Managed Service for Prometheus hizmeti, temel performans göstergesi (KPI) zaman serisi verilerinizdeki olağandışı dalgalanmaları belirlemek için akıllı bir dedektör sunar. Bu özellik, uyarı oluşturma, otomatik azaltma ve kök neden analizi konularında bilinçli kararlar almanızı sağlayan anormallik algılama işlevi görür. Bu konuda, veri anormalliklerini algılamak için akıllı dedektörün nasıl kullanılacağı açıklanır.
Sınırlamalar
Bu özellik v2 örneklerinde desteklenmez.
Prometheus örneğinde anormallikleri algılama
ARMS konsolu üzerinde oturum açın.
Sol gezinme bölmesinde seçeneğini seçin.
Cloud Monitor konsolu üzerinde oturum açın.
Soldaki gezinme bölmesinde Managed Service for Prometheus örnek listesini açmak için seçeneğini seçin.
Hedef örnek için Grafana Workspace öğesini tıklayın.
Soldaki gezinme bölmesinde
simgesine (Keşfet) tıklayın. Ardından sol üst köşedeki Explore yanındaki açılır listeden hedef veri kaynağını seçin.-
Metrics browser yanındaki ifade alanına aşağıdaki örnek PromQL ifadesini girin. Bu ifade, bir ölçümdeki olağandışı dalgalanmaları algılamak için akıllı dedektörü kullanır.
anomaly_detect(arms_cms_collector_duration_seconds[180m], 3)Notarms_cms_collector_duration_seconds: Hedef ölçüm. Bu değeri gerçek ölçüm adınızla değiştirin.anomaly_detect()işlevine yapılan giriş bir aralık vektörü olmalıdır. Bu nedenle, ölçüm adının ardından[180m]gibi bir zaman seçici eklemeniz gerekir. Bu örnekte[180m]zaman aralığını,3ise duyarlılık parametresini temsil eder.anomaly_detect()çağrısından öncesum()gibi bir toplama işlevi kullanıyorsanız, sonucun bir aralık vektörü olduğundan emin olmak için zaman seçiciyi[180m:]olarak değiştirmelisiniz. Örneğin:anomaly_detect(sum(node_memory_free_bytes)[180m:], 3).