Simple Log Service:SQL によるリアルタイム検出のためのメトリックデータ集計

ストリームグラフアルゴリズム

ストリーム分解アルゴリズム

1. アルゴリズムを設定します。

   パラメータ	サブパラメータ	説明
   自動周期検出	-	時系列の周期の自動検出を有効にします。これは季節性のある時系列データに適しています。季節性が一定である場合は、この機能を無効にして周期長を手動で設定することを推奨します。
   周期検出頻度	-	[自動周期検出] が有効な場合に有効です。アルゴリズムは、指定された頻度で時系列の周期を定期的に更新します。たとえば、頻度が 12 時間の場合、アルゴリズムは 12 時間ごとに周期を検出して更新します。
   周期長	-	[自動周期検出] が無効な場合に有効です。シーケンス周期の期間を設定します。シーケンスに周期がない場合は、これを 0 に設定します。
   観測長	-	アノマリー検出に使用される履歴データの長さです。シーケンスに季節性が含まれる場合、観測長をシーケンス周期長の 3 倍にすることを推奨します。たとえば、シーケンス周期が 1 日の場合、観測長を 3 日に設定します。
   感度	-	感度が高いほど、より多くのアノマリーが検出され、アノマリースコアが高くなります。これにより再現率は向上しますが、適合率が低下する可能性があります。
   詳細パラメータ	トレンド成分の感度	アルゴリズムは、シーケンスをトレンド、季節性、ノイズの成分に分解します。トレンド成分の感度が高いほど、トレンド成分のアノマリー検出時により多くのアノマリーが検出され、アノマリースコアが高くなります。これにより再現率は向上しますが、適合率が低下する可能性があります。
   	ノイズ成分の感度	アルゴリズムは、シーケンスをトレンド、季節性、ノイズの成分に分解します。ノイズ成分の感度が高いほど、ノイズ成分のアノマリー検出時により多くのアノマリーが検出され、アノマリースコアが高くなります。これにより再現率は向上しますが、適合率が低下する可能性があります。
   	トレンド成分のサンプリングステップ	アルゴリズムは、シーケンスをトレンド、季節性、ノイズの成分に分解します。シーケンスの観測長が長すぎると、トレンド成分の分析が遅くなる可能性があります。トレンド成分のサンプリングステップを大きくすると、分析は高速化されますが、検出精度が低下する可能性があります。たとえば、トレンド成分のサンプリングステップを 8 に設定すると、元のシーケンスの 8 ポイントごとに 1 つのデータポイントがサンプリングされて、トレンド分析が行われます。
   	季節性成分のサンプリングステップ	アルゴリズムは、シーケンスをトレンド、季節性、ノイズの成分に分解します。シーケンスの観測長が長すぎると、季節性成分の分析が遅くなる可能性があります。季節性成分のサンプリングステップを大きくすると、分析は高速化されますが、検出精度が低下する可能性があります。たとえば、季節性成分のサンプリングステップを 8 に設定すると、元のシーケンスの 8 ポイントごとに 1 つのデータポイントがサンプリングされて、季節性分析が行われます。この値は 5 以下に設定することを推奨します。
   	ウィンドウ長	シーケンスの観測長が長すぎると、アノマリー検出が遅くなる可能性があります。ウィンドウ長を設定することで、検出アルゴリズムはスライディングウィンドウを使用してデータシーケンスをセグメント単位で検出し、検出速度を向上させます。この値は 5,000 以下に設定することを推奨します。スライディングウィンドウを使用したくない場合は、これを 0 に設定します。

2. プレビューセクションで、アルゴリズムをテストし、現在のパラメータ設定に基づいて結果を表示します。

   1. 時間範囲を設定して、検出対象の時系列の開始時刻と終了時刻を定義します。データのクエリ をクリックすると、システムは データ機能の設定 ステップのクエリ文を使用してこの範囲内のデータを処理し、時系列データを生成します。

   2. [エンティティ] と 機能 を選択して、検出対象の特徴系列を定義します。プレビュー をクリックすると、検出アルゴリズムが指定された特徴系列を処理し、その結果が下に表示されます。[パラメーターの表示] をクリックすると、現在のアルゴリズム設定を表示できます。

   3. 検出結果には、[トレンド成分プレビュー]、[季節成分プレビュー]、および [ノイズ成分プレビュー] が含まれます。[トレンド成分プレビュー] および [ノイズ成分プレビュー] セクションで、異常しきい値を調整できます。異常スコアが対応するしきい値を超えた場合にのみ、アラートがトリガーされます。