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    Database Autonomy Service:異常検出

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    Database Autonomy Service:異常検出

    最終更新日:Jul 10, 2026

    データベースの異常をタイムリーに検出することは、日常的なデータベースの O&M にとって極めて重要です。 Database Autonomy Service (DAS) は、機械学習ときめ細かいモニタリングデータを使用して、手動で有効化することなく 24 時間 365 日、自動的に異常を検出する異常検出機能を提供します。 ルールベースまたはしきい値ベースのアラートと比較して、この機能はデータベースの異常な変化をより迅速に検出します。

    前提条件

    • 対象のデータベースインスタンスは、次のいずれかのタイプです：

      データベース

      リージョン

      • ApsaraDB RDS for MySQL

      • MyBase for MySQL

      • パブリッククラウド

        中国 (杭州)、中国 (上海)、中国 (深セン)、中国 (河源)、中国 (広州)、中国 (青島)、中国 (北京)、中国 (張家口)、中国 (フフホト)、中国 (ウランチャブ)、、中国 (福州 - ローカルリージョン - 提供終了)、中国 (成都)、中国 (鄭州)、中国 (香港)、日本 (東京)、韓国 (ソウル)、シンガポール、マレーシア (クアラルンプール)、マレーシア (ジョホール)、インドネシア (ジャカルタ)、フィリピン (マニラ)、タイ (バンコク)、UAE (ドバイ)、サウジアラビア (リヤド)、ドイツ (フランクフルト)、米国 (シリコンバレー)、米国 (バージニア)、英国 (ロンドン)、メキシコ

      • 金融クラウド

        China East 1 Finance、China East 2 Finance、China South 1 Finance、China North 2 Finance (招待制プレビュー)

      • Alibaba Gov Cloud

        China North 2 Ali Gov 1

      • 汎用産業クラウド

        中国 (ウランチャブ)

      ApsaraDB RDS for PostgreSQL

      • パブリッククラウド

        中国 (杭州)、中国 (上海)、中国 (深セン)、中国 (河源)、中国 (広州)、中国 (青島)、中国 (北京)、中国 (張家口)、中国 (フフホト)、中国 (ウランチャブ)、中国 (成都)、中国 (香港)、日本 (東京)、韓国 (ソウル)、シンガポール、マレーシア (クアラルンプール)、インドネシア (ジャカルタ)、フィリピン (マニラ)、UAE (ドバイ)、ドイツ (フランクフルト)、米国 (シリコンバレー)、米国 (バージニア)、英国 (ロンドン)

      • 金融クラウド

        China East 1 Finance、China East 2 Finance、China South 1 Finance

      • Alibaba Gov Cloud

        China North 2 Ali Gov 1

      ApsaraDB RDS for SQL Server

      • パブリッククラウド

        中国 (杭州)、中国 (上海)、中国 (深セン)、中国 (河源)、中国 (青島)、中国 (北京)、中国 (張家口)、中国 (フフホト)、中国 (ウランチャブ)、中国 (成都)、中国 (香港)、日本 (東京)、シンガポール、マレーシア (クアラルンプール)、インドネシア (ジャカルタ)、UAE (ドバイ)、ドイツ (フランクフルト)、米国 (シリコンバレー)、米国 (バージニア)、英国 (ロンドン)

      • 金融クラウド

        China East 1 Finance、China East 2 Finance、China South 1 Finance

      • Alibaba Gov Cloud

        China North 2 Ali Gov 1

      PolarDB for MySQL Standard Edition および Enterprise Cluster Edition

      • パブリッククラウド

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        China North 2 Ali Gov 1

      • Community Edition

      • Tair (Enterprise Edition) Memory-optimized

      • パブリッククラウド

        中国 (杭州)、中国 (上海)、中国 (深セン)、中国 (河源)、中国 (広州)、中国 (青島)、中国 (北京)、中国 (張家口)、中国 (フフホト)、中国 (成都)、中国 (香港)、日本 (東京)、韓国 (ソウル)、シンガポール、マレーシア (クアラルンプール)、マレーシア (ジョホール)、インドネシア (ジャカルタ)、フィリピン (マニラ)、タイ (バンコク)、UAE (ドバイ)、サウジアラビア (リヤド)、ドイツ (フランクフルト)、米国 (シリコンバレー)、米国 (バージニア)、英国 (ロンドン)

      • 金融クラウド

        China East 1 Finance、China East 2 Finance、China South 1 Finance、China North 2 Finance (招待制プレビュー)

      • Alibaba Gov Cloud

        China North 2 Ali Gov 1

      Tair (Enterprise Edition) Persistent memory-optimized and disk-based

      • パブリッククラウド

        中国 (杭州)、中国 (上海)、中国 (深セン)、中国 (北京)、中国 (張家口)、中国 (香港)、シンガポール、ドイツ (フランクフルト)、米国 (バージニア)

      • Alibaba Gov Cloud

        China North 2 Ali Gov 1

      MongoDB

      • パブリッククラウド

        中国 (杭州)、中国 (上海)、中国 (深セン)、中国 (河源)、中国 (広州)、中国 (青島)、中国 (北京)、中国 (張家口)、中国 (フフホト)、中国 (ウランチャブ)、中国 (成都)、中国 (香港)、日本 (東京)、韓国 (ソウル)、シンガポール、マレーシア (クアラルンプール)、インドネシア (ジャカルタ)、フィリピン (マニラ)、タイ (バンコク)、マレーシア (ジョホール)、ドイツ (フランクフルト)、英国 (ロンドン)、サウジアラビア (リヤド)、UAE (ドバイ)、メキシコ、米国 (バージニア)、米国 (アトランタ)、米国 (シリコンバレー)

    • 対象のデータベースインスタンスが DAS に登録されており、接続ステータスが[正常なアクセス]であること。

      説明

      データベースインスタンスの登録方法の詳細については、「Alibaba Cloud データベースを DAS に接続」をご参照ください。

    機能

    この機能は、機械学習ときめ細かいモニタリングデータを使用して、手動で有効化することなく 24 時間 365 日、自動的に異常を検出します。 ルールベースまたはしきい値ベースのアラートと比較して、データベースの異常な変化をより迅速に検出します。

    項目

    従来のアラート

    DAS の異常検出

    方法

    ルールベースおよびしきい値ベース。

    AI ベース。

    検出範囲

    主に監視メトリクス。

    監視メトリクス、SQL 文、ログ、ロック、O&M イベント。

    適時性

    最低 5 分、場合によっては最大 1 日。

    ほぼリアルタイム。

    検出原理

    障害駆動。

    異常駆動。

    周期的パターンの認識

    サポートされていません。

    自動。

    適応性

    ビジネス特性に適応できません。

    ビジネス特性に適応します。

    予測能力

    利用できません。

    利用できます。

    異常検出結果の表示

    DAS の自律センターで、指定した時間範囲内に検出された異常イベントを表示します。

    1. にログインします。DASコンソール.

    2. 左側のナビゲーションウィンドウで、インスタンスモニター.

    3. 表示されるページで、管理するデータベースインスタンスを見つけ、インスタンスIDをクリックします。 インスタンス詳細ページが表示されます。

    4. インスタンスの詳細ページで、自律型センター左側のナビゲーションウィンドウに表示されます。

    5. 時間範囲を選択して、その期間内に検出された異常イベントを表示します。

    イベントサブスクリプションの有効化

    イベントサブスクリプションを有効にすると、DAS は異常イベントが検出されたときに、SMS メッセージなど設定したチャネルを通じて通知を送信します。 これにより、データベースの異常な変更を迅速に特定できます。 詳細については、「イベントサブスクリプションの有効化」をご参照ください。

    説明

    異常イベントの重大度レベルは [警告] です。 必要に応じて、イベント通知の重大度レベルを調整してください。

    よくある質問

    • 「[Anomaly Snapshots ]」イベントの[異常スナップショット]において、異常なメトリクスの分析のメトリクスの変化倍率はどのように計算されますか？

      変化倍率 (%) = (実際のメトリクス値 / 予測されたメトリクス値) × 100。 DAS は、データベースインスタンスの過去の時間単位のデータを使用して、現在のメトリクス値を予測します。 予測値はベースラインとして機能し、実際のメトリクス値と比較されて変化倍率が計算されます。 [異常スナップショット] > [異常メトリクスの分析] ページの異常なメトリクスの分析テーブルでは、[関連メトリクス]列に各メトリクス名とその変化倍率が表示されます。例： mysql.innodb_rows_read↑112890276.00%、 mysql.innodb_rows_updated↑122309.00%、 mysql.select_ps↑576.00%、 mysql.cpu_usage↑8444.00%、 mysql.active_session↑1711.00%。

    • 新しく作成されたインスタンスまたはノードで、トラフィックが安定しているにもかかわらず、「[監視メトリクスの異常検出 (時系列異常検出)]」イベントが多数トリガーされるのはなぜですか？

      DAS の異常検出機能は、まずインスタンスの履歴データに基づいて予測モデルを構築し、次にこのモデルを使用して異常検出を行います。 新しく作成されたインスタンスまたはノードの場合、ベースラインとなるパフォーマンスデータが比較的低くなります。 その結果、このデータから構築された予測モデルのベースラインも低くなります。 ビジネスオペレーションが開始されると、メトリクスがモデルの予測から一時的に大きく逸脱し、誤ったスパイクを引き起こし、異常検出イベントが頻繁にトリガーされる原因となります。

      説明

      十分なデータが蓄積されると、DAS はより正確な予測モデルを自動的に再構築し、誤ったスパイクによる「[監視メトリクスの異常検出 (時系列異常検出)]」イベントは発生しなくなります。

    • インスタンスのパフォーマンスメトリクスが数秒以内に明らかな異常を示しているにもかかわらず、「[監視メトリクスの異常検出 (時系列異常検出)]」イベントがトリガーされないのはなぜですか？

      DAS の異常検出機能は、分単位の平均データを使用して検出を行います。 数秒間しか続かない異常は、平均化されたデータへの影響が最小限であるために平滑化され、検出されず、「[監視メトリクスの異常検出 (時系列異常検出)]」イベントがトリガーされないことがあります。

    関連ドキュメント

    DAS の自律機能を使用して、データベースの異常を自動的に処理できます。