricMesh/applications | ContainerStatus |
| Microsoft.ServiceFabricMesh/applications | RestartCount |
| Microsoft.Storage/storageAccounts | UsedCapacity |
| Microsoft.Storage/storageAccounts/blobServices | BlobCapacity |
| Microsoft.Storage/storageAccounts/blobServices | BlobCount |
| Microsoft.Storage/storageAccounts/blobServices | BlobProvisionedSize |
| Microsoft.Storage/storageAccounts/blobServices | IndexCapacity |
| Microsoft.Storage/storageAccounts/fileServices | FileCapacity |
| Microsoft.Storage/storageAccounts/fileServices | FileCount |
| Microsoft.Storage/storageAccounts/fileServices | FileShareCount |
| Microsoft.Storage/storageAccounts/fileServices | FileShareSnapshotCount |
| Microsoft.Storage/storageAccounts/fileServices | FileShareSnapshotSize |
| Microsoft.Storage/storageAccounts/fileServices | FileShareCapacityQuota |
| Microsoft.Storage/storageAccounts/fileServices | FileShareProvisionedIOPS |
Kapcsolódó tartalom
Ha visszajelzést szeretne küldeni a dinamikus küszöbértékekről, küldjön nekünk e-mailt.
Visszajelzés
Hamarosan elérhető: 2024-ben fokozatosan kivezetjük a GitHub-problémákat a tartalom visszajelzési mechanizmusaként, és lecseréljük egy új visszajelzési rendszerre. További információ: https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Visszajelzés küldése és megtekintése a következőhöz: