Log Service は、複数のアルゴリズムとメソッド呼び出しをサポートする機械学習機能を提供します。 ログの照会および分析中に、SELECT ステートメントおよび機械学習機能を使用して、機械学習アルゴリズムを呼び出し、ある期間に 1 つまたは複数のフィールドの特性を分析することができます。
特に、 Log Service は、時系列予測、時系列異常検出、シーケンス分解、および複数の時系列クラスタリングに関連する問題を迅速に解決するのに役立つ、多様な時系列分析アルゴリズムを提供します。 さらに、アルゴリズムは標準 SQL インターフェイスと互換性があり、アルゴリズムの使用を大幅に簡素化し、トラブルシューティングの効率を向上させます。
機能
- 単一時系列シーケンス上の、多数のスムーズ化操作がサポートされています。
- 予測、異常検出、変化点検出、変曲点検出、および単一時系列シーケンスの多期間推定に関連するアルゴリズムがサポートされています。
- 単一時系列シーケンスの分解操作がサポートされています。
- 複数時系列シーケンスのさまざまなクラスタリングアルゴリズムがサポートされています。
- 複数フィールドパターンマイニング (数値またはテキストの列に基づく) がサポートされています。
制限
- 入力時系列データは、同一間隔からサンプル抽出する必要があります。
- 入力時系列データに、同じ時点から繰り返しサンプル抽出されたデータを含めることはできません。
| 項目 | 制限 |
|---|---|
| 時系列データ処理の有効性能 | 最大 150,000 の連続した時点からの収集データ
制限を超過している場合、データを集約するか、サンプルデータ量を減らす必要があります。 |
| 密度ベースのクラスタリングアルゴリズムのクラスタリング性能 | 最大 5,000 の時系列曲線で、それぞれ最大 1,440 以下の時点を含められます。 |
| 階層的クラスタリングアルゴリズムのクラスタリング性能 | 最大 2,000 の時系列曲線で、それぞれ最大 1,440 以下の時点を含められます。 |
関数
| カテゴリー | 関数 | 説明 | |
|---|---|---|---|
| 時系列 | 平滑関数 | ts_smooth_simple | Holt Winters アルゴリズムを使用して時系列データを平滑化します。 |
| ts_smooth_fir | FIR フィルターを使用して時系列データを平滑化します。 | ||
| ts_smooth_iir | IIR フィルターを使用して時系列データを平滑化します。 | ||
| 多期間推定関数 | ts_period_detect | ある時系列の期間情報を推定します。 | |
| 変化点検出関数 | ts_cp_detect | ある時系列で異なる統計的特性を持つ期間を検出します。 期間のエンドポイントは変化点です。 | |
| ts_breakout_detect | ある時系列で統計が急激に増減する時点を検出します。 | ||
| 予測と異常検出の関数 | ts_predicate_simple | デフォルトのパラメーターを使用して時系列データをモデル化し、簡単な時系列予測と異常検出を実行します。 | |
| ts_predicate_ar | 自己回帰モデルを使用して時系列データをモデル化し、簡単な時系列予測と異常検出を実行します。 | ||
| ts_predicate_arma | 自己回帰移動平均モデルを使用して時系列データをモデル化し、簡単な時系列予測と異常検出を実行します。 | ||
| ts_predicate_arima | 自己回帰和分移動平均 (ARIMA) モデルを使用して時系列データをモデル化し、単純な時系列予測と異常検出を実行します。 | ||
| シーケンス分解関数 | ts_decompose | STL アルゴリズムを使用して時系列データシーケンスを分解します。 | |
| 時系列クラスタリング関数 | ts_density_cluster | 密度ベースのクラスタリング手法を使用して、時系列データをクラスタリングします。 | |
| ts_hierarchical_cluster | 階層的クラスタリング方法を用いて時系列データをクラスタリングします。 | ||
| ts_similar_instance | 指定された曲線に類似する曲線を照会します。 | ||
| パターンマイニング | 頻出パターン統計 | pattern_stat | 統計パターンの頻出パターンを示します。 これは任意の複数属性フィールドのサンプル間で、属性の代表的な組み合わせをマイニングするために使用されます。 |
| 差分パターン統計 | pattern_diff | 指定された条件下の 2 セット間で、相違が生じるパターンを検出します。 |