メトリックベースモデルトリガーの作成

リリースバージョン: Xanadu

更新日 2024年08月01日

所要時間：2分

モデルトリガーは、時系列データが期待値から外れると実行されます。

始める前に

必要なロール：admin

サポートされているモデルタイプは 4 つあります。つまり、自己回帰統合移動平均 (ARIMA)、確率的指数平滑移動平均 (PEWMA)、Holt-Winters、および Loess (STL) を使用した季節傾向分解です。メトリックベースはモデルを使用して、予想される標準値の定義を作成します。

フォームのフィールドに入力します。

トリガーレベルは、最初はこのフォームに表示されません。レベルは後で設定します。


フィールド	説明
名前	モデルトリガーの名前。
モデル	このトリガーが使用するトレーニング済みモデル。「予測モデルの作成とトレーニング」を参照してください。
メトリクス	監視するテーブルのメトリクス。この値はモデルに基づいて自動的に設定されるため、自分で設定することはできません。
テーブル名	監視したいメトリクスが含まれているメトリックベースデータベース内のテーブル。この値はモデルに基づいて自動的に設定されるため、自分で設定することはできません。
アクティブ	トリガーを有効にするためのオプション。
説明	トリガーの説明。
スパイクの方向	予測値より上 (上向き) で発生する例外のみ、予測値より下 (下向き) で発生する例外のみ、またはその両方 (いずれも) でトリガーするかどうかを指定します。

作成したレコードの [メトリックベースモデルトリガーレベル] 領域で、各セルをダブルクリックし、トリガーパラメーターを指定する値を追加します。


列	説明
レベル	重大度の増加を示す数字。たとえば、レベル 1 を平均から 2 標準偏差と定義します。レベル 2 は 4 標準偏差とします。レベルごとに異なるワークフロースタジオフローをトリガーする必要があります。レベルは、条件スクリプトでよく使用されます。「条件付きでトリガーを実行」を参照してください。
関数	常に [次の値以上] で、これは、トリガーするためには、時系列メトリクスが [標準偏差の数] で指定された平均からの標準偏差の数以上でなければならないことを意味します。
標準偏差の数	このレベルでアラートをトリガーするために、時系列メトリクスが平均から離れている必要がある標準偏差の数を指定する浮動小数点値。

オプション: テーブルに行を追加して、マルチレイヤーのトリガー動作を作成します。
通常、追加の各行 (レベル) はより重大な状態を示します。レベルに関連付けられたワークフロースタジオフローは、重大度が増すとともに警告を発します。
[更新] を選択します。
オプション: トリガーがワークフロースタジオのフローを実行するかどうかを決定するトリガー条件を追加します。
「条件付きでトリガーを実行」を参照してください。
本番環境に展開する前に、モデルをテストし、実際のデータでトリガーします。

このトリガーをワークフロースタジオフローに関連付けます。詳細については、「Assign a trigger to a flow (フローへのトリガーの割り当て)」を参照してください。