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 Metrics Advisor 資源。 Metrics Advisor 服務將于 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 型工作區可作為快速開始使用服務的簡單方式。 它也提供視覺化方式來設定設定、自訂您的模型,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。
- 當您擁有 Azure 訂用帳戶時, 請在 Azure 入口網站中建立 Metrics Advisor 資源 ,以部署您的 Metrics Advisor 實例。
提示
- 您的 Metrics Advisor 資源部署可能需要 10 到 30 分鐘的時間。 在成功部署資源之後,選取 [移至資源 ]。
- 如果您想要使用 REST API 與服務互動,您需要從您建立的資源取得金鑰和端點。 您可以在所建立資源的 [ 金鑰和端點] 索引 標籤上找到它們。
本檔使用 SQL 資料庫作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,請使用您的 Active Directory 帳戶登入 Metrics Advisor 入口網站。 從登陸頁面上,選取 您剛才建立的 [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 Metrics Advisor 入口網站中切換工作區。
時間序列資料
Metrics Advisor 提供不同資料來源的連接器,例如 Azure SQL 資料庫、Azure 資料總管和 Azure 資料表儲存體。 連接資料的步驟與不同的連接器類似,但有些組態參數可能會有所不同。 如需詳細資訊,請參閱 連線不同的資料來源 。
本快速入門使用 SQL 資料庫作為範例。 您也可以遵循相同的步驟擷取自己的資料。
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、每月或每日)。 支援的最短間隔為 60 秒。
- 擷取自 (UTC) 的資料:要擷取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 ]。 Metrics Advisor 會檢查連接和載入資料的許可權、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。
- 確認有足夠的許可權,且擷取背景工作 IP 位址已獲授與存取權。
- 檢查查詢中是否使用必要的參數 (
@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,Metrics Advisor 會在擷取資料點時改用時間戳記。 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。 不同值的組合可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。 如果您要選取非字串資料行作為維度,請小心維度爆炸。 | 選擇性。 |
忽略 | 略過選取的資料行。 | 選擇性。 對於支援使用查詢來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]。 Metrics Advisor 會執行下列檢查:
- 查詢資料的時間戳記是否屬於一個單一間隔。
- 在一個計量間隔內,是否針對相同維度組合傳回重複的值。
自動匯總設定
重要
如果您想要啟用根本原因分析和其他診斷功能,請設定自動匯總設定。 啟用分析之後,就無法變更自動匯總設定。
Metrics Advisor 可以在擷取期間自動在每個維度上執行匯總。 然後服務會建置階層,以用於根本原因分析和其他診斷功能。 如需詳細資訊,請參閱 自動匯總設定 。
提供資料摘要的自訂名稱,這會顯示在工作區中。 選取 [提交] 。
調整偵測組態
新增資料摘要之後,Metrics Advisor 會嘗試從指定的開始日期內嵌計量資料。 資料需要一些時間才能完全擷取,而您可以在資料摘要頁面頂端選取 [擷取進度 ] 來檢視擷取狀態。 如果擷取資料,Metrics Advisor 將會套用偵測,並繼續監視新資料的來源。
套用偵測時,請選取資料摘要中列出的其中一個計量,以尋找 [ 計量詳細資料] 頁面 。 您可以在這裡:
- 檢視此計量下所有時間序列配量的視覺效果。
- 更新偵測組態以符合預期的結果。
- 設定偵測到異常的通知。
檢視診斷深入解析
微調偵測組態之後,您應該發現偵測到的異常會反映資料中的實際異常。 Metrics Advisor 會對多維度計量執行分析,以找出特定維度的根本原因。 此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上的紅點。 這些紅點代表偵測到的異常狀況。 視窗隨即出現,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。 基本資訊包括圖表、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。 Metrics Advisor 會分析在時間序列上擷取的所有異常,在相同時間戳記上具有不同維度值的一個計量內。 然後服務會一起執行相互關聯、將群組相關的異常叢集起來,並產生根本原因的相關建議。
根據這些情況,您可以直接檢視目前的異常狀態、事件的影響,以及最有可能的根本原因。 然後,您可以立即採取行動來解決事件。
檢視跨維度診斷深入解析
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。
針對具有多個維度的計量,Metrics Advisor 會將時間序列分類為階層(稱為診斷樹狀結構)。 例如,收入計量是由兩個維度監視:區域和類別。 您需要有匯總的維度值,例如 SUM
。 然後,和 category = SUM
的時間序列 region = SUM
會分類為樹狀結構內的根節點。 每當維度中擷取 SUM
異常時,您可以分析它,找出哪個特定維度值對父節點異常造成最大貢獻。 選取每個節點以展開以取得詳細資訊。
檢視跨計量診斷深入解析
有時候,藉由檢查單一計量的異常狀態,很難分析問題,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,以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的維度值。 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切入異常維度、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 。
找到新異常時收到通知
如果您想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。 支援三種類型的攔截:電子郵件攔截、Web 攔截和 Azure DevOps。 我們將使用 Web 攔截作為範例。
建立 Web 攔截
在 Metrics Advisor 中,您可以使用 Web 攔截,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傳送警示通知的方式和方式。 您可以為每個計量設定多個警示設定。 兩個重要的設定是 警示 ,指定要包含的異常,以及 篩選異常選項 ,其會定義要包含在警示中的異常狀況。 如需詳細資訊,請參閱 新增或編輯警示設定 。