Perguntas frequentes sobre o Metrics Advisor

A partir de 20 de setembro de 2023, você não poderá criar novos recursos do Consultor de Métricas. O serviço de Consultor de Métricas será desativado no dia 1º de outubro de 2026.

Consulte a definição de métrica multidimensional no glossário.

No mínimo, um ponto de dados pode desencadear a deteção de anomalias. No entanto, isso não traz a melhor precisão. O serviço assumirá uma janela de pontos de dados anteriores usando o valor especificado como a regra "preenchimento de lacuna" durante a criação do feed de dados.

Recomendamos ter alguns dados antes do carimbo de data/hora que você deseja detetar. Com base na granularidade dos seus dados, a quantidade de dados recomendada varia conforme abaixo.

• O Metrics Advisor processa dados de séries cronológicas que são coletados da fonte de dados de um cliente, os dados históricos são usados para a seleção do modelo e determinam o limite de dados esperado.
• Os dados de séries cronológicas e os resultados de inferência do cliente serão armazenados no serviço. O Metrics Advisor não armazena nem processa dados do cliente fora da região onde o cliente implanta a instância de serviço.

O Metrics Advisor foi projetado para detetar dados de transmissão ao vivo. Há uma limitação do comprimento máximo de dados históricos que o serviço irá olhar para trás e executar a deteção de anomalias. Isso significa que apenas os pontos de dados após um determinado carimbo de data/hora mais antigo terão resultados de deteção de anomalias. Esse carimbo de data/hora mais antigo depende da granularidade dos seus dados.

Com base na granularidade dos seus dados, os comprimentos dos dados históricos que terão resultados de deteção de anomalias são os seguintes.

1. Retenção de dados. O Metrics Advisor manterá no máximo 10.000 intervalos de tempo o que é um intervalo? contagem direta a partir do carimbo de data/hora atual, independentemente de haver dados disponíveis ou não. Os dados que caírem da janela serão excluídos. Mapeamento de retenção de dados para contagem de dias para diferentes granularidades métricas.

2. Limitação na contagem máxima de séries temporais dentro de uma métrica.

Eles podem ter várias dimensões dentro de uma métrica, e cada dimensão pode ter vários valores. A combinação de dimensão máxima para uma métrica não deve exceder 100k.

• Os administradores de recursos do Metrics Advisor e os proprietários de feeds de dados serão notificados quando a limitação de 80% for atingida na página de detalhes do feed de dados.
• Se a métrica tiver excedido a limitação, o feed de dados será pausado e aguardará que os clientes tomem ações de acompanhamento. Sugere-se dividir o feed de dados em vários feeds de dados usando a filtragem.

3. Limitação no máximo de pontos de dados armazenados em uma instância do Metrics Advisor

O Metrics Advisor conta com o total de pontos de dados de todos os feeds de dados integrados à instância a partir do primeiro carimbo de data/hora de ingestão. O número máximo de pontos de dados a serem armazenados em uma instância do Metrics Advisor é de 2 bilhões.

• Os administradores de recursos do Metrics Advisor e todos os usuários serão notificados quando a limitação de 80% for atingida na página de listagem do feed de dados e por meio da página adicionar novo feed de dados.
• Se o total de pontos de dados tiver excedido a limitação, todos os feeds de dados serão pausados e a integração de novos feeds também será bloqueada . Sugere-se excluir feeds de dados não utilizados ou criar um novo recurso do Consultor de Métricas em sua assinatura.

Há dois casos em que um recurso é desativado:

• Um recurso do Consultor de Métricas é criado, mas nenhum feed de dados foi integrado dentro de 90 dias. O recurso será desativado após 90 dias devido à inatividade.
• Se um ou vários feeds de dados tiverem sido criados, mas não houver novos dados sendo ingeridos no Metrics Advisor, o serviço entrará no modo ocioso sem dados a serem processados. O sistema ainda tentará pegar dados regularmente da fonte de acordo com a granularidade das métricas. No entanto, se continuar sem dados disponíveis ou sem séries cronológicas únicas a serem processadas por um período de 90 dias consecutivos, o recurso será desativado. Todos os dados históricos associados ao recurso serão perdidos quando ele for desativado.

Recomenda-se criar um novo recurso e excluir o antigo, se você quiser reiniciar o uso.

Se você tiver limites rígidos predefinidos, poderá definir manualmente "limite rígido" em configurações de deteção de anomalias. Se não houver limites, você pode usar a "deteção inteligente", que é alimentada por IA. Consulte para ajustar a configuração de deteção para obter detalhes.

A "deteção inteligente" é capaz de aprender o padrão dos seus dados, incluindo padrões sazonais. Em seguida, ele deteta os pontos de dados que não estão de acordo com os padrões regulares como anomalias. Consulte para ajustar a configuração de deteção para obter detalhes.

Não, o Metrics Advisor atualmente não oferece suporte a fontes de dados que estão por trás de uma VNET.

Se os seus dados são normalmente bastante instáveis e flutuam muito, e você quer ser alertado quando ele se torna muito estável ou até mesmo se torna uma linha plana, "Limite de alteração" é capaz de ser configurado para detetar esses pontos de dados quando a alteração é muito pequena. Consulte as configurações de deteção de anomalias para obter detalhes.

1. Um usuário com privilégios de administrador de assinatura ou administrador de grupo de recursos precisa navegar até o recurso do Consultor de Métricas criado no portal do Azure e selecionar a guia Controle de acesso (IAM).

2. Selecione Adicionar atribuições de função

3. Escolha uma função de Administrador do Consultor de Métricas de Serviços Cognitivos, selecione sua conta como na imagem abaixo.

4. Selecione o botão Salvar e você será adicionado como administrador do recurso do Consultor de Métricas. Todas as ações acima precisam ser executadas pelo administrador de assinatura ou administrador de grupo de recursos.

   

5. Pode levar até um minuto para que as permissões se propaguem. Em seguida, selecione o espaço de trabalho do Consultor de Métricas e selecione a opção Configuração de e-mail no painel de navegação esquerdo. Preencha os itens necessários, em particular as informações relacionadas ao SMTP.

6. Selecione Salvar e, em seguida, você estará pronto com a configuração de email. Você pode criar novos ganchos e assinar anomalias métricas para alertas quase em tempo real.

Uma métrica pode ser dividida em várias séries temporais por dimensões. Por exemplo, a métrica Response latency é monitorada para todos os serviços pertencentes à equipe. A Service categoria poderia ser usada como uma dimensão para enriquecer a métrica, então somos Response latency divididos por Service1, Service2e assim por diante. Cada serviço pode ser implantado em máquinas diferentes em vários data centers, para que a métrica possa ser dividida por Machine e Data center.

A partir do total Response latency, podemos detalhar a métrica por Service, Data center e Machine. No entanto, talvez faça mais sentido para os proprietários de serviços usar o caminho Service -Data center> -Machine>, ou talvez faça mais sentido para os engenheiros de infraestrutura usar o caminho Data Center ->Machine-.>Service Tudo depende dos requisitos de negócios individuais de seus usuários.

No Metric Advisor, os usuários podem especificar qualquer caminho que desejem detalhar ou acumular a partir de um nó da topologia hierárquica. Mais precisamente, a topologia hierárquica é um grafo acíclico dirigido em vez de uma estrutura de árvore. Há uma topologia hierárquica completa que consiste em todas as combinações de dimensões potenciais, como esta:

Em teoria, se a dimensão Service tem Ls valores distintos, a dimensão Data center tem Ldc valores distintos e a dimensão Machine tem Lm valores distintos, então poderia haver (Ls + 1) * (Ldc + 1) * (Lm + 1) combinações de dimensões na topologia hierárquica.

Mas geralmente nem todas as combinações de dimensões são válidas, o que pode reduzir significativamente a complexidade. Atualmente, se os próprios usuários agregam a métrica, não limitamos o número de dimensões. Se você precisar usar a funcionalidade de rollup fornecida pelo Metrics Advisor, o número de dimensões não deve ser superior a 6. No entanto, limitamos o número de séries temporais expandidas por dimensões para uma métrica a menos de 10.000.

A ferramenta Árvore de diagnóstico na página de diagnóstico mostra apenas os nós onde uma anomalia foi detetada, em vez de toda a topologia. Isso é para ajudá-lo a se concentrar no problema atual. Ele também pode não mostrar todas as anomalias dentro da métrica e, em vez disso, exibirá as principais anomalias com base na contribuição. Dessa forma, podemos descobrir rapidamente o impacto, o escopo e o caminho de disseminação dos dados anormais. O que reduz significativamente o número de anomalias em que precisamos nos concentrar e ajuda os usuários a entender e localizar seus principais problemas.

Por exemplo, quando ocorre uma anomalia no Service = S2 | Data Center = DC2 | Machine = M5, o desvio da anomalia afeta o nó Service= S2pai , que também detetou a anomalia, mas a anomalia não afeta todo o data center em DC2 e todos os serviços em M5. A árvore de incidentes seria construída como na captura de tela abaixo, a anomalia superior é capturada em Service = S2, e a causa raiz poderia ser analisada em dois caminhos que ambos levam a Service = S2 | Data Center = DC2 | Machine = M5.

Próximos passos

• Visão geral do Consultor de Métricas