快速入門：使用入口網站監視您的第一個計量
重要
從 2023 年 9 月 20 日起，您將無法建立新的計量建議程式資源。 計量建議程式服務將於 2026 年 10 月 1 日淘汰。
佈建 Azure AI 計量建議程式的執行個體時，可以使用 API 和 Web 工作區與服務互動。 Web 工作區可讓您直接且快速地開始使用服務。 同時也提供以視覺方式進行設定、自訂模型，以及執行根本原因分析。
必要條件
- Azure 訂用帳戶。 免費建立一個。
- 擁有 Azure 訂用帳戶之後，在 Azure 入口網站中建立計量建議程式資源，以部署計量建議程式的執行個體。
提示
- 可能需要 10 到 30 分鐘，計量建議程式資源才會部署完成。 成功部署後選取 [移至資源]。
- 如果要使用 REST API 與服務互動，您需要所建立資源的金鑰和端點。 您可以在所建立資源的 [金鑰和端點] 索引標籤中找到相關資訊。
本文件使用 SQL 資料庫做為建立第一個監視器的範例。
登入您的工作區
建立資源之後，請使用 Active Directory 帳戶登入計量建議程式入口網站。 從登陸頁面中，選取您剛建立的目錄、訂用帳戶和工作區，然後選取 [開始使用]。 若要使用時間序列資料，請從左側功能表中選取 [新增資料摘要]。
目前，您可以在每個可用的區域建立一個 Metrics Advisor 資源。 您可以隨時在計量建議程式入口網站中切換工作區。
時間序列資料
計量建議程式會針對不同的資料來源 (例如 Azure SQL Database、Azure 資料總管和 Azure 表格儲存體) 提供連接器。 不同連接器的連線資料步驟很類似，雖然某些設定參數可能不同。 如需詳細資訊，請參閱連線不同的資料來源。
本快速入門會使用 SQL 資料庫做為範例。 您也可以依照相同的步驟內嵌自己的資料。
資料結構描述需求和組態
Azure AI 計量建議程式是用於時間序列異常偵測、診斷和分析的服務。 作為 AI 服務，其會使用您的資料來定型所使用的模型。 服務接受具有下列資料行的彙總資料資料表：
- 量值 (必要)：量值是基本或單位特定的字詞，也是可量化的計量值。 其表示包含數值的一或多個資料行。
- 時間戳記 (選用)：零或一個類型為
DateTime或String的資料行。 未設定這個資料行時，時間戳記會設定為每個內嵌期間的開始時間。 格式化時間戳記，如下所示：yyyy-MM-ddTHH:mm:ssZ。 - 維度 (選用)：維度是一或多個類別值。 這些值的組合會識別特定的單變量時間序列 (例如國家/地區、語言和租用戶)。 維度資料行可以是任何資料類型。 使用大量資料行和值時請小心，以避免處理過多的維度數。
如果您使用資料來源，例如 Azure Data Lake Storage 或 Azure Blob 儲存體，您可以彙總資料，以符合預期的計量結構描述。 這是因為這些資料來源會使用檔案作為計量輸入。
如果您使用資料來源，例如 Azure SQL 或 Azure 資料總管，您可以使用彙總函數，將資料彙總至預期的結構描述。 這是因為這些資料來源支援執行查詢，以從來源取得計量資料。
設定連線設定和查詢
藉由連線到您的時間序列資料來源來新增資料摘要。 從選取下列參數開始：
- 來源類型：儲存時間序列資料的資料來源類型。
- 細微性：時間序列資料中連續資料點之間的間隔 (例如每年、每月、每天)。 支援的最短間隔為 60 秒。
- 內嵌開始時間 (UTC): 要內嵌第一個時間戳記的開始時間。
載入資料
輸入連線和查詢字串之後，請選取 [載入資料]。 計量建議程式會檢查連線和載入資料的權限、檢查查詢中使用的必要參數，以及檢查資料來源中的資料行名稱。
如果此步驟發生錯誤：
- 檢查連接字串是否有效。
- 確認有足夠的權限，且擷取背景工作角色 IP 位址獲得存取權。
- 檢查查詢中是否使用必要參數 (
@IntervalStart和@IntervalEnd)。
結構描述組態
執行查詢載入資料之後，請選取適當的欄位。
| 選取項目 | 描述 | 附註 |
|---|---|---|
| Timestamp | 資料點的時間戳記。 如果省略時間戳記，則在內嵌資料點時，計量建議程式會使用時間戳記。 針對每個資料摘要，您最多可以指定一個資料行作為時間戳記。 | 選擇性。 最多只能指定一個資料行。 |
| Measure | 資料摘要中的數值。 針對每個資料摘要，您可以指定多個量值，但至少應選取一個資料行做為量值。 | 應指定至少一個資料行。 |
| 維度 | 類別值。 不同值的組合會識別特定的單一維度時間序列。 範例包括國家/地區、語言和租用戶。 您可以選取無或任意數目的資料行做為維度。 如果您選取非字串資料行做為維度，請謹慎使用維度分解。 | 選擇性。 |
| 忽略 | 略過選取的資料行。 | 選擇性。 對於支援使用查詢取得資料的資料來源，沒有忽略選項。 |
設定結構描述之後，請選取 [驗證結構描述]。 計量建議程式會執行下列檢查：
- 查詢資料的時間戳記是否為屬於單一間隔。
- 是否在一個計量間隔內針對相同維度組合傳回重複的值。
自動彙總設定
重要
如果要啟用根本原因分析和其他診斷功能，請設定「自動彙總設定」。 啟用分析之後，您無法變更自動彙總設定。
計量建議程式可以在擷取期間自動對每個維度執行彙總。 然後，服務會建置階層，您可以在根本原因分析和其他診斷功能中使用該階層。 如需詳細資訊，請參閱自動彙總設定。
為資料摘要提供自訂名稱，該名稱會顯示在工作區中。 選取 [提交]。
調整偵測組態
新增資料摘要之後，計量建議程式會嘗試從指定的開始日期內嵌計量資料。 資料可能需要一些時間才能完全內嵌，您可以選取資料摘要頁面頂端的 [內嵌進度] 檢視內嵌狀態。 如果資料已內嵌，Metrics Advisor 會套用偵測，並繼續監視新資料的來源。
套用偵測時，請選取資料摘要中所列的其中一個計量，以尋找計量詳細資料頁面。 您可以在其中：
- 檢視此計量下所有時間序列配量的視覺效果。
- 更新偵測設定以符合預期的結果。
- 為偵測到的異常設定通知。
檢視診斷見解
微調偵測設定後，您應發現偵測到的異常會反映出資料中的實際異常狀況。 計量建議程式會對多維度計量執行分析，以找出特定維度的根本原因。 服務也會使用計量圖表功能來執行跨計量分析。
若要檢視診斷深入解析，請選取時間序列視覺效果的紅色點。 這些紅色點代表偵測到的異常。 隨即會出現一個視窗，其中包含事件分析頁面的連結。
在 [事件分析] 頁面上，您會看到一組相關的異常和診斷深入解析。 下列各節涵蓋診斷事件的主要步驟。
檢查目前事件的摘要
您可以在事件分析頁面頂端找到摘要。 此摘要包含基本資訊、動作和追蹤，以及分析的根本原因。 基本資訊包含圖表的主要受影響的序列、影響開始和結束時間、嚴重性，以及包含的異常總數。
分析的根本原因是自動分析的結果。 計量建議程式會分析在時間序列上擷取的所有異常狀況，在一個計量內具有相同時間戳記的不同維度值。 然後，服務會一起執行相互關聯、將與群組相關的異常分組在一起，並產生根本原因的相關建議。
根據這些功能，您已經可以直接看到目前的異常狀態以及事件帶來的影響，還有最可能的根本原因。 然後，您可以採取立即動作來解決事件。
檢視跨維度的診斷深入解析
您也可以使用診斷樹狀結構功能，以整體方式取得相同計量內其他維度異常狀態的詳細資訊。
對於具有多個維度的計量，計量建議程式會將時間序列分類為階層 (稱為診斷樹狀結構)。 例如，營收計量是由兩個維度監視：區域和類別。 您需要有彙總的維度值，例如 SUM。 然後，region = SUM 和 category = SUM 的時間序列會分類為樹狀結構內的根節點。 每當 SUM 維度有異常擷取時，您可以進行分析，找出哪個特定維度值對父節點異常造成最大影響。 選取每個節點以將其展開來取得詳細資訊。
檢視跨計量的診斷深入解析
有時候，藉由檢查單一計量的異常狀態，會難以分析問題，而且您需要將多個計量相互關聯。 若要這樣做，請設定計量圖表，其會指出計量之間的關聯性。
藉由使用上一節所述的跨維度診斷結果，您可以識別根本原因僅限於特定維度值。 然後使用計量圖表依分析的根本原因維度進行篩選，以檢查其他計量的異常狀態。
您也可以使用其他功能，跨更多診斷深入解析進行樞紐分析。 這些功能可協助您向下鑽研異常維度、檢視類似的異常狀況，以及跨計量進行比較。 如需詳細資訊，請參閱診斷事件。
在發現新的異常時收到通知
如果要在資料中偵測到異常時收到警示，您可以為一或多個計量建立訂用帳戶。 Metrics Advisor 會使用勾點來傳送警示。 支援的勾點類型有三種：電子郵件勾點、網路勾點和 Azure DevOps。 我們會使用網頁勾點作為範例。
建立 Webhook
在計量建議程式中，您可以使用 Web 勾點，以程式設計方式呈現異常。 服務會在觸發警示時呼叫使用者提供的 API。 如需詳細資訊，請參閱建立勾點。
設定警示設定
建立勾點之後，警示設定會決定應該如何傳送警示通知，以及應該傳送哪個警示通知。 您可以為每個計量設定多個警示設定。 有兩個重要的設定分別為警示納入範圍 (指定要包含的異常)，以及篩選異常選項 (以定義要包含在警示中的異常)。 如需詳細資訊，請參閱新增或編輯警示設定。