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Expenses and Costs:異常検知

最終更新日:Dec 11, 2025

異常検知は、人工知能 (AI) アルゴリズムを使用してコストの変動を識別します。この機能は、予期しないコストを自動的に監視、検知し、アラートを送信することで、コストの異常をタイムリーに把握するのに役立ちます。

検知の有効化

説明

異常検知機能を使用することにより、お客様は以下の条件を理解し、同意したものとみなされます。異常検知は、アルゴリズムを使用してサービス利用における異常の疑いを検出する無料のサービスです。Alibaba Cloud は、この無料機能が 100% 安定していることを保証するものではありません。不正確または不完全な検知、アラート通知の遅延などの問題が発生する可能性があります。Alibaba Cloud は、いかなる異常の実際の原因や、それによって生じたいかなる金銭的損失についても責任を負いません。

[費用とコスト] の 異常検知 ページで、[検知を有効にする] ボタンをクリックします。

検知を有効にすると、翌日から結果が利用可能になります。システムは異常を検知した場合にのみ結果を表示します。

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説明
  • 管理者アカウントは、組織内の他のメンバーアカウントの検知結果をクエリできます。現在、一度に 1 つのアカウントの結果のみをクエリできます。

  • 検知とアラートの有効化は、現在のアカウントにのみ適用されます。企業が異なるアカウントを持つ複数の組織を持っている場合、アカウントごとにこの機能を個別に有効にする必要があります。

サポート対象プロダクト一覧

異常検知機能は、以下のクラウドプロダクトをサポートしています:

商品コード

プロダクト名

ecs

Elastic Compute Service (従量課金)

vm

Elastic Compute Service (サブスクリプション)

yundisk

ディスク

snapshot

スナップショット

ddh_post

専用ホスト (従量課金)

oss

Object Storage Service (OSS)

naspost

ファイルストレージ (従量課金)

ots

Tablestore (従量課金)

eip

Elastic IP Address (EIP) (従量課金)

nat_gw

NAT Gateway (従量課金)

slb

Classic Load Balancer (従量課金)

ens

Edge Node Service

cbn_bwp

Cloud Enterprise Network (サブスクリプション)

cbn_bwp_pre_mkt

Cloud Enterprise Network (クロスボーダー) (サブスクリプション)

cbwp

共有帯域幅 (従量課金)

cbwp_pre

共有帯域幅 (サブスクリプション)

cdn

Content Delivery Network (CDN)

cdt_internet_public_cn

クラウドデータ転送 (インターネット)

dcdn

全サイトアクセラレーション

ipv6bandwidth

IPv6 パブリック帯域幅 (従量課金)

ri

Express Connect - ピアリング接続 (従量課金)

pconn_pre

Express Connect - リソース使用料 (サブスクリプション)

ads

AnalyticDB for MySQL (従量課金)

polardb_sub

PolarDB (サブスクリプション)

rds

ApsaraDB RDS (従量課金)

rords

読み取り専用 RDS インスタンス (従量課金)

bards

ApsaraDB RDS (従量課金)

csk_groupservice_public_cn

Container Service for Kubernetes (ACK) Enterprise Edition

eci_betav1

Elastic Container Instance (ECI)

arms

Application Real-Time Monitoring Service (トライアル版)

sls

Simple Log Service

odps

MaxCompute (従量課金)

odpsplus

MaxCompute (サブスクリプション)

ons

ApsaraMQ for RocketMQ

dyvms_voiceSip_public_cn

Voice SIP

snsu_dci_public_cn

クラウドアクセラレーションサービス (従量課金)

imm

Intelligent Media Management

live

ApsaraVideo Live

mpaas_gov_public_cn

Mobile PaaS (mPaaS)

pcdn

P2P Content Delivery Network

pds_01_public_cn

ドライブ & フォトサービス

saf_pos

不正検知 (従量課金)

説明

サブスクリプションプロダクトの場合、異常検知は従量課金の課金項目のみをサポートします。

検知感度の設定

[検知設定] をクリックします。スライダーをドラッグして検知の感度を設定できます。感度の値が高いほど、異常を検知しやすくなります。image

  • コスト影響:実際のコストと予測値範囲の境界との差の絶対値。

  • 予測値範囲:異常検知アルゴリズムが、感度設定と過去のコストデータに基づいて予測する正常な変動の範囲。この範囲は、コストトレンドチャートで青い網掛けエリアとして表示されます。

    説明
    • 実際のコストが予測値範囲内にある場合、アルゴリズムはその変動を正常とみなし、異常を報告しません。実際のコストが範囲の上限または下限を超えた場合、アルゴリズムはその変動が大きすぎるとみなし、異常を検知します。

    • 予測値範囲は感度設定に影響されます。感度が高いほど、予測値範囲は狭くなり、異常を検知しやすくなります。

アラートの設定

[アラートを有効にする] ボタンをクリックして、アラート機能をオンにします。検知された異常のコスト影響または重大度が指定されたアラートのしきい値を満たすと、システムは自動的にアラート通知を送信します。

[アラート設定] をクリックして、アラートのしきい値と通知方法を設定します。

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  • [アラート条件][コスト影響] に設定した場合、しきい値としてコスト額を入力できます。

  • [アラート条件][重大度] に設定した場合、しきい値として [疑い][軽微][重度]、または [重大] を選択できます。以下の表は、さまざまなコストトレンドに対する重大度レベルを定義しています:

    重大度

    疑い

    軽微

    重度

    重大

    コスト上昇トレンドの定義

    コスト影響 ≤ 20 USD

    またはコスト影響 ≤ 予測値範囲の上限の 20%

    コスト影響 > 20 USD

    かつ予測値範囲の上限の 20% < コスト影響 ≤ 予測値範囲の上限の 100%

    コスト影響 > 20 USD

    かつ予測値範囲の上限の 100% < コスト影響 ≤ 予測値範囲の上限の 500%

    コスト影響 > 20 USD

    かつコスト影響 > 予測値範囲の上限の 500%

    コスト下降トレンドの定義

    コスト影響 ≤ 20 USD

    またはコスト影響 ≤ 予測値範囲の下限の 30%

    コスト影響 > 20 USD

    かつ予測値範囲の下限の 30% < コスト影響 ≤ 予測値範囲の下限の 80%

    コスト影響 > 20 USD

    かつコスト影響 > 予測値範囲の下限の 80%

    -

  • 重大な異常に対する早期アラートを有効にする:有効にすると、システムは重度または重大な異常に対するアラートをより迅速に送信します。コストが発生してから最短で 9 時間後にアラートが送信されることがあります。異常が発生した当日にその詳細を表示することはできません。詳細を表示するには、翌日まで待って異常詳細ページで確認する必要があります。

    重大な異常に対する早期アラートを有効にすると、アラート通知をより頻繁に受信するようになります。これらの通知が煩わしい場合は、この機能を無効にするか、アラート連絡先の数を減らすことができます。

評価フィードバックの提供

コストの異常が検知されると、その結果が異常詳細に表示されます。

[操作] 列で [詳細の表示] をクリックすると、検知時間、関連するプロダクトとアカウント、および異常前後のコストトレンドを確認できます。異常点の [コスト分析の表示] をクリックすると、[コスト分析] ページに移動し、検知結果の正確性を確認できます。

検知結果を評価できます。お客様のフィードバックはアルゴリズムのトレーニングに役立ちます。フィードバックを提供するほど、検知の精度が向上します。

  • 正確な異常:検知結果は正しく、実際のビジネス上の異常を反映しています。システムは今後も同様の状況を異常として検知し続けます。

  • 問題なし:変動は予測されたものであったか、影響が軽微でした。システムは検知精度を向上させ続けます。

  • 誤検知:検知結果は不正確です。これは誤検知であり、実際の異常ではありません。システムは検知精度を向上させる必要があります。

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