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什麼是 Azure AI 計量建議程式？

  • 發行項

重要

從 2023 年 9 月 20 日起，您將無法建立新的計量建議程式資源。 計量建議程式服務將於 2026 年 10 月 1 日淘汰。

計量建議程式是 Azure AI 服務的一部分，使用 AI 在時間序列資料中執行資料監視和異常偵測。 此服務將模型套用至資料的程序自動化，提供一組 API 及 Web 工作區來進行資料內嵌、異常偵測和診斷，您無需具備機器學習的相關知識。 開發人員可以該服務為基礎，建置 AIOps、預測性維護和商務監控應用程式。 使用 Metrics Advisor 可：

  • 分析來自多個資料來源的多維度資料
  • 識別異常並使其相互關聯
  • 設定及微調資料所使用的異常偵測模型
  • 診斷異常，並協助進行根本原因分析

Metrics Advisor 概觀

此文件包含下列類型的文章：

  • 快速入門是逐步指示，可讓您呼叫服務並在短時間內取得結果。
  • 操作指南包含以更具體或自訂的方式使用服務的指示。
  • 概念性文章提供服務功能和特徵的深入說明。

連線至各種資料來源

計量建議程式可以連線到許多資料存放區，並從這些資料存放區內嵌多維度計量資料，包括: SQL Server、Azure Blob 儲存體、MongoDB 等。

容易使用且可自訂的異常偵測

  • Metrics Advisor 會自動為您的資料選取最佳模型，您無需具備機器學習服務相關知識。
  • 自動監視多維度計量中的每個時間序列。
  • 使用參數微調和互動式意見反應，以自訂您的資料所套用的模型，以及未來的異常偵測結果。

透過多個通道發出即時通知

偵測到異常時，計量建議程式可以使用勾點透過多個通道傳送即時通知 (例如：電子郵件勾點、Webhook、Teams 勾點和 Azure DevOps 勾點)。 彈性警示設定可讓您自訂傳送通知的時機和位置。

藉由分析異常取得智慧型診斷見解

將根本原因分析為特定維度

計量建議程式會將相同多維度計量上偵測到的異常結合成診斷樹狀結構，以協助您將根本原因分析成特定維度。 此外，也會藉由分析每個維度的最大貢獻來自動分析深入解析。

使用計量圖表進行跨計量分析

計量圖表表示計量之間的關聯性。 您可以啟用跨計量分析，以協助您在整體檢視中攔截所有相關計量之間的異常狀態。 最後找出最終的根本原因。

如需詳細資訊，請參閱如何診斷事件。

一般流程

工作流程很簡單：在資料上線之後，您可以微調異常偵測，並建立符合您案例的組態。

  1. 建立供 Metrics Advisor 使用的 Azure 資源。
  2. 使用入口網站建置您的第一個監視。
    1. 將資料上線
    2. 微調異常偵測組態
    3. 訂閱通知的異常
    4. 檢視診斷見解
  3. 使用 REST API 自訂執行個體。

影片

資料保留與限制：

無論是否有可用的資料，從目前的時間戳記向前計算，計量建議程式最多可保留 10,000 個時間間隔 (什麼是間隔？)。 落在該時間範圍外的資料，將會刪除。 不同計量細微性的資料保留，所對應的天數：

細微性 (分鐘) 保留 (天)
1 6.94
5 34.72
15 104.1
60(每小時) 416.67
1440(每天) 10000.00

另外還有進一步的限制。 如需詳細資料，請參閱常見問題集。

計量建議程式的使用案例

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