異常検知は、AI を活用したアルゴリズムを使用して、通常とは異なるコストの変動を識別します。予期しない支出に対する自動モニタリング、検出、アラートを提供し、コストの異常に関するインサイトをタイムリーに得るのに役立ちます。
検出の有効化
異常検知機能は無料です。この機能は、クラウドサービスのご利用に伴い、アルゴリズムを用いてコストの異常が疑われるケースを自動的に識別します。この機能はアルゴリズム分析に依存しており、その結果はあくまで参考用であることにご注意ください。検出が不正確、不完全、または遅延する可能性があります。Alibaba Cloud は、いかなる異常の原因や、それに起因する金銭的損失に対しても責任を負いません。
異常検出 > 異常検出 ページで、検出の有効化 をクリックします。
検出を有効にすると、翌日から結果が利用可能になります。結果は、異常が検出された場合にのみ表示されます。
管理アカウントは、その組織内のメンバーアカウントの検出結果を閲覧できます。
複数のアカウントを持つ組織の場合、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
検出感度の設定
検出設定 をクリックし、スライダーをドラッグして異常検知の感度を調整します。感度が高いほど、システムが異常を検出しやすくなります。
コストへの影響：実際のコストとしきい値範囲の境界との絶対差。
しきい値：異常検知アルゴリズムが、設定した感度と過去の支出データに基づいて計算する、通常のコスト変動の予測範囲。この範囲は、コストトレンドチャートでは青い網掛けエリアで示されます。
説明実際のコストがしきい値の範囲内にある場合、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、アルゴリズムはそれを異常としてフラグ付けします。
しきい値の範囲は感度の設定に影響されます。感度が高いほどしきい値の範囲は狭くなり、異常を検出しやすくなります。
アラートの設定
アラートの有効化 をクリックして、アラート機能を有効化します。検出された異常のコスト影響または重大度が設定されたしきい値を満たすと、システムは自動的にアラートを送信します。
アラートしきい値の設定 をクリックして、アラート条件と通知方法を設定します。
[アラート条件] として [コスト影響] を選択した場合、しきい値として特定のコスト額を入力する必要があります。
[アラート条件] として [重大度] を選択した場合、しきい値として [軽微]、[重要]、[重大]、または [非常に重大] を選択できます。各重大度の定義は、コストトレンドによって異なります：
重大度
軽微
重要
重大
非常に重大
コスト上昇トレンドの定義
コスト影響 ≤ 20 米ドル、
またはコスト影響 ≤ しきい値範囲の上限の 20%
コスト影響 > 20 米ドル、
かつ 20% < コスト影響 ≤ しきい値範囲の上限の 100%
コスト影響 > 20 米ドル、
および、コスト影響がしきい値の範囲の上限の 100% を超え、500% 以下
コスト影響 > 20 米ドル、
かつコスト影響 > しきい値範囲の上限の 500%
コスト下降トレンドの定義
コスト影響 ≤ 20 米ドル、
またはコスト影響 ≤ しきい値範囲の下限の 30%
コスト影響 > 20 米ドル、
かつ 30% < コストインパクト ≤ しきい値の範囲の下限の 80%
コスト影響 > 20 米ドル、
かつコスト影響 > しきい値範囲の下限の 80%
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重大な異常に対する早期アラートの有効化：有効にすると、システムは重大度が「重大」または「非常に重大」の異常に対して、よりタイムリーなアラートを提供します。アラートは、コストが発生してから最短で 9 時間後に送信できます。異常の詳細は検出日には利用できず、翌日に詳細ページで確認できます。
重大な異常に対する早期アラートを有効にすると、通知頻度が増加します。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、受信者の数を減らすことができます。
検出結果へのフィードバック
コストの異常が検出されると、その結果が「異常の詳細」リストに表示されます。
[操作] 列で 詳細を表示 をクリックすると、検出時間、影響を受けるプロダクトとアカウント、異常前後のコストトレンドなどの情報を確認できます。異常ポイントで [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、検出結果の精度を検証できます。
検出結果にフィードバックを提供することで、アルゴリズムのトレーニングに役立ちます。フィードバックは、時間とともに検出精度を向上させます。
予期せぬ例外：システムがビジネス上の異常を正しく識別したことを確認します。システムは、同様のパターンを引き続きフラグ付けします。
予想される変動：コストの変動が予測されていたか、影響が軽微であった場合です。システムはこのフィードバックを使用して、検出精度を向上させます。
誤検知：システムが通常のコスト変動を誤って異常としてフラグ付けした場合です。システムはこのフィードバックを使用して、検出精度を向上させます。
