Что такое Помощник по метрикам ИИ Azure?
Важно!
Начиная с 20 сентября 2023 г. вы не сможете создавать новые ресурсы помощника по метрикам. Служба помощника по метрикам отменяется 1 октября 2026 года.
Примечание.
По состоянию на июль 2023 года службы искусственного интеллекта Azure охватывают все ранее известные как Cognitive Services и приложение Azure лиированные службы искусственного интеллекта. Нет изменений в ценах. Имена Cognitive Services и приложение Azure lied AI продолжают использоваться в выставлении счетов Azure, анализе затрат, прайс-листе и API цен. Критические изменения в интерфейсах программирования приложений (API) или пакетах SDK отсутствуют.
Помощник по метрикам является частью служб ИИ Azure, которые используют ИИ для мониторинга данных и обнаружения аномалий в данных временных рядов. Эта служба автоматизирует процесс применения моделей к данным и предоставляет набор API и рабочую область на основе веб-интерфейсов для приема данных и обнаружения аномалий и диагностики без опыта работы с машинным обучением. Разработчики могут создавать приложения AIOps, прогностического обслуживания и бизнес-мониторинга на основе службы. Помощник по метрикам позволяет выполнять следующие действия:
- анализ многомерных данных из нескольких источников данных;
- выявление и сопоставление аномалий;
- точная настройка модели обнаружения аномалий, используемой для ваших данных;
- диагностика аномалий и помощь в анализе основных причин.
Эта документация включает статьи следующих видов:
- Краткие руководства — пошаговые инструкции, которые помогут вам вызвать службу и быстро получить результат.
- Практические руководства — содержат инструкции для более специфического или специализированного использования службы.
- Тематические статьи — подробно описывают функциональность и возможности службы.
Подключение к разным источникам данных
Помощник по метрикам может подключаться и получать многомерные данные метрик из многих хранилищ данных, включая SQL Server, Хранилище BLOB-объектов Azure, MongoDB и многое другое.
Удобный и настраиваемый механизм обнаружения аномалий
- Помощник по метрикам автоматически выбирает для ваших данных наилучшую модель, и для этого вам не нужно иметь опыт работы с машинным обучением.
- Автоматическое отслеживание всех временных рядов из многомерных метрик.
- Используйте возможности настройки параметров и интерактивной обратной связи для дополнительной настройки модели, которая применяется к вашим данным, и полученных результатов обнаружения аномалий.
Уведомления в реальном времени по нескольким каналам
Помощник по метрикам может при обнаружении аномалий отправлять уведомления в реальном времени через различные каналы, используя перехватчики, например перехватчики электронной почты, веб-перехватчики, перехватчики Teams и DevOps Azure. Гибкая настройка оповещений позволяет настроить время и место отправки уведомления.
Интеллектуальные диагностические сведения на основе анализа аномалий
Анализ первопричины в определенном измерении
Помощник по метрикам объединяет аномалии, обнаруженные в одной многомерной метрике, в дерево диагностики, чтобы облегчить анализ первопричины в определенном измерении. Кроме того, доступны автоматизированные аналитические сведения, которые позволяют проанализировать наибольший вклад каждого измерения.
Перекрестный анализ метрик с помощью графа метрик
Граф метрик указывает отношение между метриками. Перекрестный анализ метрик помогает выявлять аномальные состояния всех связанных метрик в целостном представлении. И в конечном итоге находить первопричину.
Дополнительные сведения см. в статье о диагностике инцидентов.
Стандартный рабочий процесс
Рабочий процесс достаточно прост: после подключения данных вы настраиваете обнаружение аномалий и создаете конфигурации, подходящие для вашего сценария.
- Создайте ресурс Azure для Помощника по метрикам.
- Создайте свой первый монитор с помощью веб-портала.
- Используйте REST API для настройки своего экземпляра.
Видео
Хранение данных и ограничения
Помощник по метрикам хранит не более 10 000 интервалов времени (что такое интервал?), отсчитанных вперед от текущей метки времени, независимо от того, доступны ли данные. Данные, выходящие за пределы указанного окна, удаляются. Ниже представлена зависимость длительности хранения данных от числа дней для различных степеней детализации метрик.
| Степень детализации (мин) | Хранение (дней) |
|---|---|
| 1 | 6,94 |
| 5 | 34,72 |
| 15 | 104,1 |
| 60 (ежечасно) | 416.67 |
| 1440 (ежедневно) | 10000,00 |
Также существуют дополнительные ограничения. Дополнительные сведения см. в разделе Часто задаваемые вопросы.
Варианты использования Помощника по метрикам
- Защита роста вашей организации с помощью помощника по метрикам искусственного интеллекта Azure
- Обнаружение аномалий цепочки поставок и анализ первопричин с использованием Помощника по метрикам Azure
- Поддержка клиентов: как помощник по метрикам ИИ Azure может помочь повысить удовлетворенность клиентов
- Обнаружение утечки метана с помощью помощника по метрикам искусственного интеллекта Azure
- AIOps с помощником по метрикам ИИ Azure — OpenDataScience.com
Следующие шаги
- Изучите краткое руководство. Мониторинг первой метрики в Интернете.
- Ознакомьтесь с кратким руководством. Используйте ИНТЕРФЕЙСы REST API для настройки решения.