Simple Log Service：結果欄位說明

任務運行中的統計資料

當您的模型訓練任務結果資料中的__tag__:__data_type__欄位值為job_statistic時，表示該資料為模型訓練任務運行中的統計資料。

模型訓練任務的檢測結果

當您的模型訓練任務結果資料中的__tag__:__data_type__欄位值為job_statistic時，表示該資料為模型訓練任務的檢測結果。

驗證集的結果資料

當您的模型訓練任務結果資料中的__tag__:__data_type__欄位值為eval_report時，表示該資料為任務運行結束後各實體驗證集的結果資料。

任務在運行中的統計資料

當您的即時巡檢任務結果資料中的__tag__:__data_type__欄位值為job_statistic時，表示該資料為即時巡檢任務在運行中的統計資料。

{
  "__tag__:__job_name__": "etl-1637133966-398245",
  "__tag__:__region__": "chengdu",
  "__tag__:__data_type__": "job_statistic",
  "__tag__:__apply_time__": "1638415928",
  "__tag__:__instance_name__": "29030-2457fbbd724de9421da8c73d37debcdd",
  "result": {
    "maxEntity": {
      "host": "machine_001",
      "ip": "192.0.2.1"
    },
    "maxTime": 1638415994,
    "minEntity": {
      "host": "machine_001",
      "ip": "192.0.2.1"
    },
    "minTime": 1638415994,
    "nTotalEntity": 1
  }
}

實體巡檢進度的輸出資料

當您的即時巡檢任務結果資料中的__tag__:__data_type__欄位值為job_progress時，表示該資料為實體巡檢進度的輸出資料。實體巡檢進度的輸出資料可協助您判斷是否出現了一個新實體、實體中是否已沒有資料等問題。

{
  "__tag__:__job_name__": "etl-1637133966-398245",
  "__tag__:__region__": "chengdu",
  "__tag__:__data_type__": "job_progress",
  "__tag__:__apply_time__": "1638415883",
  "__tag__:__instance_name__": "29030-2457fbbd724de9421da8c73d37debcdd",
  "result": {
    "new_entity": false,
    "recently_arrived_time": 1638415994
  },
  "meta": {
    "logstore_name": "machine_monitor",
    "project_name": "sls-ml-demo"
  },
  "entity": {
    "host": "machine_001",
    "ip": "192.0.2.1"
  }
}

異常結果資料

當您的即時巡檢任務結果資料中的__tag__:__data_type__欄位值為anomaly_detect時，表示該資料為異常結果資料。

{
  "__time__": 1638416474,
  "__tag__:__batch_id__": "a5870979816fc507cbeebc6b1133af0a",
  "__tag__:__schedule_id__": "2457fbbd724de9421da8c73d37debcdd",
  "__tag__:__apply_time__": "1638416291",
  "__tag__:__job_name__": "etl-1637133966-398245",
  "__tag__:__model_name__": "d52b59a6bfb3adcf2ee62a5064c45397",
  "__tag__:__data_type__": "anomaly_detect",
  "__tag__:__region__": "chengdu",
  "__tag__:__instance_name__": "29030-2457fbbd724de9421da8c73d37debcdd",
  "result": {
    "anomaly_type": "None",
    "dim_name": "value",
    "is_anomaly": false,
    "score": 0,
    "value": "0.780000"
  },
  "meta": {
    "logstore_name": "machine_monitor",
    "project_name": "sls-ml-demo"
  },
  "entity": {
    "host": "machine_001",
    "ip": "192.0.2.1"
  }
}

result_type欄位為cluster_info

當result_type欄位為cluster_info時，result欄位中包含日誌類別資訊，內容如下：

"result": {
  "cluster_id": "xxxx",
  "cluster_pattern": "xxxx",
  "cluster_active_age": 120,
  "cluster_alive_age": 150,
  "anomaly_score": 0.1,
  "count": 2,
  "source": []
}

result_type欄位為group_info

當result_type欄位為group_info時，result欄位中包含日誌類別組的資訊，內容如下：

"result": {
  "group_anomaly_score": 0.1,
  "group_age": 10,
  "group_n_event": 190,
  "group_n_cluster": 10
}

result_type欄位為anomaly_info

當result_type欄位為anomaly_info時，result欄位中包含例外狀況事件的資訊，內容如下：

"result": {
  "anomaly_id": "xxxx",
  "anomaly_type": "xxxx",
  "value": 0,
  "anomaly_score": 0.0,
  "expect_lower": 0.0,
  "expect_upper": 0.0
}

result_type欄位為prediction_ok

當result_type欄位為prediction_ok時，表示預測成功，每條日誌中包含了對時序中一個時序點的預測結果。對應的result欄位結構如下：

{
  "entity": "xxxx",
  "metric": "xxxx",
  "time": xxxx,
  "value": "xxxx",
  "expect_value": "xxxx",
  "expect_lower": "xxxx",
  "expect_upper": "xxxx"
}

result_type欄位值為prediction_error

當result_type欄位為prediction_error時（此時__tag__:__data_type__ 欄位值為job_error_message），表示在預測過程中出現異常，對應的result欄位結構如下：

{
  "entity": "xxxx",
  "metric": "xxxx",
  "error_type": "xxxx",
  "error_msg": "xxxx"
}

下探分析任務的進度資訊

當__tag__:__data_type__的值為job_progress時，result欄位中包含下探分析任務的進度資訊。

下探分析任務的狀態資訊

當__tag__:__data_type__欄位的值為job_status時，result欄位中包含下探分析任務的狀態資訊。

下探分析檢測到的根因資訊

當__tag__:__data_type__欄位的值為root_cause時，result欄位中包含下探分析檢測到的根因資訊。