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应用实时监控服务ARMS:使用智能检测算子发现异常数据

更新时间:Feb 07, 2024

可观测监控 Prometheus 版可以通过智能检测算子算法自动地发现KPI时间序列数据中的异常波动,实现时间序列的异常检测,为后续的告警、自动止损、根因分析等提供决策依据,本文介绍使用智能检测算子发现异常数据波动的操作方法。

检测Prometheus实例的异常数据波动

  1. 登录ARMS控制台

  2. 在左侧导航栏选择Prometheus监控 > 实例列表,进入可观测监控 Prometheus 版的实例列表页面。

  3. 在单击目标实例名称对应的grafana工作区

  4. 在左侧导航栏单击ert图标(Explore),然后在左上角的Explore右侧下拉列表选择对应的数据源。

  5. Metrics下拉列表中选择目标指标,可查看当前指标正常的时序数据,例如目标指标为:

    arms_cms_collector_duration_seconds
  6. Metrics右侧文本框输入以下PromQL查询语句示例,即异常检测算子。可检测出当前指标在某些时段的数据异常波动情况。

    anomaly_detect(arms_cms_collector_duration_seconds[180m],3)
    说明
    • arms_cms_collector_duration_seconds:为上一步骤中的目标指标名称,请根据实际情况替换。

    • 输入的PromQL查询语句数据类型必须是Range vector类型,因此需要在指标名称后增加时间范围“[180m]”,其中时间范围默认选择“[180m]”,参数默认选择“3”。如果提前执行了其他聚合函数操作,则需要将默认的时间范围选择变更为“[180m:]”,使其数据类型变为Range vector类型,例如:anomaly_detect(sum(node_memory_free_bytes)[180m:],3)。