Managed Service for Prometheus は、インテリジェント検出器を使用して、KPI 時系列データの異常な変動を特定します。これにより、アラートが発生した場合に、自動データ損失保護と根本原因分析において情報に基づいた意思決定を行うことができます。このトピックでは、インテリジェント検出器を使用してデータの異常な変動を特定する方法について説明します。
インスタンスのデータの異常変動を検出する
現在、この機能は V2 インスタンスでは利用できません。
インスタンスのデータの異常な変動を検出する
Managed Service for Prometheus コンソールにログインします。
左側のナビゲーションウィンドウで、[インスタンス] をクリックします。
Prometheus インスタンスを見つけ、[Grafana ワークスペース] 列のリンクをクリックします。
左側のナビゲーションウィンドウで、
アイコンをクリックします。ページの左上隅で、[Explore] の右側にあるドロップダウンリストからデータソースを選択します。[メトリクスブラウザ] ドロップダウンリストの右側にあるテキストボックスに、次の PromQL 文を入力します。この文は、サンプルの異常検出器として使用されます。これにより、特定の期間におけるメトリックに関するデータの異常な変動を特定できます。
anomal_detect (arms_cms_collector_duration_seconds[180m],3)説明arms_cms_collector_duration_seconds: メトリック名です。ビジネスシナリオに基づいて置き換えてください。PromQL 文がクエリするメトリックのデータの型は、範囲ベクターである必要があります。したがって、メトリック名の右側に時間セレクターを追加する必要があります。時間セレクターのデフォルト値は [180m] です。パラメーターのデフォルト値は 3 です。事前に他の集計関数を実行する場合は、PromQL 文の時間セレクターを [180m:] に変更する必要があります。これにより、メトリックのデータの型を範囲ベクターに変更できます。たとえば、PromQL 文を anonym_detect (sum(node_memory_free_bytes)[180m:],3) に変更できます。