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目 录
1 文档导读......................................................................................................................................1
2 产品介绍......................................................................................................................................22.1 什么是时序 KPI 异常检测模型服务...................................................................................................................................... 22.2 应用场景......................................................................................................................................................................................22.3 产品功能......................................................................................................................................................................................22.4 产品价值......................................................................................................................................................................................32.5 约束限制......................................................................................................................................................................................32.6 基本概念......................................................................................................................................................................................52.7 与其他服务的关系.................................................................................................................................................................... 52.8 访问 KPI 异常检测模型服务................................................................................................................................................... 6
3 快速入门......................................................................................................................................83.1 前提条件......................................................................................................................................................................................83.2 订购 KPI 异常检测模型服务................................................................................................................................................... 83.3 访问 KPI 异常检测模型服务.................................................................................................................................................103.4 操作流程................................................................................................................................................................................... 113.5 检测对象配置...........................................................................................................................................................................123.5.1 KPI 属性配置........................................................................................................................................................................ 123.5.2 时序数据导入....................................................................................................................................................................... 163.6 高级配置................................................................................................................................................................................... 173.6.1 检测策略................................................................................................................................................................................ 173.6.2 事件管理................................................................................................................................................................................ 193.6.3 任务管理................................................................................................................................................................................ 203.7 异常看板................................................................................................................................................................................... 213.7.1 可视化看板........................................................................................................................................................................... 213.7.2 异常列表................................................................................................................................................................................ 233.8 修订记录................................................................................................................................................................................... 25
4 常见问题....................................................................................................................................264.1 时序 KPI 异常检测的业务场景有哪些?........................................................................................................................... 264.2 时序 KPI 异常检测是否可以解决所有异常场景?..........................................................................................................264.3 时序 KPI 数据分类一般有哪些?........................................................................................................................................ 264.4 修订记录................................................................................................................................................................................... 26
NAIEKPI 异常检测模型服务 目 录
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5 产品术语....................................................................................................................................27
NAIEKPI 异常检测模型服务 目 录
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1 文档导读
KPI异常检测模型服务提供了产品介绍、快速入门、常见问题和产品术语手册,帮助用户快速熟悉和使用KPI异常检测模型服务,生成局点定制模型。
表 1-1 文档导读
手册 概述
《产品介绍》 本文档详细阐述了KPI异常检测模型服务的定位、应用场景、功能、价值与约束限制等。
《快速入门》 本文档介绍如何使用KPI异常检测模型服务,快速生成KPI异常检测模型,实现用户快速熟悉和使用KPI异常检测模型服务。
《常见问题》 本文档收集了用户日常使用KPI异常检测模型服务遇到的问题,并给予解答,有助于快速解答用户问题。
《产品术语》 本文档详细阐释KPI异常检测模型服务相关的产品术语。
NAIEKPI 异常检测模型服务 1 文档导读
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2 产品介绍
2.1 什么是时序 KPI 异常检测模型服务KPI异常检测服务是从大量的KPI输入数据中精准高效的识别出KPI异常数据的服务,该服务根据用户的业务配置和数据类型识别输入KPI的模式,并自动进行算法调优,帮助预判系统故障或在故障发生时帮助快速定位问题。
2.2 应用场景
掉话率检测
掉话率是电信领域核心网的关键指标,传统基于固定阈值告警的模式无法识别指标正常波动,不能预测指标恶化。通过使用KPI异常检测服务,可快速实现指标趋势预测,智能识别异常并告警。
呼叫质量检测
通信运营商呼叫中心KPI,有助实现优质的目标管理。对呼叫总数、呼叫放弃率等KPI进行监控,及时发现话务突增突降现象。
网站 KPI 检测
通信运营商在线商城网站KPI,是衡量网站质量和表现的指标。对用户数、广告点击量、页面流量等KPI的监控,可以及时发现特定因素对网站的影响,和网站的更改或变动。
2.3 产品功能
智能异常检测
提供API 接口,对时间序列进行检测,支持如下检测类型:离散、白噪声、周期、周期+趋势、周期+变点、不规则周期。
NAIEKPI 异常检测模型服务 2 产品介绍
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自动建模
根据输入的数据流,服务自动生成匹配业务的算法模型。
标注打标
提供标注打标的功能,标记/取消标记为正负样本,标记后样本入样本库。
样本管理
提供时序数据样本管理功能,存储的长度用户可控。
2.4 产品价值
适用领域广泛
服务支持多种KPI模式(如周期、突变、趋势等),适用于电信行业多领域的KPI异常检测,例如 VOLTE核心网、EPC核心网、无线接入网等。
异常定位精确
内嵌GMM、xgboost 、Holt-Winters等多种智能算法,根据用户数据特征自动调优,KPI异常检测准确率高达95%。
运行高效率,易集成
KPI异常检测服务支持云化部署,性能支持弹性伸缩,按需分配系统资源,最大支持10万+KPI同时检测,实现毫秒级异常检测,通过支持RESTful规范的API接口,可大幅降低集成难度,实现业务快速上线。
2.5 约束限制1. 时序数据连续,数据缺失率<10%。
2. 周期数据至少要提供4个周期的数据,非周期数据建议历史一周数据。
3. 多KPI关联检测,采集点必须一致。
4. 支持的时序波形类型,包括:
– 离散数据类型
NAIEKPI 异常检测模型服务 2 产品介绍
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– 不规则周期数据
2.6 基本概念
API
全称Application Programming Interface。应用软件编程接口,即一些预先定义的函数,目的是提供应用程序,使得开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力,而又无需访问源码或理解内部工作机制的细节。
KPI
全称:Key Performance Indicator。关键性能指数,代表某对象某一时刻的性能值。KPI也可能由多级KPI汇聚而来。
2.7 与其他服务的关系
与 ModelArts 服务的关系
NAIE平台使用,华为公有云系统提供的ModelArts服务,实现数据预处理、大规模分布式模型训练能力。
NAIEKPI 异常检测模型服务 2 产品介绍
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与统一身份认证服务 IAM 的关系
NAIE平台使用,华为公有云系统提供的统一身份认证服务(Identity and AccessManagement,简称IAM),实现统一的身份认证和权限管理服务。
与 API 网关的关系
NAIE平台必须对接到华为公有云系统提供的统一API网关,此API网关为用户提供统一的入口调用NAIE云服务的API。NAIE云服务开放给租户的API,必须在API网关上注册通过后再发布。
与对象存储服务的关系
NAIE平台使用对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)存储数据和模型的备份和快照,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。
与云容器引擎的关系
NAIE平台使用云容器引擎(Cloud Container Engine,简称CCE)部署模型为在线服务。支持服务的高并发和弹性伸缩需求。
2.8 访问 KPI 异常检测模型服务步骤1 在用户终端PC上打开浏览器,在地址栏中输入“https://console.huaweicloud.com/
naie/”,进入AI市场。
步骤2 单击界面右上角的“登录”,进入登录界面。
步骤3 选择“IAM用户登录”方式,输入租户名、用户名和密码。如图2-1所示。
用户也可以直接通过账号登录。首次登录后请及时修改密码,并定期修改密码。
NAIEKPI 异常检测模型服务 2 产品介绍
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图 2-1 IAM 用户登录
步骤4 单击“登录”,进入AI市场。
步骤5 依次选择“AI服务 >模型服务 > 通信模型服务 > KPI异常检测模型服务”,进入KPI异常检测模型服务介绍页面。
步骤6 单击“进入服务”,进入KPI异常检测模型服务页面。
----结束
NAIEKPI 异常检测模型服务 2 产品介绍
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3 快速入门
3.1 前提条件● 已经注册了华为云账号。
● 已经注册了NAIE平台的管理员租户和IAM用户。
● 已经订购过NAIEKPI异常检测模型服务。
3.2 订购 KPI 异常检测模型服务步骤1 在用户终端PC上打开浏览器,在地址栏中输入“https://console.huaweicloud.com/
naie/”,进入AI市场。
用户首次访问AI市场,会进入“访问授权”界面,单击“授权并继续”即可。
步骤2 单击界面右上角的“登录”,进入登录界面,如图3-1所示。
NAIEKPI 异常检测模型服务 3 快速入门
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图 3-1 租户登录界面
步骤3 输入租户名和密码,单击“登录”,进入AI市场。
首次登录后请及时修改密码,并定期修改密码。
步骤4 依次选择“AI服务 >模型服务 > 通信模型服务 > KPI异常检测模型服务”,进入KPI异常检测模型服务介绍页面。
步骤5 单击“我要购买”,进入如图3-2所示的界面。
用户可以单击“了解计费详情”,详细了解KPI异常检测模型服务提供的资源、规格和相应的价格信息。同时,用户在使用具体资源时,服务会在界面给出醒目的计费提示。
参数说明如下所示:
● 区域:为用户提供服务的华为云Region。请选择“华北-北京四”。
● KPI指标数量:待检测的KPI指标数量,请根据现网实际情况配置。
NAIEKPI 异常检测模型服务 3 快速入门
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图 3-2 订购 KPI 异常检测模型服务
步骤6 单击“立即使用”,服务订购完成。
----结束
3.3 访问 KPI 异常检测模型服务步骤1 在用户终端PC上打开浏览器,在地址栏中输入“https://console.huaweicloud.com/
naie/”,进入AI市场。
步骤2 单击界面右上角的“登录”,进入登录界面。
步骤3 选择“IAM用户登录”方式,输入租户名、用户名和密码。如图3-3所示。
用户也可以直接通过账号登录。首次登录后请及时修改密码,并定期修改密码。
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图 3-3 IAM 用户登录
步骤4 单击“登录”,进入AI市场。
步骤5 依次选择“AI服务 >模型服务 > 通信模型服务 > KPI异常检测模型服务”,进入KPI异常检测模型服务介绍页面。
步骤6 单击“进入服务”,进入KPI异常检测模型服务页面。
----结束
3.4 操作流程KPI异常检测模型服务操作流程如操作流程所示。
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图 3-4 操作流程
3.5 检测对象配置配置待检测网络或系统的KPI属性,并导入对应的时序数据。
3.5.1 KPI 属性配置在进行KPI异常检测之前,用户需要先配置需要检测的KPI指标,系统会对配置的KPI指标进行检测。系统支持批量导入多个KPI指标。
NAIEKPI 异常检测模型服务 3 快速入门
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批量导入 KPI 指标
步骤1 在菜单栏中,选择“检测对象配置 > KPI属性配置”,进入“KPI属性配置”页面,如图3-5所示。
图 3-5 KPI 属性配置
步骤2 单击“批量导入”,进入批量导入KPI属性页面,如图3-6所示。
图 3-6 批量导入数据
步骤3 单击“下载导入模板”,下载导入文件。
步骤4 单击 图标,从本地选择模板文件,单击“确定”,完成KPI指标的批量导入。
系统提示“导入成功”。
----结束
修改 KPI 指标
步骤1 在菜单栏中,选择“检测对象配置 > KPI属性配置”,进入“KPI属性配置”页面,如图3-7所示。
NAIEKPI 异常检测模型服务 3 快速入门
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图 3-7 KPI 属性配置
步骤2 选中KPI指标,单击“修改”,弹出“修改指标”界面,如图3-8所示。
图 3-8 修改页面
参数说明如表3-1所示。
表 3-1 设置参数
参数名称 参数说明
检测指标ID KPI指标ID。导入模板文件中指定,导入后不支持修改。
示例:4_117491624。
指标名称 KPI指标名称。
示例:USN_kpi7_sample_ratio。
NAIEKPI 异常检测模型服务 3 快速入门
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参数名称 参数说明
KPI类型 KPI指标的类型。
包含如下选项:
● ratio:比率
● failureratio:失败率
● attemps:请求次数
● success:成功次数
● failure:失败次数
分组 根据业务需求,可以将不同的KPI指标加入到相同分组中。
请根据实际情况设置。
网元类型 KPI指标所在网元的类型。
网元ID KPI指标所在网元的ID。
检测类别 系统检测的KPI指标类别。
导入模板文件中指定,导入后不支持修改。
包含如下选项:
● 不区分,均检测
● 日常检测:日常运行时进行检测
● 重大操作检测:升级或割接时进行检测
检测方向 KPI指标是有取值范围和阈值的,需要根据KPI指标波形变化的趋势进行检测,超出阈值的被标注为异常点。
取值如下所示:
● UP:波形趋势朝上变化时进行检测,如果超出KPI指标的最大阈值时,标注为异常点
● DOWN:波形趋势朝下变化时进行检测,如果低于KPI指标的最小阈值时,标注为异常点。
● BOTH:不区分,均进行检测。超出最小阈值和最大阈值时,均会被标注为异常点。
例如:某KPI指标为“打电话被接听的成功率”,如果设置为“DOWN”,当此KPI指标值小于最小阈值时,被标注为异常点。
灵敏度 检测KPI指标的灵敏度。
取值范围为[1,10]。示例:3。
NAIEKPI 异常检测模型服务 3 快速入门
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参数名称 参数说明
静态阈值参数
设置KPI指标的静态阈值,KPI指标观察值超过阈值会触发告警。
● 检测类型:KPI指标阈值的来源。包含选项“AI”、“静态阈值”、“AI+静态阈值(并行跑,取并集)”。
● 最大值:静态阈值的最大值。
● 最小值:静态阈值的最小值。
● 偏移量:静态阈值的偏移量。
示例说明:如果检测类型为“静态阈值”,最大值为“90”,偏移量为“1”,则KPI指标超过“91”时会触发告警。
步骤3 单击“确定”,KPI指标的属性修改完成。
----结束
KPI 属性配置的其他操作● 根据指标ID、分组或指标名称,快速查询对应的KPI指标。
● 选中KPI指标,单击“删除”,删除该KPI指标。
● 选中KPI指标,单击“修改”,修改该KPI指标信息。
3.5.2 时序数据导入步骤1 在菜单栏中,选择“检测对象配置 > 时序数据导入”,进入“时序数据导入”页面,
如图3-9所示。
“数据源信息”下方,默认展示已导入平台的数据集列表和数据源类型、文件名称、
数据总数等信息。用户还可以在“操作”列中分别单击 、 图标,查看数据集的详细信息或删除当前数据集。
图 3-9 时序数据导入界面
步骤2 单击“新增”,进入数据源信息页面,如图3-10所示。
图 3-10 导入数据
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步骤3 单击“下载导入模板”,将数据集导入模板下载到本地。
步骤4 配置数据集来源为“本地上传”,在“请选择文件”中,单击 图标,从本地导入已下载的模板文件。
步骤5 单击“数据导入”,导入模板文件。
----结束
3.6 高级配置根据现网环境需要,配置检测策略、事件和检测任务。
3.6.1 检测策略
步骤1 在菜单栏中,单击“高级配置 > 检测策略”,进入“系统参数配置”页面,如图3-11所示。
图 3-11 系统参数配置
配置检测参数如表3-2所示。
表 3-2 检测参数信息
区域 参数名称 参数说明
训练参数 训练任务启动时间间隔(s)
训练任务启动的间隔时间。
示例:30,含义为每30秒启动一次。仅支持输入整数。
首次训练开始时间
基于导入的数据源,设置首次训练的开始时间。训练开始时间最晚可以设置为时序数据最早开始时间。
默认值:2019/01/01 00:00:00。
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区域 参数名称 参数说明
检测参数 检测任务启动时间间隔(s)
检测任务启动的间隔时间。
默认值:20,含义为每20秒启动一次。
首次检测开始时间
基于导入的数据源,设置首次检测的开始时间。检测开始时间最早可以设置为时序数据最早开始时间后的第八天。
默认值:2019/01/01 00:00:00。
遗失数据百分比
数据缺失的阈值,当数据缺失超过此值时,不执行检测。
默认值:20。仅支持0~100之间的数字。
检测类型 KPI指标阈值的来源。
包含如下选项:
● AI● 静态阈值
● AI+静态阈值(并行跑,取并集)
默认值:AI
连续异常点上报
连续上报异常点数量阈值(个)
异常点连续时,超过此阈值时,会上报告警。
默认值:3。仅支持输入整数。
非连续异常点上报策略
抖动观测窗口
用于判断震荡非连续异常窗口的长度,例如可以为50个点长度,默认值50(仅支持输入整数)
非连续异常上报百分比(%)
当震荡非连续异常窗口内,异常点数占比超过设定值时,要上报告警,默认值70(仅支持输入 0 到 100 之间的数字)
数据缺失上报策略
数据缺失上报
数据缺失是否上报告警。
包含如下取值:
● 是
● 否
默认值:否
公共参数 数据保留时长
配置历史时序数据的保留时长,保留(下次需要检测的时间点减去数据保留时长)时间之后的数据。
默认值:空,表示保留30天。
看板默认时间显示
看板默认显示波形时间段。
默认值:1 (天)
步骤2 单击“保存”,保存检测参数配置。
系统提示“保存成功”。
----结束
NAIEKPI 异常检测模型服务 3 快速入门
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3.6.2 事件管理
系统检测KPI指标时,如果检测出异常,会关联出事件信息,供用户辅助判断。例如在时间段“2019/08/11 22:00:00~2019/08/12 04:00:00”进行割接,网络出现异常均为正常现象,无须做特殊处理。
新增事件
步骤1 在菜单栏中,选择“高级配置> 事件管理”,进入“事件管理”页面,如图3-12所示。
界面展示事件列表和事件的ID、名称、类型、开始时间和结束时间等信息。
图 3-12 事件管理界面
步骤2 单击“新增”。弹出“新增事件”对话框,如图3-13所示。
图 3-13 新增事件
参数说明如表3-3所示。
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表 3-3 新增事件
参数 参数说明
事件ID 事件的唯一标识。
事件名称
事件的名称。
示例:春节。
事件类型
事件的类型。
包含如下选项:
● 灰度升级
● 普通升级
● 打补丁
● 实例化升级
● 割接
● 节假日
● 社会/自然事件
网元ID 网元节点
网元类型
网元类型
开始时间
事件的开始时间。
结束时间
事件的结束时间。
步骤3 单击“确定”,新增事件。
----结束
事件信息配置的其他操作● 根据事件ID、事件名称或事件类型,快速查询对应的事件。
● 选中事件,单击“删除”,删除该事件。
● 选中事件,单击“修改”,修改该事件的配置信息。
3.6.3 任务管理系统默认在KPI属性配置(KPI属性配置)完成后,开始执行KPI异常检测任务。
任务管理中可以查看KPI异常检测任务列表,如任务管理页面所示。
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图 3-14 任务管理页面
任务列表主要字段说明如下所示:
● 任务名称:系统根据KPI指标的分组信息自定义。
● 网元ID:网元节点
● 网元类型:网元类型
● 检测指标ID:分组中包含的所有KPI指标。
● 任务状态:任务当前的状态,包括:检测中、未启动、状态异常和废弃。
支持根据任务名称或状态,网元ID或网元类型快速查询检测任务;系统也支持在任务列表的“操作”列,停止或启动检测任务。
3.7 异常看板
3.7.1 可视化看板可视化看板以图表的形式显示指定KPI指标,在指定时间段中的波形。
查看默认视图 KPI 信息
以查看默认视图的KPI指标分组“10000001_USN_USN_1000_15,USN_kpi1_sample_ratio&10000002_USN_USN_1000_15,USN_kpi1_sample_attempts&10000003_USN_USN_1000_15,USN_kpi1_sample_failure”为例,操作如下:
步骤1 在菜单栏中,选择“异常看板 > 可视化看板”,进入“可视化看板”界面。
在“可视化看板”界面顶部可以看到指标的订购信息,如图3-15所示。
图 3-15 订购信息
步骤2 在左侧导航栏中,选择“EPC(multi) > USN > USN_1000 >10000001_USN_USN_1000_15,USN_kpi1_sample_ratio&10000002_USN_USN_1000_15,USN_kpi1_sample_attempts&10000003_USN_USN_1000_15,USN_kpi1_sample_failure”。
步骤3 在界面右侧时间段区域框中,配置待检测数据时间区间,例如:“2019/08/0700:00:00 - 2019/08/30 00:00:00”,单击“确定”。刷新时间保持默认值“30s”。
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步骤4 单击 图标,查看对应的波形,如图3-16所示。
图 3-16 可视化看板
----结束
新增视图
步骤1 在菜单栏中,选择“异常看板 > 可视化看板”,进入“可视化看板”界面。
步骤2 单击界面右上角的“新增视图”,弹出“新增视图”对话框。
步骤3 配置视图名称为“USN0000145”,单击“确定”。
进入“USN0000145”视图页面。
步骤4 单击“ ”。弹出“创建图表”对话框,如图3-17所示。
参数设置如下所示:
● 图表名称:设置为“USN0000145”。
● 选择指标:从“选择指标”框中选择KPI指标分组左侧的复选框,单击 图标,添加至右侧的“已选指标”框中。
● 图表显示布局:请根据实际情况选择。
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图 3-17 创建图表
步骤5 单击“确定”。
新增“USN0000145”图表,返回“USN0000145”视图页面。
步骤6 在右侧区域框中配置时间段为“2019/08/07 00:00:00 - 2019/08/30 00:00:00”,单击
“确定”,刷新时间保持默认值“30s”。单击 图标查看对应的波形。如图3-18所示。
图 3-18 USN0000145 图表
----结束
3.7.2 异常列表
异常列表中展示系统当前检测出的异常KPI详细信息,如图3-19所示。
系统支持根据异常ID、检测指标ID和异常状态,快速查询异常检测结果。支持批量导出检测结果。
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图 3-19 KPI 检测异常结果
用户对异常结果进行反馈、删除异常记录操作步骤如下所示。
步骤1 在菜单栏中,选择“异常看板 > 异常列表”。
步骤2 在“异常列表”界面,单击异常ID对应“操作”列的 图标。
进入异常结果反馈页面,如图3-20所示。红色代表KPI指标异常。
图 3-20 异常反馈
步骤3 根据现网业务,判断此KPI指标是否为异常。
根据实际情况选择“命中”或“误报”及误报类型,同时填写备注信息。
步骤4 单击“反馈”,反馈此KPI指标是否为异常。
步骤5 勾选异常记录前的复选框,单击“删除”,可删除异常信息,支持一次删除多条记录。
说明
若检测指标已删除,则操作列按钮置灰,无法对指标进行反馈操作。
----结束
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3.8 修订记录
发布日期 修订记录
2020-03-30
新增“订购KPI异常检测模型服务”章节。
AI市场访问域名变更,更新“访问KPI异常检测模型服务”章节。
KPI异常检测模型服务界面优化,资料全量刷新。
2019-12-30
服务界面改版和功能优化,资料全量更新。
2019-04-30
第一次正式发布。
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4 常见问题
4.1 时序 KPI 异常检测的业务场景有哪些?异常检测(Anomaly Detection)特指在运维领域中,对KPI指标的时序数据进行异常检测,如:CPU使用率、电话接通率等。目的是通过时序数据中的状态变化,实现KPI异常的检测。
4.2 时序 KPI 异常检测是否可以解决所有异常场景?异常包括如下两个层次:
● 数据异常:单纯从数学层面进行分析,判断样本值相对整体的离群程度是否很大。例如,平时CPU使用率为1%,突然升至10%,从数学层面分析,属于异常。
● 业务异常:数据异常和业务异常不完全一样,上述案例是10%的CPU使用率在数学层面异常,但在业务层面,10%的CPU使用率并没有问题,因此需要引入相关的业务经验加以判断。
目前时序KPI异常检测服务已支持数据异常检测和用户自定义业务规则,用于提高业务异常识别的准确率。
4.3 时序 KPI 数据分类一般有哪些?KPI曲线目前分为两大类:周期性趋势和非周期性趋势。针对不同的趋势变化类型需要分别进行建模。
4.4 修订记录
发布日期 修订记录
2020-03-30 本次版本无变更。
2019-04-30 第一次正式发布。
NAIEKPI 异常检测模型服务 4 常见问题
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