Краткое руководство. Мониторинг метрик на веб-портале

При подготовке экземпляра Помощника по метрикам ИИ Azure можно использовать API и веб-рабочую область для взаимодействия со службой. Рабочая область на основе веб-интерфейсов поможет вам быстро приступить к работе со службой. Это визуальное средство для настройки параметров и модели, а также для анализа основных причин.

Необходимые компоненты

• Подписка Azure. Создайте ее бесплатно.
• При наличии подписки Azure создайте ресурс помощника по метрикам в портал Azure для развертывания экземпляра помощника по метрикам.

В этом документе в качестве примера для создания первого монитора используется база данных SQL.

Вход в рабочую область

Создав ресурс, войдите на портал Помощника по метрикам с учетной записью Active Directory. На целевой странице выберите каталог, подписку и рабочую область, которую вы только что создали, а затем щелкните Начало работы. Чтобы использовать данные временных рядов в меню слева выберите Добавить веб-канал данных.

В настоящее время можно создать один ресурс Помощника по метрикам на доступный регион. На портале Помощника по метрикам вы можете в любой момент переключить рабочую область.

Данные временных рядов

Помощник по метрикам предоставляет соединители для разных источников данных, в том числе для Базы данных SQL Azure, Azure Data Explorer и Хранилища таблиц Azure. Действия по подключению данных для разных соединителей будут похожими, но некоторые параметры конфигурации могут отличаться. Дополнительные сведения см. в статье Подключение разных источников данных.

В этом кратком руководстве в качестве примера используется база данных SQL. Вы также можете подключить собственные данные, выполнив аналогичные действия.

Требования и конфигурация для схемы данных

Помощник по метрикам ИИ Azure — это служба для обнаружения аномалий временных рядов, диагностика и анализа. Это служба на основе ИИ, а значит она использует предоставленные данные для обучения используемой модели. Эта служба принимает таблицы агрегированных данных со следующими столбцами:

• Measure (Мера), обязательный: это фундаментальный термин, зависящий от единицы, и количественное значение метрики. Это один или несколько столбцов, содержащих числовые значения.
• Timestamp (Метка времени), необязательный: не более одного столбца с типом DateTime или String. Если этот столбец не задан, меткой времени считается время начала каждого периода приема. Указывайте метку времени в формате yyyy-MM-ddTHH:mm:ssZ.
• Dimension (Измерение), необязательный: это одно или несколько значений категорий. Сочетание этих значений определяет определенную унарную временные ряды (например, страну или регион, язык и клиент). Столбцы измерений могут иметь любой тип данных. Соблюдайте осторожность при работе с большим количеством столбцов и значений, чтобы не выполнять обработку слишком большого числа измерений.

Если вы используете такие источники данных, как Azure Data Lake Storage или Хранилище BLOB-объектов Azure, можно выполнить агрегирование данных, чтобы согласовать их с ожидаемой схемой метрик. Это обусловлено тем, что эти источники данных используют файл в качестве входных данных метрик.

Если вы используете такие источники данных, как Azure SQL или Azure Data Explorer, можно использовать статистические функции для агрегирования данных в ожидаемую схему. Это обусловлено тем, что эти источники данных поддерживают выполнение запроса для получения данных метрик из источников.

Настройка параметров подключения и запроса

Добавьте веб-каналы данных, подключившись к источнику данных временных рядов. Для начала выберите следующие параметры:

• Тип источника: тип источника данных, в котором хранятся данные временных рядов.
• Степень детализации. Это интервал между последовательными точками данных в этих данных временных рядов (ежегодно, ежемесячно, ежедневно). Минимально поддерживаемый интервал составляет 60 секунд.
• Прием данных с момента (UTC): время начала для первого приема метки времени.

Загрузка данных

Введя строки подключения и запроса, выберите Загрузить данные. Помощник по метрикам проверяет подключение и разрешение на загрузку данных, необходимые параметры, используемые в запросе, и имя столбца в источнике данных.

Если на этом этапе возникает ошибка, проверьте следующее.

1. Проверьте, действительна ли строка подключения.
2. Проверьте наличие достаточных разрешений и убедитесь, что IP-адресу рабочей роли приема данных предоставлен доступ.
3. Убедитесь, что в запросе указаны обязательные параметры (@IntervalStart и @IntervalEnd).

Schema configuration (Конфигурация схемы)

Когда данные будут загружены путем выполнения запроса, выберите соответствующие поля.

После настройки схемы выберите Проверить схему. Помощник по метрикам выполняет следующие проверки:

• Проверяет, приходится ли метка времени запрашиваемых данных на один интервал.
• Проверяет, возвращаются ли дублирующиеся значения для одного и того же сочетания измерений в пределах одного интервала метрики.

Параметры автоматического сведения

Помощник по метрикам может автоматически выполнять агрегирование каждого измерения во время приема. Затем служба создает иерархию, которую можно использовать в анализе основных причин и других диагностических функциях. Дополнительные сведения см. в статье Параметры автоматического сведения.

Укажите для веб-канала данных пользовательское имя, которое будет отображено в рабочей области. Выберите Отправить.

Настройка конфигурации обнаружения

После добавления веб-канала данных Помощник по метрикам попробует принять данные метрик, начиная с указанной даты начала. Для полного приема данных потребуется некоторое время, а состояние приема можно узнать, щелкнув ссылку Ingestion progress (Выполнение приема) в верхней части страницы соответствующего веб-канала данных. Если данные принимаются успешно, Помощник по метрикам применяет обнаружение и продолжает отслеживать источник новых данных.

После применения обнаружения выберите любую из метрик в веб-канале данных, чтобы перейти к странице сведений о метрике. На ней можно выполнить следующие действия:

• просмотреть визуализации для всех срезов временных рядов в этой метрике;
• изменить конфигурацию обнаружения с учетом ожидаемых результатов;
• настроить уведомления об обнаруженных аномалиях.

Просмотр аналитических сведений по диагностике

После настройки конфигурации обнаружения все аномалии, обнаруженные в данных, должны отражать фактические аномалии в данных. Помощник по метрикам выполняет анализ многомерных метрик, чтобы найти первопричины в конкретном измерении. Служба также выполняет перекрестный анализ метрик с помощью функции графа метрик.

Чтобы просмотреть аналитические сведения о диагностике, выберите красные точки для визуализаций временных рядов. Эти красные точки представляют обнаруженные аномалии. Откроется окно со ссылкой на страницу анализа инцидента.

На странице анализа инцидентов отображается группа связанных аномалий и диагностические аналитические сведения. В следующих разделах рассматриваются основные шаги диагностики инцидента.

Проверка сводки по текущему инциденту

Сводку можно найти в верхней части страницы анализа инцидента. Она включает основные сведения, действия и трассировки, а также проанализированную первопричину. Основные сведения включают основные затронутые ряды со схемой, время начала и окончания воздействия, серьезность и общее число аномалий.

Проанализированная первопричина — это результат автоматического анализа. Помощник по метрикам анализирует все записанные аномалии временных рядов в одной метрике с разными значениями измерения для одной и той же метки времени. Затем служба выполняет корреляцию, группирует связанные аномалии и формирует совет по первопричине.

На основе этих данных вы можете сразу получить обобщенное представление о текущем аномальном состоянии, последствиях инцидента и наиболее вероятной его первопричине. Затем можно предпринять немедленные действия для устранения инцидента.

Просмотр сведений перекрестной диагностики измерений

Вы также можете получить более подробные сведения об аномальном состоянии других измерений в той же метрике, используя функцию дерева диагностики.

Для метрик с несколькими измерениями Помощник по метрикам классифицирует временные ряды и формирует иерархию, которая называется деревом диагностики. Например, метрика дохода отслеживается по двум измерениям: региону и категории. Вам нужно иметь агрегированное значение измерения, например SUM. Затем временные ряды region = SUM и category = SUM классифицируются как корневой узел в дереве. Если в измерении SUM обнаружена аномалия, его можно проанализировать, чтобы узнать, какое конкретное значение измерения больше всего повлияло на возникновение аномалии родительского узла. Выберите каждый узел, чтобы развернуть и просмотреть подробные сведения.

Просмотр сведений перекрестной диагностики метрик

Иногда трудно проанализировать проблему, проверив аномальное состояние одной метрики, и необходимо связать несколько метрик вместе. Для этого настройте граф метрик, на котором указаны отношения между метриками.

С помощью результатов перекрестной диагностики, как описано в предыдущем разделе, можно выяснить, что первопричина ограничена конкретным значением измерения. Используйте граф метрик и примените фильтр по измерению проанализированной первопричины, чтобы проверить состояние аномалии в других метриках.

Кроме того, можно выполнить сведение по более подробным аналитическим сведениям с помощью дополнительных функций. Эти функции помогают детализировать измерения аномалий, просматривать похожие аномалии и сравнивать их по метрикам. Дополнительные сведения см. в статье Диагностика инцидента.

Получение уведомлений при обнаружении новых аномалий

Если вы хотите получать оповещения при обнаружении аномалий в данных, вы можете создать подписку на одну или несколько метрик. Для отправки предупреждений Помощник по метрикам использует перехватчики. Поддерживаются три типа перехватчиков: электронная почта, веб-перехватчик и Azure DevOps. В качестве примера мы будем использовать веб-перехватчик.

Создание веб-перехватчика

В Помощнике по метрикам можно использовать веб-перехватчик для выявления аномалий программными средствами. Служба вызывает предоставляемый пользователем API при активации оповещения. Дополнительные сведения см. в разделе Создание перехватчика.

Настройка параметров оповещений

После создания перехватчика применяются параметры оповещений, чтобы определить, как и какие уведомления должны отправляться. Для каждой метрики можно задать несколько параметров оповещений. Два важных параметра здесь — это Оповещения по, где указываются учитываемые аномалии, и Варианты фильтрации аномалий, где указаны включаемые в оповещение аномалии. Дополнительные сведения см. в разделе Добавление или изменение параметров оповещений.

Следующие шаги

• Подключение данных метрик к Помощнику по метрикам
  • Управляйте своими каналами данных
  • Подключение различных источников данных
• Использование клиентских библиотек и REST API для настройки собственного решения
• Настройка метрик и детальная настройка конфигурации обнаружения