Anomaliemodelltests
Verwenden Sie Anomaliemodelltests zum Anwenden und Auswerten der Anomalie-Erkennung für einen kleinen Satz von CIs und Metriken unter Verwendung tatsächlicher Metrikdaten. Vergleichen Sie die Testergebnisse mit den erwarteten Ergebnissen, und optimieren Sie dann das Anomalie-Erkennungsmodell, bevor Sie die Anomalie-Erkennung für die getesteten CIs und Metriken in der Produktionsumgebung aktivieren.
Beispiel: Bevor Sie die Anomalie-Erkennung für Linux-Server aktivieren, können Sie Anomaliemodelltests mit tatsächlichen Metrikdaten verwenden, die für diese Linux-Server gesammelt wurden. Vorhandene Warnungen weisen möglicherweise auf eine Anomalie für eine bestimmte Metrik und ein bestimmtes CI hin. Sie können eine Anomalietestregel erstellen, um die Anomalie-Erkennung für diese CIs und Metriken zu testen und dann zu überprüfen, ob die erwartete Anomalie erkannt wird. Sie können auch die durch das Anomaliemodell berechneten Grenzen überprüfen, um festzustellen, ob sie den erwarteten Grenzen entsprechen. Nach der Feinabstimmung des Testmodells können Sie die Anomalie-Erkennung für Linux-Server aktivieren.
Anomaliemodelltests unterstützen bis zu 20 Zeitreihen, die 20 Metriktypen für dasselbe CI, denselben Metriktyp für 20 verschiedene CIs oder eine beliebige Kombination dieser Optionen enthalten können.
Testergebnisse im Explorer für Einblicke anzeigen
Nach Abschluss einer Testausführung wird eine URL für einen Explorer für Einblicke verfügbar. Die Testergebnisse des Anomaliemodells werden in dieser eingeschränkten Version des Explorers für Einblicke angezeigt. In diesem Explorer für Einblicke werden die Diagramme und Punktzahlen der in der Anomalietestregel angegebenen Metrikserien im Voraus geladen. Sie können diesem Explorer für Einblicke keine CMDB-Gruppen und Anwendungsservices hinzufügen.
- Grenzen anzeigen: Zeigt die berechnete obere und untere Grenze für die Metrik in einem Anomaliemodelltest an, die auf dem Lernen vergangener Metrikwerte basiert. Die obere und die untere Grenze werden immer zusammen angezeigt.
- Abweichende Punktzahlen anzeigen: Zeigt abweichende Punktzahlen auf einer virtuellen Achse von 0–10 für einen Anomaliemodelltest an. Dabei basiert der Farbcode auf den Punktzahlschwellenwerten, die in der Tabelle der Zuordnung der Anomaliepunktzahl zum Event-Schweregrad [sa_metric_anomaly_score_to_event_severity_map] definiert sind.
Testergebnisse zum Optimieren der Anomalie-Erkennung verwenden
Beim Anomaliemodelltest werden die obere und die untere Grenze verwendet, die für die ausgewählte Serie in der Anomalietestregel konfiguriert sind. Die Ergebnisse des Anomaliemodelltests zeigen, wie viele Anomaliewarnungen basierend auf den angegebenen Einstellungen generiert worden wären, wenn die Anomalie-Erkennung für die getesteten CIs und Metriken aktiviert wäre. Anschließend können Sie entscheiden, ob dieses Ergebnis akzeptabel ist. Optimieren Sie die Grenzen so, dass die Anzahl der generierten Anomaliewarnungen nicht übermäßig, aber ausreichend ist, um eine Punktzahl außerhalb der Grenzen genau anzugeben.