Hızlı başlangıç: Web portalını kullanarak ilk ölçümünüzün Izlenmesi

Azure ölçüm Danışmanı 'nın bir örneğini sağladığınızda, hizmetle çalışmak için API 'Leri ve Web tabanlı çalışma alanını kullanabilirsiniz. Web tabanlı çalışma alanı, hizmeti hızlı bir şekilde kullanmaya başlamak için basit bir yol olarak kullanılabilir. Ayrıca, ayarları yapılandırmak, modelinizi özelleştirmek ve kök neden analizini gerçekleştirmek için görsel bir yol sağlar.

Önkoşullar

• Azure aboneliği. Ücretsiz bir tane oluşturun.
• Azure aboneliğiniz varsa, ölçüm Danışmanı örneğinizi dağıtmak için Azure Portal bir ölçüm Danışmanı kaynağı oluşturun.

bu belge, ilk monitörünüzü oluşturmak için örnek olarak bir SQL veritabanı kullanır.

Çalışma alanınızda oturum açın

Kaynağınız oluşturulduktan sonra, Active Directory hesabınızla ölçüm Danışmanı portalında oturum açın. Giriş sayfasından Dizin, abonelik ve yeni oluşturduğunuz çalışma alanınızı seçip başlayın ' ı seçin. Zaman serisi verilerini kullanmak için sol menüden veri akışı Ekle ' yi seçin.

Şu anda, kullanılabilir her bölgede bir ölçüm Danışmanı kaynağı oluşturabilirsiniz. Ölçüm Danışmanı portalındaki çalışma alanlarını dilediğiniz zaman değiştirebilirsiniz.

Zaman serisi verileri

ölçüm danışmanı Azure SQL Veritabanı, azure Veri Gezgini ve azure tablo Depolama gibi farklı veri kaynakları için bağlayıcılar sağlar. Veri bağlama adımları farklı bağlayıcılar için benzerdir, ancak bazı yapılandırma parametreleri farklılık gösterebilir. daha fazla bilgi için bkz. Bağlan farklı veri kaynakları.

bu hızlı başlangıçta örnek olarak bir SQL veritabanı kullanılmaktadır. Aynı adımları izleyerek kendi verilerinizi de alabilirsiniz.

Veri şeması gereksinimleri ve yapılandırması

Azure ölçüm Danışmanı, zaman serisi anomali algılama, tanılama ve analize yönelik bir hizmettir. AI destekli bir hizmet olarak, kullanılan modeli eğitebilmeniz için verilerinizi kullanır. Hizmet, toplanan verilerin tablolarını aşağıdaki sütunlara sahip olarak kabul eder:

• Ölçü (gerekli): ölçü, temel veya birime özgü bir terimdir ve ölçümünün ölçülebilir bir değeridir. Bu sayı, sayısal değerler içeren bir veya daha fazla sütun anlamına gelir.
• Zaman damgası (isteğe bağlı): veya türündeki sıfır veya bir sütun DateTime String . Bu sütun ayarlanmamışsa, zaman damgası her alma döneminin başlangıç saati olarak ayarlanır. Zaman damgasını şu şekilde biçimlendirin: yyyy-MM-ddTHH:mm:ssZ .
• Boyut (isteğe bağlı): bir boyut bir veya daha fazla kategorik değer. Bu değerlerin birleşimi, belirli bir ayırt eden zaman serisini tanımlar (örneğin, ülke, dil ve kiracı). Boyut sütunları herhangi bir veri türünde olabilir. Fazla sayıda boyutun işlenmesini engellemek için büyük miktarda sütun ve değerle çalışırken dikkatli olun.

Azure Data Lake Storage veya Azure Blob Depolama gibi veri kaynakları kullanıyorsanız, beklediğiniz ölçüm şemanıza uyum sağlamak için verilerinizi toplayabilirsiniz. Bunun nedeni, bu veri kaynaklarının bir dosyayı ölçüm girişi olarak kullanlarıdır.

azure SQL veya azure Veri Gezgini gibi veri kaynakları kullanıyorsanız, verileri beklenen şemanıza toplamak için toplama işlevlerini kullanabilirsiniz. Bunun nedeni, bu veri kaynaklarının kaynaklardan ölçüm verileri almak için bir sorgu çalıştırmasını desteklemeleridir.

Bağlantı ayarlarını ve sorguyu yapılandırma

Zaman serisi veri kaynağınıza bağlanarak veri akışlarını ekleyin . Aşağıdaki parametreleri seçerek başlayın:

• Kaynak türü: zaman serisi verilerinizin depolandığı veri kaynağının türü.
• Ayrıntı düzeyi: zaman serisi verilerinizde ardışık veri noktaları arasındaki Aralık (örneğin, yıllık, aylık veya günlük). Desteklenen en kısa Aralık 60 saniyedir.
• Veri alma (UTC): ilk zaman damgasına alınacak başlangıç saati.

Veri yükleme

Bağlantı ve Sorgu dizelerini girdikten sonra verileri yükle' yi seçin. Ölçüm Danışmanı bağlantıyı ve verileri yükleme iznini denetler, sorguda kullanılan gerekli parametreleri denetler ve veri kaynağından sütun adını denetler.

Bu adımda bir hata oluşursa:

1. Bağlantı dizesinin geçerli olup olmadığını denetleyin.
2. Yeterli izinlere sahip olduğunu ve alma çalışanı IP adresine erişim verildiğini doğrulayın.
3. Sorgunuzda gerekli parametrelerin (ve) olup olmadığını denetleyin @IntervalStart @IntervalEnd .

Şema yapılandırması

Sorgu çalıştırılarak veriler yüklendikten sonra uygun alanları seçin.

Şemayı yapılandırdıktan sonra Şemayı doğrula' yı seçin. Ölçüm Danışmanı aşağıdaki denetimleri gerçekleştirir:

• Sorgulanan verilerin zaman damgasının tek bir aralığa denk olup olmadığı.
• Tek bir ölçüm aralığı içinde aynı boyut birleşimi için döndürülen yinelenen değerler olup olmadığı.

Otomatik toplama ayarları

Ölçüm Danışmanı, alma sırasında her boyutta otomatik olarak toplama gerçekleştirebilir. Daha sonra hizmet, kök neden analizi ve diğer tanılama özellikleri için kullanabileceğiniz bir hiyerarşi oluşturur. Daha fazla bilgi için bkz. otomatik toplama ayarları.

Çalışma alanınızda gösterilecek olan veri akışı için özel bir ad verin. Gönder’i seçin.

Algılama yapılandırmasını ayarla

Veri akışı eklendikten sonra, ölçüm Danışmanı belirtilen başlangıç tarihinden sonra ölçüm verilerini alma girişiminde bulunur. Verilerin tam olarak belirlenmesi biraz zaman alabilir ve veri akışı sayfasının en üstünde alma ilerleme durumunu seçerek alma durumunu görüntüleyebilirsiniz. Veriler belirtilmişse, ölçüm Danışmanı algılamayı uygular ve kaynağı yeni veriler için izlemeye devam eder.

Algılama uygulandığında, ölçüm ayrıntısı sayfasını bulmak için veri akışında listelenen ölçülerden birini seçin. Burada şunları yapabilirsiniz:

• Bu ölçüm kapsamındaki tüm zaman serisi dilimlerinin görselleştirmelerini görüntüleyin.
• Algılama yapılandırmasını beklenen sonuçları karşılayacak şekilde güncelleştirin.
• Algılanan bozukluklar için bildirim ayarlayın.

Tanılama öngörülerini görüntüleme

Algılama yapılandırmasını ayarladıktan sonra, algılanan anormalilerin verilerinize ait gerçek bozuklukları yansıttığından emin olmalısınız. Ölçüm Danışmanı, belirli bir boyutun kök nedenini bulmak için çok boyutlu ölçümler üzerinde analiz gerçekleştirir. Hizmet ölçüm grafiği özelliğini kullanarak çapraz ölçümler analizini de gerçekleştirir.

Tanılama öngörülerini görüntülemek için zaman serisi görselleştirmelerinde kırmızı noktaları seçin. Bu kırmızı noktalar algılanan bozuklukları temsil eder. Olay Analizi sayfasının bağlantısı ile bir pencere görüntülenir.

Olay Analizi sayfasında, ilgili anomali ve tanılama öngörülerini bir grup görürsünüz. Aşağıdaki bölümler, bir olayı tanılamaya yönelik başlıca adımları kapsar.

Geçerli olayın özetini denetleyin

Özeti, olay Analizi sayfasının en üstünde bulabilirsiniz. Bu Özet, temel bilgileri, eylemleri ve izleyicileri ve çözümlenen bir kök nedeni içerir. Temel bilgiler bir diyagramı olan en üstteki etkilenen seriyi, etki başlangıç ve bitiş zamanını, önem derecesini ve dahil edilen toplam anormalleri içerir.

Çözümlenen asıl neden otomatik olarak çözümlenen bir sonucudur. Ölçüm Danışmanı aynı zaman damgasında farklı boyut değerlerine sahip bir ölçüm içindeki bir zaman serisinde yakalanan tüm anormallikleri analiz eder. Ardından hizmet bağıntı gerçekleştirir, grup ile ilgili anormallikleri bir araya getirir ve bir kök neden hakkında öneri oluşturur.

Bunlara bağlı olarak, geçerli olağan dışı durumun, olayın etkinin ve en olası kök nedenin basit bir görünümünü zaten alabilirsiniz. Daha sonra olayı çözmek için hemen eylem yapabilirsiniz.

Çapraz boyut tanılama öngörülerini görüntüleyin

Ayrıca, tanı ağacı özelliğini kullanarak, aynı ölçüm içindeki diğer boyutlardaki diğer boyutlara ilişkin anormal durum hakkında daha ayrıntılı bilgi edinebilirsiniz.

Ölçüm Danışmanı, birden çok boyut içeren ölçümler için zaman serisini bir hiyerarşiye kategorilere ayırır (Tanılama ağacı olarak adlandırılır). Örneğin, bir gelir ölçümü iki boyut ile izlenir: bölge ve kategori. Gibi toplanmış bir boyut değeri olması gerekir SUM . Ardından, ve zaman serileri region = SUM category = SUM ağaç içindeki kök düğüm olarak kategorize edilir. Boyutta yakalanan bir anomali olduğunda SUM , üst düğüm anomali 'e en çok katkıda bulunan belirli boyut değerinin konumunu bulmak için bunu çözümleyebilirsiniz. Ayrıntılı bilgi için her bir düğümü seçerek genişletin.

Platformlar arası tanılama öngörülerini görüntüleme

Bazen, tek bir ölçümün olağan dışı durumunu denetleyerek bir sorunu analiz etmek zordur ve birden çok ölçümü birlikte ilişkilendirmenize gerek vardır. Bunu yapmak için ölçümler arasındaki ilişkileri gösteren bir ölçüm grafiği yapılandırın.

Önceki bölümde açıklanan çapraz boyut tanılama sonucunu kullanarak, kök nedenin belirli bir boyut değeriyle sınırlı olduğunu belirleyebilirsiniz. Daha sonra, diğer ölçümlerde anomali durumunu denetlemek için, çözümlenen kök neden boyutuna göre filtrelemek için bir ölçüm grafiği kullanın.

Ayrıca ek özellikler kullanarak daha fazla tanılama öngörüleri arasında Özet oluşturabilirsiniz. Bu özellikler, anormallerde ayrıntıya inmenize, benzer anormallikleri görüntülemenize ve ölçümler genelinde karşılaştırmanıza yardımcı olur. Daha fazla bilgi için bkz. bir olayı tanılama.

Yeni anomali bulunduğunda bildirim alın

Verilerinizde bir anomali algılandığında uyarılmak istiyorsanız ölçülerinizin bir veya daha fazlası için bir abonelik oluşturabilirsiniz. Ölçüm Danışmanı, uyarı göndermek için kancalar kullanır. Üç tür kanca desteklenir: e-posta kancası, Web kancası ve Azure DevOps. Örnek olarak Web kancası kullanacağız.

Web kancası oluşturma

Ölçüm Danışmanı ' nda bir Web kancası kullanarak bir anomali programlama yoluyla programlama yapabilirsiniz. Hizmet, bir uyarı tetiklendiğinde Kullanıcı tarafından sağlanmış bir API çağırır. Daha fazla bilgi için bkz. kanca oluşturma.

Uyarı ayarlarını yapılandırma

Bir kanca oluşturduktan sonra bir uyarı ayarı nasıl ve hangi uyarı bildirimlerinin gönderileceğini belirler. Her ölçüm için birden çok uyarı ayarı ayarlayabilirsiniz. İçin iki önemli ayar, dahil edilecek anormallikleri belirten uyarılardır ve uyarıya dahil edilecek anomali seçenekleri filtreleyin. Daha fazla bilgi için bkz. Uyarı ayarları ekleme veya düzenleme.

Sonraki adımlar

• Ölçüm verilerinizi ölçüm danışmanına ekleyin
  • Veri akışlarınızı yönetme
  • farklı veri kaynakları Bağlan
• Çözümünüzü özelleştirmek için istemci kitaplıklarını veya REST API 'Lerini kullanın
• Ölçümleri yapılandırma ve algılama yapılandırması için ince ayar yapma