Simple Log Service：GetMLServiceResults - 擷取指定情境任務的演算法分析結果

該介面服務地址只能是華東 2（上海）、新加坡。 需要具備的基本許可權如下：

{
    "Version": "1",
    "Statement": [
        {
            "Action": [
                "log:Get*"
            ],
            "Resource": [
                "acs:log:*:*:mlservice/sls_builtin_*"
            ],
            "Effect": "Allow"
        }
    ]
}

在不同的情況，對於請求中的參數會不一樣，具體如下：

日誌內容實體識別（sls_builtin_service_log_struct）

body.parameter 相關的內容

{
  "is_struct": "true",
  "use_gpu": "true/false",
  "max_fields": "1"
}

• is_struct 為 true 時，表示日誌格式為 JSON 結構。目前只支援設定為 true

• use_gpu 表示是否使用 gpu 資源

• max_fields 表示當日誌格式為 JSON 結構時，最多分析其中的幾個欄位，預設只分析一個欄位

body.input 相關的內容

[
  {
    "{column_name}": "{column_value}"
  }
]

輸入的內容是一個是 JSON 結構數組，其中

• column_name 表示 JSON 結構的日誌的某個欄位名稱

• column_value 表示 JSON 結構的日誌的某個欄位的值

時間序列異常檢測（sls_builtin_service_metric_anomaly）

body.parameter 的相關內容

{
  "isOrdered": "true/false",
  "keys": "[]",
  "timeColumnName": "",
  "analysisColumnNames": "[]",
  "interval": "-1"
}

• isOrdered 表示輸入的資料是否是有序的，如果輸入的序列是按照時間維度從小到大，升序排列的，設定為 true，否則設定為 false

• interval 表示時間序列的間隔大小，按照秒來描述。比如：序列是每分鐘一個點，則設定為 60；如果不確定序列的間隔，則設定為 -1

• timeColumnName 表示輸入的序列中，時間維度的名稱

• analysisColumnNames 表示輸入的序列中，帶分析的數值特徵維度名稱，使用數組來表示，且需要將這個數組序列化成字串

• keys 表示輸入的資料的各列的名稱，使用數組表示，且需要將這個數組序列化成字串

body.input 的相關內容

[
  {
    "{column_name}": "{column_value}"
  }
]

輸入的內容是一個是數組，其中

• column_name 表示序列中某個欄位的名稱

• column_value 表示序列中某個欄位的值的內容。當 {column_name} 等於 {timeColumnName} 時，對應的值表示的是時間大小，使用 unixtime 時間戳記來表示，單位是秒

高延時鏈路資料檢測（sls_builtin_service_trace_rca）

body.parameter 的相關內容

{
  "project": "",
  "logstore": "",
  "endpoint": "",
  "role_arn": ""
}

• project 表示待分析的 Trace 資料存放區在 SLS 中的 Project 的名稱

• logstore 表示待分析的 Trace 資料存放區在 SLS 中的 Logstore 的名稱

• endpoint 表示 project 所在地區的 endpoint 資訊，這裡必須使用公網網域名稱，內網網域名稱無法訪問

• role_arn 表示已經對該資源進行授權的角色資訊，這裡務必使用 ETLRole 或者 AuditRole 的 arn 資訊

body.input 的相關內容

[
  {
    "service": "",
    "name": "",
    "from_ts_sec": "",
    "to_ts_sec": "",
    "slo_ts_micro": "",
    "batch_id": "",
    "trace_ids": "[]"
  }
]

輸入的內容是一個是數組，切輸入的數組的長度是 1，其中對應的參數的含義解釋如下：

• service 表示某個或者某一批待診斷的 TraceID 的服務名稱，可以從 logstore 中獲得

• name 表示某個或者某一批待診斷的 TraceID 的服務名稱，可以從 logstore 中獲得

• from_ts_sec 表示待分析的開始時間戳，單位是秒

• to_ts_sec 表示待分析的結束時間戳記，單位是秒

• batch_id 表示當前待分析的一批 TraceID 的名稱

• trace_ids 表示當前請求中對應的 trace_id 的列表，使用 JSON 序列化成字串

在不同的情況，對於請求的傳回值會不一樣，具體如下：

日誌內容實體識別（sls_builtin_service_log_struct）

data 相關的內容

[
  {
    "{column_name}": "{column_value}"
  }
]

輸出內容中每一個 JSON 結構與輸入的 JSON 結構日誌相對應，其中

• column_name 表示 JSON 結構的日誌的被分析了的某個欄位名稱，最多有 max_fields 個欄位被分析

• column_value 表示 JSON 結構的日誌的被分析了的某個欄位的值，欄位值中的 NER 結果被標籤 <ml_ner_${ner_type}></ml_ner_${ner_type}> 包裹，其中 ${ner_type} 是具體的 NER 類型

時間序列異常檢測（sls_builtin_service_metric_anomaly）

data 的相關內容

[
  {
    "start": "",
    "end": "",
    "label": ""
  }
]

• start 表示檢測出來的異常區間的開始時間

• end 表示檢測出來的異常區間的結束時間

• label 表示檢測出來的當前區間的異常類型

  • SPIKE_UP_TYPE

  • SPIKE_DOWN_TYPE

  • TREND_UP_TYPE

  • TREND_DOWN_TYPE

  • MEANSHIFT_UPWARD_TYPE

  • MEANSHIFT_DOWNWARD_TYPE

高延時鏈路資料檢測（sls_builtin_service_trace_rca）

data 的相關內容

[
  {
    "traceID": "",
    "service": "",
    "name": "",
    "rootCauses": "[{}]"
  }
]

• traceID 表示待檢測的 traceID 資訊

• service 表示當前這個 Trace 的根節點的 service 名稱

• name 表示當前這個 Trace 的根節點的 name 名稱

• rootCauses 表示當前這個高延時請求的 Trace 中，導致高延時的 span 的列表資訊，使用序列化後的字串來表示。該欄位的值還原序列化後的結構如下：

[
  {
    "spanID": "",
    "service": "",
    "name": "",
    "host": "xxxx",
    "predicateDuration": 10
  }
]