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分类数，默认包含异常和非异常两类。 2 dataViewMode 否 算法学习模式。 history：学习所有历史数据。 horizon：仅考虑最近一段时间历史数据，默认为4个窗口。 history 示例 对于数据流MyTable中的c字段运行异常检测算法，当异常分大于0.8时输出异常。

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分类数，默认包含异常和非异常两类。 2 dataViewMode 否 算法学习模式。 history：学习所有历史数据。 horizon：仅考虑最近一段时间历史数据，默认为4个窗口。 history 示例 对于数据流MyTable中的c字段运行异常检测算法，当异常分大于0.8时输出异常。

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上述通用异常检测功能检测项开关默认开启，同时设备异常检测包括一些非公共检测项，用户可以根据需求进行检测项的开关等配置。 表1 检测项说明 检测项 说明 内存泄漏检测 检测端侧设备是否存在内存泄漏。 异常端口检测 检测端侧设备是否开启了异常端口。 CPU使用率检测 检测端侧设备CPU使用率是否过高。

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特征异常检测 概述 特征异常检测的方法包括箱型图（Box-plot）和AVF（Attribute Value Frequency） 箱型图用于检测连续值类特征的数据，根据四分位数检测异常特征。 AVF用于检测枚举值类特征的数据，根据枚举特征的取值频率及阈值检测异常特征。 箱型图异常检测

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default="0.002", description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001，10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch, 会根据验证精度情况自动调整学习率，并当精度没有明显提升时，训练停止")),

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新增异常检测任务 监控服务支持快速配置异常检测任务，当快速配置不满足业务需要时，可以通过新建任务完成异常检测配置。 新增异常检测任务 进入运维中心工作台。 在顶部导航栏选择自有服务。 单击，选择“运维 > 监控服务（ServiceInsight）”。 选择左侧导航栏的“AI辅助诊断

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新增异常检测任务 监控服务支持快速配置异常检测任务，当快速配置不满足业务需要时，可以通过新建任务完成异常检测配置。 新增异常检测任务 进入运维中心工作台。 在顶部导航栏选择自有服务。 单击，选择“运维 > 监控服务（ServiceInsight）”。 选择左侧导航栏的“AI辅助诊断

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] } } JSON格式说明 字段 类型 说明 event_type Uint64 快速标识垃圾桶异常检测算法的输出消息类型。 垃圾桶异常检测事件其值固定为1507328，对应16进制为 0x 0000 0000 000170000. task_id String

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告警退出条件：数据平稳后告警退出，一般会持续18分钟。 调优方法： 通过配置alert_by_chain参数可以控制是否加入突变检测。突变告警可以防止阈值线学习宽松条件下指标突变的漏告警，但对于不关注阈值线之上数据突变的指标会产生一些不必要的告警。 波动性告警 波动性告警只针对非请求

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异常检测常见问题 如何停止某个任务的告警 单击任务所在行“操作”列的“告警”，在任务告警配置中，将推送状态设置为Stop，如图1所示。 图1 设置任务告警 如何立刻进行模型训练 单击任务所在行“操作”列的“模型”，在任务训练模型配置中，单击“立即训练”，如图2所示，即可触发一次训练任务。

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异常检测常见问题 如何停止某个任务的告警 单击任务所在行“操作”列的“告警”，在任务告警配置中，将推送状态设置为Stop，如图1所示。 图1 设置任务告警 如何立刻进行模型训练 单击任务所在行“操作”列的“模型”，在任务训练模型配置中，单击“立即训练”，如图2所示，即可触发一次训练任务。

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告警退出条件：数据平稳后告警退出，一般会持续18分钟。 调优方法： 通过配置alert_by_chain参数可以控制是否加入突变检测。突变告警可以防止阈值线学习宽松条件下指标突变的漏告警，但对于不关注阈值线之上数据突变的指标会产生一些不必要的告警。 波动性告警 波动性告警只针对非请求

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使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置的餐厅经营销售量预测算链，完成建模，帮助开发者快速了解MLS的建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudio的Notebook镜像，并进入MLS Editor可视化编辑界面，具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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KPI异常检测学件服务 创建项目 数据集 模型训练 模型管理 推理服务 父主题： 学件开发指南

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多层嵌套异常检测学件 创建项目 样例数据导入模型训练服务 模型训练 模型测试 父主题： 学件开发指南

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控器。 异常成本检测规则 当前支持对按需和包年包月实付成本进行分别监控： 按需异常成本检测规则：通过人工智能算法实现，基于机器学习智能识别费用波动异常。 包年包月异常成本检测规则：当月至今（不包含当天）的实际消费成本，超过上个账期环比金额增长的指定百分比时，表示成本异常。 示例：

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发生异常。如图1黄色部分超过阈值线3，则数据异常。 图1 固定阈值 动态阈值会通过训练历史数据，实现对数据特征的学习，构建数据的模型。并利用模型来预测数据的趋势走向。如图2黄色部分，实际值和预测值相差过大，认为数据异常。 图2 动态阈值 异常检测的能力是基于指标仓库、MPPDB数

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限或是低于下限则发生异常。如图1黄色部分 超过阈值线3，则数据异常。 图1 固定阈值 动态阈值会通过训练历史数据，实现对数据特征的学习，构建数据的模型。并利用模型来预测数据的趋势走向。如图2黄色部分，实际值和预测值相差过大，认为异常。 图2 动态阈值 异常检测的能力是基于指标仓库

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发生异常。如图1黄色部分超过阈值线3，则数据异常。 图1 固定阈值 动态阈值会通过训练历史数据，实现对数据特征的学习，构建数据的模型。并利用模型来预测数据的趋势走向。如图2黄色部分，实际值和预测值相差过大，认为数据异常。 图2 动态阈值 异常检测的能力是基于指标仓库、MPPDB数

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策略名称：设置白名单策略的名称。 智能学习天数：请根据您业务的场景选择智能学习的天数，您可以选择“7天”、“15天”或者“30天”。 如果选择的智能学习天数小于实际业务场景操作的天数，会导致智能学习失败。 图3 配置策略信息 单击“添加服务器”，添加智能学习服务器，如图4所示。 添加为智能学习的服务器，服务器

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云上垃圾桶异常检测 创建云上垃圾桶异常检测作业 查询作业列表 查询单个作业 删除作业 父主题： 云上服务API

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