All Products
Search

This Product

    Expenses and Costs:Deteksi anomali

    Document Center

    Expenses and Costs:Deteksi anomali

    Last Updated:Apr 24, 2026

    Deteksi anomali menggunakan algoritma berbasis AI untuk mengidentifikasi fluktuasi biaya yang tidak biasa. Fitur ini menyediakan pemantauan, deteksi, dan peringatan otomatis terhadap pengeluaran tak terduga, sehingga membantu Anda memperoleh wawasan tepat waktu mengenai anomali biaya.

    Aktifkan deteksi

    Catatan

    Fitur deteksi anomali gratis. Fitur ini menggunakan algoritma untuk secara otomatis mengidentifikasi dugaan anomali biaya saat Anda menggunakan layanan cloud. Perlu diperhatikan bahwa fitur ini bergantung pada analisis algoritmik, dan hasilnya hanya untuk referensi. Deteksi mungkin tidak akurat, tidak lengkap, atau tertunda. Alibaba Cloud tidak bertanggung jawab atas penyebab anomali apa pun atau kerugian finansial yang timbul karenanya.

    Pada halaman Anomaly Detection > Anomaly Detection, klik Enable Detection.

    Setelah Anda mengaktifkan deteksi, hasilnya akan tersedia pada hari berikutnya. Hasil hanya ditampilkan jika terdeteksi adanya anomali.

    image

    Catatan

    • Akun manajemen dapat melihat hasil deteksi dari akun anggota dalam organisasinya.

    • Untuk organisasi dengan beberapa akun, Anda harus mengaktifkan fitur ini untuk setiap akun secara individual.

    Produk yang didukung

    Fitur deteksi anomali mendukung produk-produk berikut:

    Product code

    Product name

    ecs_intl

    ECS (pay-as-you-go)

    oss_intl

    Object Storage Service (OSS)

    slb_intl

    Server Load Balancer (SLB)

    yundisk_intl

    Elastic Block Storage (EBS) (pay-as-you-go)

    bards_intl

    ApsaraDB RDS (pay-as-you-go)

    eip_intl

    Elastic IP Address (EIP) (subscription)

    cbwp_intl

    Internet Shared Bandwidth (pay-as-you-go)

    vm_intl

    ECS (subscription)

    rords_intl

    ApsaraDB RDS read-only instance (pay-as-you-go)

    sls_intl

    Simple Log Service (SLS)

    vpn_flow_intl

    VPN Gateway

    nat_gw_intl

    NAT Gateway (pay-as-you-go)

    rds_intl

    ApsaraDB RDS (subscription)

    polardb_sub_intl

    ApsaraDB for PolarDB (subscription)

    kvstore_intl

    ApsaraDB for KVStore(Redis/Memcache)

    live_intl

    ApsaraVideo Live

    Catatan

    Untuk produk subscription, deteksi anomali hanya mendukung item yang dapat ditagih dengan model pay-as-you-go.

    Product Code adalah pengenal produk. Anda dapat menemukannya dalam data penagihan Anda.

    Atur sensitivitas deteksi

    Klik Detection Settings dan geser slider untuk menyesuaikan sensitivitas deteksi anomali. Sensitivitas yang lebih tinggi membuat sistem lebih mungkin mendeteksi anomali.image

    • Abnormal Cost: Selisih absolut antara biaya aktual dan batas rentang ambang batas.

    • Threshold: Rentang perkiraan fluktuasi biaya normal yang dihitung oleh algoritma deteksi anomali berdasarkan pengaturan sensitivitas dan data pengeluaran historis Anda. Rentang ini direpresentasikan oleh area berbayang biru pada grafik tren biaya.

      Catatan

      • Jika biaya aktual berada dalam rentang ambang batas, algoritma menganggap fluktuasi tersebut normal dan tidak melaporkan anomali. Jika biaya aktual melebihi batas atas atau bawah rentang tersebut, algoritma menandainya sebagai anomali.

      • Rentang ambang batas dipengaruhi oleh pengaturan sensitivitas. Sensitivitas yang lebih tinggi menghasilkan rentang ambang batas yang lebih sempit, sehingga lebih mudah mendeteksi anomali.

    Konfigurasikan peringatan

    Klik Enable Alerting untuk mengaktifkan fitur peringatan. Ketika dampak biaya atau tingkat keparahan anomali yang terdeteksi mencapai ambang batas yang dikonfigurasi, sistem secara otomatis mengirimkan notifikasi.

    Klik Set Alert Threshold untuk mengonfigurasi kondisi peringatan dan metode notifikasi.

    image

    • Jika Anda memilih Cost Impact sebagai Alert Condition, Anda harus memasukkan jumlah biaya spesifik sebagai ambang batas.

    • Jika Anda memilih Severity sebagai Alert Condition, Anda dapat memilih Minor, Major, Critical, atau Very Critical sebagai ambang batas. Definisi setiap tingkat keparahan bervariasi berdasarkan tren biaya:

      Severity

      Minor

      Major

      Critical

      Very critical

      Definition for an upward cost trend

      cost impact ≤ 20 USD,

      or cost impact ≤ 20% of the upper bound of the threshold range

      cost impact > 20 USD,

      and 20% < cost impact ≤ 100% of the upper bound of the threshold range

      cost impact > 20 USD,

      and 100% < cost impact ≤ 500% of the upper bound of the threshold range

      cost impact > 20 USD,

      and cost impact > 500% of the upper bound of the threshold range

      Definition for a downward cost trend

      cost impact ≤ 20 USD,

      or cost impact ≤ 30% of the lower bound of the threshold range

      cost impact > 20 USD,

      and 30% < cost impact ≤ 80% of the lower bound of the threshold range

      cost impact > 20 USD,

      and cost impact > 80% of the lower bound of the threshold range

      -

    • Enable early alerts for severe anomalies: Saat diaktifkan, sistem memberikan peringatan lebih cepat untuk anomali dengan tingkat keparahan Critical atau Very Critical. Notifikasi dapat dikirimkan hanya dalam waktu sembilan jam setelah biaya terjadi. Detail anomali tidak tersedia pada hari deteksi. Anda dapat melihatnya di halaman detail pada hari berikutnya.

      Mengaktifkan peringatan dini untuk anomali parah meningkatkan frekuensi notifikasi. Jika Anda merasa notifikasi ini mengganggu, Anda dapat menonaktifkan fitur ini atau mengurangi jumlah penerima.

    Berikan masukan mengenai hasil deteksi

    Saat terdeteksi adanya anomali biaya, hasilnya ditampilkan dalam daftar Anomaly Details.

    Pada kolom Actions, klik View Details untuk melihat informasi seperti waktu deteksi, produk dan akun yang terdampak, serta tren biaya sebelum dan sesudah anomali. Klik View Cost Analysis pada titik anomali untuk menuju halaman Cost Analysis dan memverifikasi keakuratan hasil deteksi.

    Berikan masukan mengenai hasil deteksi untuk membantu melatih algoritma. Masukan Anda akan meningkatkan akurasi deteksi seiring waktu.

    • Unexpected Exception: Menegaskan bahwa sistem telah benar mengidentifikasi anomali bisnis. Sistem akan terus menandai pola serupa.

    • Expected Fluctuation: Fluktuasi biaya tersebut diharapkan atau berdampak kecil. Sistem menggunakan masukan ini untuk meningkatkan akurasi deteksi.

    • False Positive: Sistem salah menandai fluktuasi biaya normal sebagai anomali. Sistem menggunakan masukan ini untuk meningkatkan akurasi deteksi.

    image