異常比較機能は、2つの時間範囲における観測対象の相違度を比較する。

  • 関数の構文1
    • 関数式 
      select anomaly_compare(long stamp, array[ feature_1, feature_2 ], long timePoint, long interval)
select anomaly_compare(long stamp, array[ feature_1, feature_2 ], array[ feature1_name, feature2_name ], long timePoint, long interval)
    • 入力パラメーター
      パラメーター説明
      スタンプデータのUNIXタイムスタンプ。
      配列 [特徴]特定の時点での観測オブジェクトのメトリック。
      array[featureNames]メトリクスの説明。
      timePoint監視対象オブジェクトが変更された時刻のUNIXタイムスタンプ。
      intervalデータが収集される間隔。 たとえば、データが10秒ごとに収集される場合、間隔は10です。
  • 関数の構文2
    • 関数式 
      select anomaly_compare(long stamp, array[ feature_1, feature_2 ], array[ feature1_name, feature2_name ], long version)
    • 入力パラメーター
      パラメーター説明
      スタンプデータのUNIXタイムスタンプ。
      配列 [特徴]特定の時点での観測オブジェクトのメトリック。
      array[featureNames]メトリクスの説明。
      version時系列のバージョン番号。
      • 0の値は生データを示します。
      • 値1は新しいデータを示します。
  • 結果 
    {
   "results" : [ {
     "attr" : "cpu" 、
     "anomalyScore" : 0.01106371634297909、
     "details" : {
       "left" : [ {
         "key" : "mean" 、
         "value" : 0.07002069952622482
       }, {
         "key" : "std" 、
         "value" : 0.1364542814430179
       }, {
         "key" : "median" 、
         "value" : 0.04467685956328345
       }, {
         "キー" : "分散" 、
         "value" : 0.018619770924130346
       } ],
       "rightMetrics" : [ {
         "key" : "mean" 、
         "value" : 0.4472823405432968
       }, {
         "key" : "std" 、
         "value" : 0.22405908739288383
       }, {
         "key" : "median" 、
         "value" : 0.42513225830553775
       }, {
         "キー" : "分散" 、
         "value" : 0.05020247464333195
       } ]
     }
   } ]
 }
  • 結果の説明
    • 平均、std、中央値、および分散の方法は、時系列の統計に使用されます。
    • メトリックの名前を指定すると、名前はattrフィールドに含まれます。 それ以外の場合、プレフィックスcolumn_は、メトリックの名前としてメトリックの配列添字 (column_0など) と連結されます。
    • anomalyScoreは、特徴メトリックの差異の程度を示す。 値: 0〜1。 値が0に近づくと、相違度は低い。 値が1に近づくと、相違度が高い。
  • 例異常比較関数-001