Criação e treinamento de um modelo preditivo

Use modelos estatísticos para determinar anomalias significativas em tempo real usando gatilhos do MetricBase. Você precisará treinar um modelo usando dados representativos que já foram armazenados em MetricBase.

Antes de Iniciar

Função necessária: administrador

Procedimento

1. Navegar até Tudo > MetricBase > Modelos de MetricBase.
2. Selecione Novo.
3. No formulário, preencha os campos.

   Tabela 1. Formulário Novo registro de modelo

   Campo	Descrição
   Nome do modelo	Nome do modelo. O nome pode ser qualquer combinação de caracteres alfanuméricos. Este nome do modelo não é igual à classe do modelo. Em geral, o nome está relacionado ao valor em Agrupar por.
   Nome da tabela	Nome da tabela que contém os dados de treinamento.
   Métrica	Nome da métrica que você usa para treinar o modelo. A métrica deve pertencer à tabela.
   Criado	Data em que você treinou o modelo.
   Filtro	Filtros que você usa para excluir alguns dados no conjunto de dados. Nota: Ao escolher dados para treinar seu modelo, tente selecionar dados que demonstrem um comportamento esperado para reduzir anomalias no conjunto de treinamento.
   Agrupar por	Você pode usar Agrupar por como um campo discriminador para os dados do modelo. Por exemplo, se você quiser criar um modelo de dados em um grupo de servidores de produção cujo desempenho difere por função (como funções de servidor de aplicação ou banco de dados), escolha a função como o campo Agrupar por. O processo de treinamento cria um modelo por função no grupo de registros selecionado pelo filtro. Você não precisa criar manualmente um modelo para cada função.
   Classe do modelo	O algoritmo a ser usado ao treinar dados. Selecione um algoritmo de média móvel (PEWMA, ARIMA), um algoritmo sazonal (STL, HW) ou escolha Localizar modelo de melhor ajuste. O padrão é Localizar modelo de melhor ajuste, que testa cada algoritmo e seleciona aquele que parece ter o melhor ajuste no conjunto de treinamento.
   Data de início do conjunto de dados de treinamento	MetricBase dados da série temporal para a métrica que começa com esta data.
   Data de término do conjunto de dados de treinamento	MetricBase dados da série temporal para a métrica que termina com esta data.
   Válido até	Data que serve como um lembrete para considerar o retreinamento do modelo. Se o modelo estiver funcionando bem, não há necessidade de retreiná-lo. O modelo pode continuar trabalhando após esta data.
   Ativo	Opção para usar o modelo treinado. Depois que o modelo estiver ativo, ele se tornará disponível para uso como um acionador Workflow Studio.

4. Clique em Enviar e treinar.
   MetricBase treina o modelo. Quando concluído, o modelo aparece na guia Instâncias de modelo MetricBase.
5. Clique no nome do modelo.
   Os dados de modelagem aparecem assim como a cadeia de caracteres do modelo com os parâmetros otimizados pelo treinamento.

   

6. Opcional: Clique no nome do modelo e em Definir modelo para alterar os parâmetros do modelo.
   Você pode editar os parâmetros do modelo quando quiser substituir as configurações de treinamento do modelo. O gráfico não é atualizado, você está salvando a cadeia de caracteres do modelo revisada.

O que Fazer Depois

Você pode criar um acionador Workflow Studio para este modelo. Para obter mais informações, consulte Criar um acionador de modelo.