什麼是 Azure AI 計量建議程式？
重要
從 2023 年 9 月 20 日起，您將無法建立新的 Metrics Advisor 資源。 Metrics Advisor 服務將于 2026 年 10 月 1 日淘汰。
注意
自 2023 年 7 月起，Azure AI 服務包含先前稱為認知服務和 Azure 應用 AI 服務的所有項目。 價格沒有變更。 認知服務和 Azure 應用 AI 的名稱會繼續用於 Azure 計費、成本分析、價目表和價格 API。 應用程式開發介面 (API) 或 SDK 沒有任何中斷性變更。
計量建議程式是 Azure AI 服務的一部分，使用 AI 在時間序列資料中執行資料監視和異常偵測。 此服務會將將模型套用至資料的程式自動化，並提供一組 API 和 Web 型工作區來擷取資料、異常偵測和診斷，而不需要知道機器學習服務。 開發人員可以在服務之上建置 AIOps、述詞維護和商務監視器應用程式。 使用 Metrics Advisor 來：
- 分析多個資料來源的多維度資料
- 識別並相互關聯異常
- 設定及微調資料上使用的異常偵測模型
- 診斷異常狀況並協助進行根本原因分析
本檔包含下列類型的文章：
連線至各種資料來源
Metrics Advisor 可以連線到多個資料存放區並 內嵌多維度計量 資料，包括：SQL Server、Azure Blob 儲存體、MongoDB 等。
容易使用且可自訂的異常偵測
- Metrics Advisor 會自動為您的資料選取最佳模型，而不需要知道任何機器學習服務。
- 自動監視多維度計量 內的 每一個時間序列。
- 使用 參數微調 和 互動式意見反應 來自訂資料上套用的模型，以及未來的異常偵測結果。
透過多個通道即時通知
每當偵測到異常時，Metrics Advisor 就能 使用攔截透過多個通道傳送即時通知 ，例如：電子郵件攔截、Web 攔截、Teams 攔截和 Azure DevOps 攔截。 彈性警示設定可讓您自訂傳送通知的時機和位置。
藉由分析異常來取得智慧型診斷見解
將根本原因分析至特定維度
Metrics Advisor 會將在同一個多維度計量上偵測到的異常合併成診斷樹狀結構，以協助您將根本原因分析成特定維度。 此外，也會透過分析每個維度的最大貢獻來自動分析見解。
使用計量圖表的跨計量分析
計量 圖表 表示計量之間的關聯性。 您可以啟用跨計量分析，以協助您在整體檢視中攔截所有相關計量之間的異常狀態。 最後找出最終的根本原因。
如需 詳細資訊，請參閱如何診斷事件 。
一般流程
工作流程很簡單：在上線資料之後，您可以微調異常偵測，並建立設定以符合您的案例。
- 建立 Metrics Advisor 的 Azure 資源 。
- 使用入口網站建置您的第一個監視器。
- 使用 REST API 來自訂您的實例。
影片
資料保留 & 限制：
Metrics Advisor 最多會保留 10,000 個時間間隔（ 什麼是間隔？ ），無論是否有可用的資料，都會從目前時間戳記向前計算。 資料會從視窗中刪除。 資料保留對應到不同計量細微性的天數計數：
| 細微性（分鐘） | 保留期（日） |
|---|---|
| 1 | 6.94 |
| 5 | 34.72 |
| 15 | 104.1 |
| 60（=每小時） | 416.67 |
| 1440（=每日） | 10000.00 |
也有進一步的限制。 如需詳細資訊， 請參閱常見問題 。
Metrics Advisor 的使用案例
- 使用 Azure AI 計量建議程式保護組織的成長
- 使用 Azure Metric Advisor 進行供應鏈異常偵測和根本原因分析
- 客戶支援：Azure AI 計量建議程式如何協助改善客戶滿意度
- 使用 Azure AI 計量建議程式偵測 Methane 流失
- 使用 Azure AI 計量建議程式的 AIOps - OpenDataScience.com
下一步
- 探索快速入門： 在網路上 監視您的第一個計量。
- 探索快速入門： 使用 REST API 來自訂您的解決方案 。