Erkennung von Anomalien

Instance Observer erkennt proaktiv die Anomalien für zyklische oder nicht zyklische Metriken unter dem Leistungsdiagramm für das Impact Total-Paket in Produktionsinstanzen. Anomalien stellen Metrikausreißer basierend auf historischen Mustern dar. Jede Anomalie stellt möglicherweise kein Problem dar, benachrichtigt Sie jedoch von, und Sie entscheiden über die Relevanz und konfigurieren entsprechend Warnungen.

Zyklische Metriken treten als ein vollständiger Satz von Ereignissen auf, die sich regelmäßig in der gleichen Reihenfolge oder in einem sich regelmäßig wiederholenden Zeitraum wiederholen. Nicht-zyklische Metriken sind Metriken, die sich unvollständig oder in zufälligen, weniger vorhersehbaren Zeiträumen wiederholen. Eine Anomalie, auch als Ausreißer bezeichnet, ist ein Datenpunkt, der ungewöhnlich oder selten ist oder nicht den erwarteten Mustern oder der erwarteten Verteilung der Daten entspricht.

Es werden fünf zyklische Metriken nachverfolgt:

• Transaktionsanzahl: Die instanzweite Summe aller UI-Transaktionen eines internen Typs namens UI_TYPE.
• Server-Antwortzeit: Die durchschnittliche Ausführungszeit für UI_TYPE- Transaktionen.
• SQL-Antwortzeit: Der gemeldete Mittelwert der Datenbank-Antwortzeit, gemessen auf der Anwendungsebene. Sie beginnt, wenn eine Abfrage an die Datenbank gesendet wird, und endet, wenn die Antwort empfangen wurde.
• Semaphor-Mittelwert: Die durchschnittliche Anzahl von Endanwendertransaktionen, die gleichzeitig über einen Zeitraum von einer Minute verarbeitet werden.
• Max. Knotenarbeitsspeicher: Der Max. des verwendeten Arbeitsspeichers in MB pro Knoten an einem bestimmten Datenpunkt im Verlauf. Dieser Wert liegt im Allgemeinen zwischen 1000 MB und 2048 MB.

• Die x-Achse stellt die Zeit dar, und die y-Achse stellt die tatsächlichen Metriken gemäß dem ausgewählten Datumsbereich dar. Beispielsweise zeigt das Liniendiagramm die Werte der Transaktionsanzahl im Zeitverlauf an. Anomalien werden im Diagramm durch eine rote Farbcodierung gekennzeichnet und repräsentieren das Auftreten einer Anomalie in den Daten. Die Platzierung der roten Markierung hängt von den Kriterien oder Algorithmen ab, die zur Erkennung von Anomalien verwendet werden.
• Der Bereich stellt die oberen und unteren Grenzwerte mit einer Normalverteilung der Metriken basierend auf dem historischen Datensatzmuster dar.
• Die Mittellinie stellt den Vier-Wochen-Durchschnittswert der Metriken zum Vergleich der Abweichung zu einem bestimmten Zeitpunkt dar.

Erkennung von Auftragsanomalien

Auftragsanomaliediagramme verfolgen die Anzahl der geplanten Aufgaben, die gleichzeitig für jede Stunde des Tages ausgeführt werden, mit der überlagernden Metrik des Durchschnitts der Transaktionsanzahlen für jede Stunde. Jeder Balken im Diagramm, der mindestens einen anomalen Auftrag enthält, wird rot hervorgehoben. Wählen Sie den Detaillink des Balkendiagramms aus, um die Details zur Positionsebene anzuzeigen.

Auftragsdetails stellen die stündlich geplanten Aufgaben zusammen mit den jeweiligen durchschnittlichen Transaktionen dieser Instanz dar.

Rufen Sie einen Drilldown von der Anzahl der stündlich geplanten Aufgaben in einen einzelnen wiederkehrenden Auftrag für jede Stunde des Tages und weiter in das Ausführungsmuster desselben Auftrags aus den letzten sieben Tagen ab. Dies kann helfen, die End-to-End-Ursachen für Aufgaben zu ermitteln, deren Abschluss normalerweise konsistent viel Zeit in Anspruch nimmt und bei denen die Ausführungszeit unerwartet erheblich ansteigt oder abnimmt, was auf ein mögliches Leistungsproblem hindeutet.

Kriterien für die Planungsaufgabe

Damit die Aufgabe als regelmäßige Aufgabe betrachtet wird, muss sie mindestens eines der folgenden Kriterien erfüllen:

• Die Aufgabe wird für jeden Wochentag mindestens einmal ausgeführt.
• Die Aufgabe wurde in den letzten vier Wochen mindestens einmal für jede Woche ausgeführt.

Berechnung der durchschnittlichen Transaktionsanzahl

Für jede Stunde an einem bestimmten Tag wird die Summe der Transaktionsanzahl der letzten vier Wochen für denselben Tag und dieselbe Stunde gemittelt. Beispielsweise durch Abrufen der Summe der Transaktionsanzahlen aus den letzten vier Montagn für die vierte Stunde und Mitteln der Werte für die endgültige Berechnung.

Auftragsanomalie-Identifizierung

Für die letzten vier Wochen wird für jede Stunde, in der die Aufgabe ausgeführt wurde, die durchschnittliche Dauer mit dem Wert der Standardabweichung berechnet. Dieser ist der Mittelwert plus 5 multipliziert mit dem Wert der Standardabweichung.

Dieser Wert dient als oberer Bereich für den Auftrag für diese Stunde, wenn der Auftrag zur vierten Stunde ausgeführt wird und in den letzten vier Wochen die durchschnittliche Dauer eines Auftrags zu diesem Zeitpunkt zehn Minuten beträgt und die Standardabweichung zwei Minuten beträgt, gilt oberer Bereich ist 10 + (5*2) = 20 Minuten.

Wenn die Ausführung des aktuell ausgeführten Auftrags länger als 20 Minuten dauert, wird der Auftrag als Anomalie identifiziert.

Anomalieantwort

Alle Anomalien stellen kein Problem dar, aber die basierend auf historischen Mustern erkannten Ausreißer. Konfigurieren Sie Warnungen entsprechend, nachdem Sie die Relevanz der erkannten Anomalie analysiert haben. Weitere Informationen zu Warnungen finden Sie unter Konfigurieren Sie Anomaliewarnungen.