Veelgestelde vragen over Metrics Advisor

Basisbegrippen

Wat zijn multidimensionale tijdreeksgegevens?

Zie de multidimensionale metrische definitie in de woordenlijst.

Hoeveel gegevens zijn er nodig voor Metrics Advisor om anomaliedetectie te starten?

Ten minste één gegevenspunt kan anomaliedetectie activeren. Dit brengt echter niet de beste nauwkeurigheid met zich mee. De service gaat uit van een venster met eerdere gegevenspunten met behulp van de waarde die u hebt opgegeven als de regel 'fill-gap' tijdens het maken van de gegevensfeed.

We raden u aan om bepaalde gegevens te gebruiken vóór de tijdstempel waarop u detectie wilt hebben. Op basis van de granulariteit van uw gegevens varieert de aanbevolen hoeveelheid gegevens zoals hieronder.

Granulariteit Aanbevolen gegevenshoeveelheid voor detectie
Minder dan 5 minuten 4 dagen aan gegevens
5 minuten tot 1 dag 28 dagen aan gegevens
Meer dan 1 dag, tot 31 dagen 4 jaar aan gegevens
Langer dan 31 dagen 48 jaar aan gegevens

Welke gegevens verwerkt Metrics Advisor en hoe worden gegevens bewaard?

  • Metrics Advisor verwerkt tijdreeksgegevens die worden verzameld uit de gegevensbron van een klant, historische gegevens worden gebruikt voor modelselectie en bepaalt de verwachte gegevensgrens.
  • De tijdreeksgegevens en deductieresultaten van de klant worden opgeslagen in de service. Metrics Advisor slaat geen klantgegevens op of verwerkt deze buiten de regio waar de klant het service-exemplaar implementeert.

Waarom detecteert Metrics Advisor geen afwijkingen van historische gegevens?

Metrics Advisor is ontworpen voor het detecteren van livestreaminggegevens. Er is een beperking van de maximale lengte van historische gegevens die de service terugziet en anomaliedetectie uitvoert. Dit betekent dat alleen gegevenspunten na een bepaalde vroegste tijdstempel anomaliedetectieresultaten hebben. Deze vroegste tijdstempel is afhankelijk van de granulariteit van uw gegevens.

Op basis van de granulariteit van uw gegevens worden de lengten van de historische gegevens met anomaliedetectieresultaten hieronder weergegeven.

Granulariteit Maximale lengte van historische gegevens voor anomaliedetectie
Minder dan 5 minuten Onboardtijd - 13 uur
5 minuten tot minder dan 1 uur Onboardtijd - 4 dagen
1 uur tot minder dan 1 dag Onboardtijd - 14 dagen
1 dag Onboardtijd - 28 dagen
Groter dan 1 dag, minder dan 31 dagen Onboardtijd - 2 jaar
Langer dan 31 dagen Onboardtijd - 24 jaar

Wat zijn de gegevensretentie en beperkingen van Metrics Advisor?

  1. Gegevensretentie. Metrics Advisor houdt maximaal 10.000 tijdsintervallen bij wat is een interval? door te tellen vanaf de huidige tijdstempel, ongeacht of er gegevens beschikbaar zijn of niet. Gegevens vallen buiten het venster. Toewijzing van gegevensretentie tot het aantal dagen voor verschillende metrische granulariteit.
Granulariteit (min.) Retentie (dag)
1 6.94
5 34.72
15 104.1
60(=uur) 416.67
1440(=dagelijks) 10000.00
  1. Beperking van maximumaantal tijdreeksen binnen één metrische waarde.

Ze hebben mogelijk meerdere dimensies binnen één metrische waarde en elke dimensie kan meerdere waarden hebben. De maximale dimensiecombinatie voor één metriek mag niet groter zijn dan 100.000.

  • Metrics Advisor-resourcebeheerders en eigenaren van gegevensfeeds krijgen een melding wanneer de beperking van 80% wordt bereikt op de detailpagina van de gegevensfeed.
  • Als de metrische gegevens de beperking hebben overschreden, wordt de gegevensfeed onderbroken en wordt gewacht tot klanten vervolgacties uitvoeren. Het wordt aangeraden om de gegevensfeed te splitsen in meerdere gegevensfeeds met behulp van filteren.
  1. Beperking van maximale gegevenspunten die zijn opgeslagen in één Metrics Advisor-exemplaar

Metrics Advisor telt het totale aantal gegevenspunten van alle gegevensfeeds die vanaf de eerste tijdstempel voor opname naar het exemplaar zijn onboardd. Het maximum aantal gegevenspunten dat moet worden opgeslagen in één Metrics Advisor-exemplaar is 2 miljard.

  • Metrics Advisor-resourcebeheerders en alle gebruikers krijgen een melding wanneer de beperking van 80% wordt bereikt op de pagina met de lijst met gegevensfeeds en via de pagina nieuwe gegevensfeed toevoegen.
  • Als het totale aantal gegevenspunten de beperking heeft overschreden, worden alle gegevensfeeds onderbroken en worden ook de onboarding van nieuwe feeds geblokkeerd . Het wordt aangeraden ongebruikte gegevensfeeds te verwijderen of een nieuwe Metrics Advisor-resource in uw abonnement te maken.

Waarom kan ik me niet aanmelden bij Metrics Advisor? In het foutbericht wordt 'De resource is buiten gebruik gesteld vanwege inactief in 90 dagen'

Er zijn twee gevallen waarin een resource buiten gebruik wordt gesteld:

  • Er wordt een Metrics Advisor-resource gemaakt, maar er is binnen 90 dagen geen gegevensfeed uitgevoerd. De resource wordt na 90 dagen buiten gebruik gesteld vanwege inactiviteit.
  • Als er een of meer gegevensfeeds zijn gemaakt, maar er geen nieuwe gegevens worden opgenomen in Metrics Advisor, wordt de service inactief zonder gegevens verwerkt. Het systeem probeert nog steeds regelmatig gegevens uit de bron te halen op basis van de granulariteit van de metrische gegevens. Als er echter nog steeds geen gegevens beschikbaar zijn of er geen enkele tijdreeks voor een periode van 90 opeenvolgende dagen moet worden verwerkt, wordt de resource buiten gebruik gesteld. Alle historische gegevens die aan de resource zijn gekoppeld, gaan verloren wanneer deze buiten gebruik worden gesteld.

Het is raadzaam om een nieuwe resource te maken en de oude te verwijderen als u het gebruik opnieuw wilt starten.

Hoe kan ik pieken & dips als afwijkingen detecteren?

Als u vooraf gedefinieerde vaste drempelwaarden hebt, kunt u handmatig 'vaste drempelwaarde' instellen in anomaliedetectieconfiguraties. Als er geen drempelwaarden zijn, kunt u 'slimme detectie' gebruiken, wat wordt mogelijk gemaakt door AI. Raadpleeg de detectieconfiguratie afstemmen voor meer informatie.

Hoe kan ik inconformiteit detecteren met regelmatige (seizoensgebonden) patronen als afwijkingen?

'Slimme detectie' kan het patroon van uw gegevens leren, inclusief seizoensgebonden patronen. Vervolgens worden deze gegevenspunten gedetecteerd die niet voldoen aan de normale patronen als afwijkingen. Raadpleeg de detectieconfiguratie afstemmen voor meer informatie.

Biedt Metrics Advisor ondersteuning voor gegevensbronnen die zich achter een VNET bevinden?

Nee, Metrics Advisor biedt momenteel geen ondersteuning voor gegevensbronnen die zich achter een VNET bevinden.

Hoe kan ik platte lijnen detecteren als afwijkingen?

Als uw gegevens normaal gesproken behoorlijk instabiel zijn en veel fluctueren en u wilt worden gewaarschuwd wanneer deze te stabiel wordt of zelfs een platte lijn wordt, kan de drempelwaarde wijzigen worden geconfigureerd om dergelijke gegevenspunten te detecteren wanneer de wijziging te klein is. Raadpleeg configuraties voor anomaliedetectie voor meer informatie.

E-mailinstellingen instellen en waarschuwingen inschakelen via e-mail?

  1. Een gebruiker met abonnementsbeheerder- of resourcegroepbeheerdersbevoegdheden moet naar de Metrics Advisor-resource gaan die in de Azure Portal is gemaakt en het tabblad Toegangsbeheer (IAM) selecteren.

  2. Roltoewijzingen toevoegen selecteren

  3. Kies een rol van Cognitive Services Metrics Advisor Administrator, selecteer uw account zoals in de onderstaande afbeelding.

  4. Selecteer de knop Opslaan en u wordt toegevoegd als beheerder van de Metrics Advisor-resource. Alle bovenstaande acties moeten worden uitgevoerd door abonnementsbeheerder of resourcegroepbeheerder.

    De menupagina toegangsbeheer (IAM) met het toevoegen van een roltoewijzing geselecteerd, gevolgd door een vak met toegangsrechten toewijzen aan geselecteerde gebruiker die wordt weergegeven met een toegangsrol van Cognitive Services Metrics Advisor Administrator, gevolgd door de knop Opslaan van de gebruikersinterface die wordt geselecteerd om de stappen voor het zoeken naar een gebruiker te illustreren en een bepaald toegangsniveau toe te voegen.

  5. Het kan tot één minuut duren voordat de machtigingen zijn doorgegeven. Selecteer vervolgens uw Metrics Advisor-werkruimte en selecteer de instellingsoptie Email in het linkernavigatievenster. Vul de vereiste items in, met name de SMTP-gerelateerde informatie.

  6. Selecteer Opslaan en vervolgens bent u klaar met de e-mailconfiguratie. U kunt nieuwe hooks maken en u abonneren op metrische afwijkingen voor bijna realtime waarschuwingen.

Geavanceerde concepten

Hoe bouwt Metric Advisor een diagnostische structuur voor multidimensionale metrische gegevens?

Een metrische waarde kan worden gesplitst in meerdere tijdreeksen op dimensies. De metrische waarde Response latency wordt bijvoorbeeld bewaakt voor alle services die eigendom zijn van het team. De Service categorie kan worden gebruikt als dimensie om de metrische gegevens te verrijken, dus we worden Response latency gesplitst op Service1, Service2enzovoort. Elke service kan worden geïmplementeerd op verschillende computers in meerdere datacenters, zodat de metrische gegevens verder kunnen worden gesplitst door Machine en Data center.

Service Datacenter Machine
S1 DC1 M1
S1 DC1 M2
S1 DC2 M3
S1 DC2 M4
S2 DC1 M1
S2 DC1 M2
S2 DC2 M5
S2 DC2 M6
...

Vanaf het totaal Response latencykunnen we inzoomen op de metrische gegevens op Data centerServiceen Machine. Misschien is het echter logischer voor service-eigenaren om het pad Service te gebruiken -Data center>>Machine of misschien is het logischer voor infrastructuurtechnici om het pad Data Center te gebruiken -Machine> - .>Service Het hangt allemaal af van de afzonderlijke zakelijke vereisten van uw gebruikers.

In Metric Advisor kunnen gebruikers elk pad opgeven dat ze willen in- of uitzoomen vanuit één knooppunt van de hiërarchische topologie. Nauwkeuriger is de hiërarchische topologie een gerichte acyclische grafiek in plaats van een structuurstructuur. Er is een volledige hiërarchische topologie die bestaat uit alle mogelijke dimensiecombinaties, zoals:

hiërarchisch topologiediagram dat bestaat uit meerdere onderling verbonden hoekpunten en randen met meerdere dimensies met het label S, DC en M met overeenkomende getallen tussen 1 en 6

In theorie, als de dimensie afzonderlijke waarden heeft, heeft de dimensie ServiceData center afzonderlijke waarden en heeft Lm dimensies Machine afzonderlijke waarden, dan kunnen er dimensiecombinaties in de hiërarchische topologie zijn(Ls + 1) * (Ldc + 1) * (Lm + 1).LdcLs

Maar meestal zijn niet alle dimensiecombinaties geldig, wat de complexiteit aanzienlijk kan verminderen. Als gebruikers de metrische gegevens zelf aggregeren, beperken we het aantal dimensies niet. Als u de samengetelde functionaliteit van Metrics Advisor wilt gebruiken, mag het aantal dimensies niet meer dan 6 zijn. We beperken echter het aantal tijdreeksen dat is uitgebreid met dimensies voor een metrische waarde tot minder dan 10.000.

Het hulpprogramma Diagnostische structuur op de diagnostische pagina toont alleen knooppunten waar een anomalie is gedetecteerd, in plaats van de hele topologie. Dit is om u te helpen zich te concentreren op het huidige probleem. Het is ook mogelijk dat niet alle afwijkingen in de metrische gegevens worden weergegeven en in plaats daarvan worden de belangrijkste afwijkingen weergegeven op basis van bijdrage. Op deze manier kunnen we snel de impact, het bereik en het verspreidingspad van de abnormale gegevens ontdekken. Dit vermindert het aantal afwijkingen waar we ons op moeten richten en helpt gebruikers om hun belangrijkste problemen te begrijpen en te vinden.

Wanneer bijvoorbeeld een anomalie optreedt Service = S2 | Data Center = DC2 | Machine = M5, heeft de afwijking van de anomalie invloed op het bovenliggende knooppunt Service= S2, dat ook de anomalie heeft gedetecteerd, maar de anomalie heeft geen invloed op het hele datacenter bij DC2 en alle services op M5. De incidentstructuur zou worden gebouwd zoals in de onderstaande schermopname, de bovenste anomalie wordt vastgelegd op Service = S2en de hoofdoorzaak kan worden geanalyseerd in twee paden die beide leiden tot Service = S2 | Data Center = DC2 | Machine = M5.

5 gelabelde hoekpunten met twee afzonderlijke paden die zijn verbonden door randen met een gemeenschappelijk knooppunt met het label S2. De belangrijkste anomalie wordt vastgelegd op Service = S2 en de hoofdoorzaak kan worden geanalyseerd door de twee paden die beide leiden tot Service = S2 | Datacenter = DC2 | Machine = M5