Azure AI Metrics Advisor とは
重要
2023 年 9 月 20 日以降は、新しい Metrics Advisor リソースを作成できなくなります。 Metrics Advisor サービスは、2026 年 10 月 1 日に廃止されます。
Note
2023 年 7 月時点で、Azure AI サービスには、以前 Cognitive Services および Azure Applied AI Services と呼ばれていたものすべてが含まれています。 価格に変更はありません。 Cognitive Services および Azure Applied AI という名前は、Azure の課金、コスト分析、価格表、および Price API で引き続き使用されます。 アプリケーション プログラミング インターフェイス (API) または SDK に破壊的変更はありません。
Metrics Advisor は、AI を使用してデータの監視と時系列データにおける異常検出を実行するサービスで、Azure AI サービスに含まれています。 このサービスは、データにモデルを適用するプロセスを自動化すると共に、機械学習の知識を得なくてもデータ インジェスト、異常検出、診断を行うことができる一連の API と Web ベースのワークスペースを備えています。 開発者は、AIOps、予測メンテナンス、およびビジネス監視アプリケーションをサービス上に構築できます。 Metrics Advisor を使用すると、次のことができます。
- 複数のデータ ソースからの多次元データを分析する
- 異常を識別して関連付ける
- 実際のデータで使用される異常検出モデルを構成して微調整する
- 異常を診断し、根本原因分析に役立てる
このドキュメントには、次のような記事が記載されています。
- クイックスタートは、サービスの呼び出しと結果の取得を短時間で行えるようにする、ステップバイステップの手順です。
- 攻略ガイドには、より具体的またはカスタマイズした方法でサービスを使用するための手順が記載されています。
- 概念の記事では、サービスの機能と特長について詳しく説明します。
さまざまなデータ ソースに接続する
Metrics Advisor は、SQL Server、Azure Blob Storage、MongoDB など、さまざまなデータ ストアに接続して多次元メトリック データを取り込むことができます。
使いやすくカスタマイズ可能な異常検出
- Metrics Advisor では、データに最適なモデルが自動的に選択されるので、機械学習に関する知識は一切必要ありません。
- 多次元メトリック内のすべての時系列が自動的に監視されます。
- データに適用されるモデルと以降の異常検出の結果をカスタマイズするには、パラメーターの調整とインタラクティブ フィードバックを使用します。
複数のチャネルでのリアルタイム通知
Metrics Advisor では異常を検出するたびに、電子メール フック、Web hook、Teams フックや Azure DevOps フックなどのフックを使用し、複数のチャネルからリアル タイム通知を送信できます。 通知を送信するタイミングや場所をカスタマイズし、アラートを柔軟に構成できます。
異常分析によるスマート診断分析情報
根本原因を特定のディメンションで分析する
Metrics Advisor では、同じ多次元のメトリックで検出された異常を診断ツリーに結びつけ、根本原因を特定のディメンションに分析できるようにします。 また、各ディメンションの最大の貢献度を分析することで、自動的に分析された分析情報もあります。
メトリック グラフを使用したメトリック間分析
メトリック グラフは、メトリック間の関係を示します。 メトリック間分析を有効にすると、関連するすべてのメトリック間の異常な状態を包括的に把握できます。 そして最終的に、決定的な根本原因を特定できるようになります。
詳細については、インシデントの診断方法に関するページを参照してください。
一般的なワークフロー
ワークフローはシンプルです。データをオンボードした後、異常検出を微調整し、実際のシナリオに合った構成を作成します。
- Metrics Advisor 用の Azure リソースを作成します。
- Web ポータルを使用して初めてのモニターを作成します。
- インスタンスをカスタマイズするには、REST API を使用します。
ビデオ
データ保持と制限:
Metrics Advisor により、現在のタイムスタンプから、データの有無にかかわらず、最大 10,000 期間保持されます (期間とは)。 この期間外のデータは削除されます。 メトリックの細分性が異なる場合のマッピングされた日数によるデータ保有期間:
| 細分性 (分) | リテンション期間 (日数) |
|---|---|
| 1 | 6.94 |
| 5 | 34.72 |
| 15 | 104.1 |
| 60 (= 毎時) | 416.67 |
| 1440 (= 毎日) | 10000.00 |
さらに制限もあります。 詳細については FAQ を参照してください。
Metrics Advisor のユース ケース
- Azure AI Metrics Advisor を使用して組織の成長を保護する
- Azure Metrics Advisor を使用したサプライ チェーンの異常検出と根本原因分析
- カスタマー サポート: Azure AI Metrics Advisor が顧客満足度の向上にどのように役立つか
- Azure AI Metrics Advisor を使用したメタン漏れの検出
- Azure AI Metrics Advisor を使用した AIOps - OpenDataScience.com
次のステップ
- クイックスタート「Web で初めてのメトリックを監視する」を参照します。
- クイックスタート「REST API を使用してソリューションをカスタマイズする」を参照します。