Simple Log Service:Entrenar un modelo con datos de métricas agregados mediante SQL

Requisitos previos

• Recopile los registros en el logstore de origen. Para obtener más información, consulte Data collection overview.

• Configure un índice para el logstore de origen. Para obtener más información, consulte Create an index.

• Cree una instancia de Intelligent Anomaly Analysis. Para obtener más información, consulte Create an instance.

Crear un trabajo de inspección inteligente

Ir a la creación del trabajo

1. Inicie sesión en la consola de Simple Log Service.

2. Vaya a la página de creación de trabajos.

   1. En la sección Log Application, haga clic en Intelligent Anomaly Analysis.

   2. En la lista de instancias, haga clic en la instancia deseada.

   3. En el panel de navegación izquierdo, haga clic en Intelligent Inspection.

   4. Haga clic en Real-time Inspection.

   5. En la sección Inspection Job, haga clic en Create Now.

Información básica

En el paso Basic Information del asistente Create Intelligent Inspection Job, configure los siguientes parámetros y haga clic en Next.

Configuración de funciones de datos

Si sus datos de series temporales contienen etiquetas de anomalías, seleccione Data Feature Settings. De lo contrario, seleccione Anomaly injection.

1. Para obtener más información sobre las instrucciones de consulta y análisis, consulte Query overview y Overview of query and analysis.

   Función de datos

   • Instrucción de consulta

     * | select (__time__ - __time__%60) as time, entity, count(*) as metric, if(count(*) > 1000, 1, 0) as label from log group by time, entity limit 1000000

   • Nombre de etiqueta: label

   • Entidad: entity

   • Función: metric

     Parámetro	Descripción
     Time	El campo que identifica la columna de tiempo en los datos de origen.
     Granularity	El intervalo de observación de los datos, en segundos. El valor debe estar entre 5 y 3600. Se recomienda un intervalo de 60 segundos o más.
     Entity	El campo que identifica una entidad específica. El trabajo de inspección inteligente agrega los datos por este campo para generar las series temporales.
     Feature	El campo que contiene los datos de la función que se van a analizar.
     Label name	El campo que contiene las etiquetas de anomalías. 1: indica que el punto de datos es anómalo. 0: indica que el punto de datos es normal.

   Inyección de anomalías

   • Instrucción de consulta

     * | select (__time__ - __time__%60) as time, entity, count(*) as metric from log group by time, entity limit 1000000

   • Entidad: entity

   • Función: metric

   • Tasa de anomalías: 0.001

   Parámetro	Descripción
   Time	El campo que identifica la columna de tiempo en los datos de origen.
   Granularity	El intervalo de observación de los datos, en segundos. El valor debe estar entre 5 y 3600. Se recomienda un intervalo de 60 segundos o más.
   Entity	El campo que identifica una entidad específica en los datos de origen. El trabajo de inspección inteligente agrega los datos según los identificadores de entidad para generar las series temporales.
   Feature	El campo que identifica datos de función específicos en los datos de origen.
   Anomaly injection	Especifica si se guardan los datos después de inyectar las anomalías.
   Anomaly rate	La proporción de datos anómalos que se van a inyectar. Por ejemplo, un valor de 0.001 significa que el 0.1 % de los puntos de datos se inyectan como anomalías.
   Anomaly type	Los tipos de anomalías que se van a inyectar en la secuencia de funciones.

Configuración del algoritmo

1. En la sección Algorithm configuration, seleccione un Algorithm. Solo se admite el supervised anomaly detection algorithm.

2. En la sección Scheduling Settings, configure los siguientes parámetros.

   Parámetro	Descripción
   Start time	La hora de inicio de la serie temporal que procesará el trabajo de entrenamiento del modelo.
   End time	La hora de finalización de la serie temporal que procesará el trabajo de entrenamiento del modelo.
   End time of model learning	Este parámetro especifica la hora límite para los datos de entrenamiento y debe estar entre Start time y End time. El sistema usa los datos desde Start time hasta End time of model learning para el entrenamiento, y los datos desde End time of model learning hasta End time para la validación.

Gestionar trabajos de inspección inteligente

En el panel de navegación izquierdo de la consola de Simple Log Service, elija Intelligent Inspection > Real-time Inspection para abrir la página de gestión de trabajos. Desde la columna Actions, puede editar o eliminar trabajos.

1. Consultar un trabajo: busque el trabajo de entrenamiento del modelo en la lista de trabajos y haga clic en su ID para ver los detalles.

   1. En Entity information list, haga clic en un ID de entidad.

   2. En el panel que aparece, cree una tarea de predicción.

      Parámetro	Descripción
      Task name	El nombre de la tarea de predicción, que también corresponde a la tarea de inspección en tiempo real.
      Entity ID	Los ID de las secuencias de entidades que se van a inspeccionar.
      Anomaly type to follow	Los tipos de anomalías en los que se enfocará la tarea dentro de la secuencia de funciones.
      Start time	La hora a partir de la cual la tarea comienza a leer e inspeccionar los datos de series temporales.
      Data latency	La latencia máxima esperada para que los datos se escriban en Simple Log Service. La tarea espera este tiempo antes de leer los datos para garantizar que estén completos.
      Send alert	Especifica si se envían alertas cuando se detectan anomalías.
      Alert policy	Una política de alertas combina, silencia y suprime las alertas generadas. Si establece la política de alertas en Simple Mode o Standard Mode, no necesita configurar ninguna política adicional. Simple Log Service usa de forma predeterminada la política de alertas dinámica integrada (sls.builtin.dynamic). Si selecciona Advanced Mode, puede elegir una política de alertas integrada o personalizada. Para obtener más información sobre cómo crear una política de alertas, consulte Create an alert policy.
      Action policy	Una política de acciones controla los canales y la frecuencia de notificación de las alertas. Si establece la política de alertas en Simple Mode, solo necesita configurar un grupo de acciones. Después de configurarlo, Simple Log Service crea automáticamente una política de acciones llamada Rule Name-Action Policy. Todas las alertas que active esta regla se enviarán a través de dicha política. Para obtener más información sobre cómo configurar los canales de notificación, consulte Notification methods. Si establece Alert Policy en Standard Mode o Advanced Mode, puede seleccionar una política de acciones integrada o personalizada para las notificaciones de alerta. Para obtener más información sobre cómo crear una política de acciones, consulte Action policies. Cuando establece Alert Policy en Advanced Mode, también puede habilitar o deshabilitar Custom Action Policy. Para obtener más información, consulte Dynamic action policy mechanism.

2. Editar un trabajo.

3. Eliminar un trabajo.

   Importante

   Los trabajos de inspección inteligente eliminados no se pueden restaurar. Proceda con precaución.

Siguientes pasos

Alerts and labeling feedback