Simple Log Service:Melatih model dengan data metrik yang diagregasi SQL

Buat task Intelligent Inspection

Navigasi ke halaman pembuatan

1. Masuk ke Simple Log Service console.

2. 1. Pada bagian Log Application, klik Intelligent Anomaly Analysis.

   2. Pada daftar instans, klik instans target.

   3. Di panel navigasi sebelah kiri, klik Intelligent Inspection.

   4. Klik Real-time Inspection.

   5. Pada bagian Inspection Job, klik Create Now.

Informasi dasar

Pada langkah Basic Information dari wizard Create Intelligent Inspection Job, konfigurasikan parameter berikut dan klik Next.

Konfigurasi fitur data

Jika data deret waktu Anda berisi label anomali, pilih tab Data Feature Settings. Jika tidak, pilih tab Anomaly Injection.

1. Sintaksis kueri dan analisis dijelaskan dalam Ikhtisar kueri dan Ikhtisar kueri dan analisis.

   Fitur data

   • Query Statement

     * | 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

   • Label Name: label

   • Entity: entity

   • Feature: metric

     Parameter	Deskripsi
     Time	Kolom waktu dalam data sumber.
     Granularity	Interval observasi dalam detik. Nilai valid: 5 hingga 3600. Disarankan: 60 atau lebih besar.
     Entity	Identifier entitas dalam data sumber. Digunakan untuk mengagregasi data dan menghasilkan deret waktu.
     Feature	Identifier fitur dalam data sumber.
     Label name	Label anomali dalam data sumber. 1 menunjukkan bahwa titik data bersifat anomali. 0 menunjukkan bahwa titik data bersifat normal.

   Anomaly injection

   • Query Statement

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

   • Entity: entity

   • Feature: metric

   • Anomaly rate: 0.001

   Parameter	Deskripsi
   Time	Kolom waktu dalam data sumber.
   Granularity	Interval observasi dalam detik. Nilai valid: 5 hingga 3600. Disarankan: 60 atau lebih besar.
   Entity	Identifier entitas dalam data sumber. Digunakan untuk mengagregasi data dan menghasilkan deret waktu.
   Feature	Identifier fitur dalam data sumber.
   Anomaly Injection	Apakah akan menyimpan data setelah injeksi anomali.
   Anomaly rate	Rasio data anomali yang diinjeksikan terhadap total data deret waktu. Misalnya, 0.001 berarti 0,1% titik data bersifat anomali setelah injeksi.
   Anomaly type	Jenis anomali yang akan diinjeksikan ke dalam urutan fitur.

Konfigurasi algoritma

1. Pada bagian Algorithm configuration, pilih Algorithm. Hanya algoritma deteksi anomali terawasi (supervised anomaly detection algorithms) yang didukung.

2. Pada bagian Scheduling Settings, konfigurasikan parameter berikut.

   Parameter	Deskripsi
   Start at	Waktu mulai deret waktu untuk pelatihan.
   End time	Waktu akhir deret waktu untuk pelatihan.
   End time of model learning	Akhir periode pelatihan. Harus berada di antara Start at dan End time. Data sebelum titik ini digunakan untuk melatih model; data setelahnya digunakan untuk validasi.

Kelola task Intelligent Inspection

1. View job: Klik ID pekerjaan di daftar pekerjaan untuk melihatnya.

   1. Pada daftar Entity Information, klik ID entitas.

   2. Pada panel yang muncul, buat pekerjaan prediksi.

      Parameter	Deskripsi
      Task name	Nama task prediksi.
      Entity ID	Urutan ID entitas yang akan diinspeksi.
      Anomaly type to follow	Jenis anomali yang akan dipantau.
      Start at	Waktu mulai task membaca dan menginspeksi data.
      Data latency	Tundaan maksimum yang diharapkan (dalam detik) bagi data untuk tiba di SLS. Task akan menunggu durasi ini untuk memastikan kelengkapan data.
      Send alert	Apakah akan mengirim notifikasi peringatan untuk anomali yang terdeteksi.
      Alert Policy	Menggabungkan, membungkam, dan menekan peringatan yang dipicu. Jika Anda memilih Simple Mode atau Standard Mode, Anda tidak perlu mengonfigurasi Alert Policy. Simple Log Service secara default menggunakan kebijakan peringatan dinamis bawaan (sls.builtin.dynamic). Jika Anda memilih Advanced Mode, Anda dapat memilih Alert Policy bawaan atau kustom. Untuk membuat Alert Policy, lihat Buat Alert Policy.
      Action Policy	Mengatur saluran dan frekuensi notifikasi. Jika Anda memilih Simple Mode untuk Alert Policy, Anda hanya perlu mengonfigurasi action group. SLS secara otomatis membuat Action Policy bernama <Rule Name>-Action Policy untuk mengirim semua peringatan yang dipicu oleh aturan ini. Untuk konfigurasi saluran notifikasi, lihat Metode notifikasi. Jika Anda memilih Standard Mode atau Advanced Mode untuk Alert Policy, Anda dapat memilih Action Policy bawaan atau kustom untuk mengelola notifikasi peringatan. Untuk membuat Action Policy, lihat Action Policy. Jika Anda memilih Advanced Mode untuk Alert Policy, Anda juga dapat mengaktifkan atau menonaktifkan Custom Action Policy. Mekanisme kebijakan tindakan dinamis.

2. Ubah Pekerjaan:

3. Hapus pekerjaan:

   Penting

   Task inspeksi yang dihapus tidak dapat dipulihkan.