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使用异常检测器单变量 API 的最佳做法

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重要

从 2023 年 9 月 20 日开始，将无法创建新的异常检测器资源。 异常检测器服务将于 2026 年 10 月 1 日停用。

异常检测器 API 是一项无状态异常情况检测服务。 其结果的准确度和表现可能受以下因素影响：

  • 准备时序数据的方式。
  • 使用的异常检测器 API 参数。
  • API 请求中的数据点数目。

通过本文了解使用 API 针对你的数据获取最佳结果的最佳做法。

何时使用批量（全部数据）或最新（最新数据）点异常情况检测

异常检测器 API 的批量检测终结点允许你通过完整的时序数据来检测异常。 在此检测模式下，需创建单个统计模型，并将其应用于数据集中的每个点。 如果时序具有以下特征，建议使用批量检测在一个 API 调用中预览数据。

  • 周期性时序，偶尔会出现异常。
  • 平缓趋势时序，偶尔会出现峰值/谷值。

不建议在实时数据监视中使用批量异常情况检测，也不建议在不具备上述特征的时序数据中使用它。

  • 批量检测仅创建并应用一个模型，对每个点的检测都是在整个序列的上下文中完成的。 如果时序数据上下起伏且没有周期性，则模型可能会错过一些变化点（数据中的峰值和谷值）。 类似地，如果某些变化点的变化不如数据集中后面的变化点的变化那么明显，系统可能会认为它们的变化不够明显，因此不会将它们纳入模型中。

  • 进行实时数据监视时，由于分析的点数量较多，因此批量检测比检测最新点的异常状态要慢。

对于实时数据监视，建议只检测最新数据点的异常状态。 通过持续应用最新点检测，可以更有效、更准确地进行流数据监视。

下面的示例描述了这些检测模式可能会对性能造成的影响。 第一张图显示了沿着 28 个先前看到的数据点连续检测最新点异常状态的结果。 红色点为异常。

An image showing anomaly detection using the latest point

下面是使用批量异常情况检测的同一数据集。 为此操作构建的模型忽略了几个异常（使用矩形进行了标记）。

An image showing anomaly detection using the batch method

数据准备

异常检测器 API 接受格式化为 JSON 请求对象的时序数据。 时序可以是在一段时间内按顺序记录的任何数值数据。 你可以将各个时段内的时序数据发送到异常检测器 API 终结点，以提高 API 的性能。 可以发送的最少数据点数为 12 个，最多数据点数为 8640 个。 粒度定义为数据采样速率。

发送到异常检测器 API 的数据点必须具有一个有效的协调世界时 (UTC) 时间戳和一个数值。

{
    "granularity": "daily",
    "series": [
      {
        "timestamp": "2018-03-01T00:00:00Z",
        "value": 32858923
      },
      {
        "timestamp": "2018-03-02T00:00:00Z",
        "value": 29615278
      },
    ]
}

如果数据按非标准时间间隔采样，可以通过在请求中添加 customInterval 属性来指定该时间间隔。 例如，如果你的序列每 5 分钟进行一次采样，则可将以下内容添加到 JSON 请求：

{
    "granularity" : "minutely", 
    "customInterval" : 5
}

缺少数据点

在均匀分布的时序数据集中，尤其是在细粒度（采样时间间隔很小，例如，每几分钟对数据进行一次采样。）。 缺少的点数少于数据中预期点数的 10% 不会对检测结果产生负面影响。 请考虑根据数据的特征来填补数据中的空白，例如，将其替换为早期的数据点、线性内插值或移动平均值。

聚合分布的数据

异常检测器 API 最适用于均匀分布的时序。 如果数据是随机分布的，则应按某个时间单位（例如每分钟、每小时或每天）进行聚合。

对具有周期性模式的数据进行异常情况检测

如果你知道时序数据具有周期性模式（定期出现的模式），则可提高准确度和缩短 API 响应时间。

在构造 JSON 请求时指定 period 可以将异常情况检测延迟降低多达 50%。 period 是一个整数，它指定时序大约采用多少个数据点来重复某个模式。 例如，每天有一个数据点的时序的 period 为 7，而每小时有一个数据点的时序（具有相同的每周模式）的 period 为 7*24。 如果你不确定数据的模式，则无需指定此参数。

为获得最佳结果，请提供四个 period 的数据点，再额外添加一个数据点。 例如，上述具有每周模式的每小时数据应当在请求正文中提供 673 个数据点 (7 * 24 * 4 + 1)。

为实时监视对数据进行采样

如果按较短的时间间隔（例如秒或分钟）对流数据进行采样，则发送建议数量的数据点可能会超过异常检测器 API 的最大允许数量（8640 个数据点）。 如果你的数据表现出稳定的周期性模式，请考虑以较大的时间间隔（例如小时）发送时序数据的样本。 以这种方式对数据进行采样还可以显著缩短 API 响应时间。

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