在监控服务新增异常检测任务

操作流程

1. 步骤一：新增任务：新增空的异常检测任务。
2. 步骤二：配置数据来源：定义异常检测数据来源。
3. 步骤三：配置基础数据：定义异常检测时间、指标、维度等基础信息。
4. 步骤四：配置训练模型：配置异常检测算法模型，并进行模型训练。
5. 步骤五：配置告警：配置异常检测生成的告警是否推送、告警级别等内容。
6. （可选）步骤六：配置大盘显示：系统会默认配置告警总览页面显示样式，如需修改，可单击“大盘”进行设置。

步骤一：新增任务

1. 进入AppStage运维中心。
2. 在顶部导航栏选择服务。

3. 单击，选择“运维 > 监控服务（ServiceInsight）”。

4. 选择左侧导航栏的“AI辅助诊断 > 异常检测”，进入“异常检测”页面。
5. 单击“新增任务”，进入任务基础信息配置页面。
6. 配置任务参数，参数说明如表1所示，配置完成后，单击“确定”。
   新增后在任务列表展示该任务。

   表1 配置任务参数说明

   参数名称	参数说明
   服务名称	所在服务名称，不支持修改。
   任务名称	设置任务名称，默认以服务名称加下划线开头。
   执行集群	选择任务执行集群。
   描述	输入任务描述。

步骤二：配置数据来源

1. 在异常检测任务列表，单击任务所在行“操作”列的“数据”。
2. 在数据配置页面，选择异常检测数据类型，然后配置对应的参数，配置完成后，单击“保存”。
   • 数据类型选择Warehouse，即选择指标仓库中的视图作为异常检测数据，如果是小时级、天级任务可使用该数据类型。选择Warehouse数据类型后，需要配置如所示参数。

     表2 Warehouse类型参数说明

     参数名称	参数说明
     视图	选择指标仓库中已创建的异常检测视图，具体操作请参考为指标创建不同类型的视图。
     指标	选择指标仓库中已创建的指标，具体操作请参考在运维中心指标仓库创建指标。
     调度集群	选择异常检测任务调度集群，初始化监控服务时会自动分配两个调度集群， scheduleCluster-ops：数据汇聚任务使用。 scheduleCluster-ops-ad：异常检测任务使用。
     Mppdb集群	选择Mppdb集群。
     Mppdb数据库	选择Mppdb数据库。
     Mppdb数据表	选择已创建的Mppdb数据表，具体操作请参考在监控服务创建数据表。

   • 数据类型选择Indicator，即选择指标仓库中的指标作为异常检测数据。选择Indicator数据类型后，需要配置如所示参数。

     表3 Indicator类型参数说明

     参数名称	参数说明
     调度集群	选择异常检测任务调度集群，初始化监控服务时会自动分配两个调度集群， scheduleCluster-ops：数据汇聚任务使用。 scheduleCluster-ops-ad：异常检测任务使用。
     指标	选择指标仓库中已创建的指标，具体操作请参考在运维中心指标仓库创建指标。
     维度列表	选择维度列，可多选。
     Mppdb集群	选择Mppdb集群。
     Mppdb数据库	选择Mppdb数据库。
     Mppdb数据表	选择已创建的Mppdb数据表，具体操作请参考在监控服务创建数据表。

   • 数据类型选择Other，即选择Mppdb表作为异常检测数据。选择Other数据类型后，需要配置如所示参数。

     表4 Other类型参数说明

     参数名称	参数说明
     调度集群	选择异常检测任务调度集群，初始化监控服务时会自动分配两个调度集群， scheduleCluster-ops：数据汇聚任务使用。 scheduleCluster-ops-ad：异常检测任务使用。
     Mppdb集群	选择Mppdb集群。
     Mppdb数据库	选择Mppdb数据库。
     Mppdb数据表	选择已创建的Mppdb数据表，具体操作请参考在监控服务创建数据表。

步骤三：配置基础数据

1. 在异常检测任务列表，单击任务所在行“操作”列的“基础”。
2. 在基础配置页面，默认显示新增任务时配置的信息，单击“字段配置”，切换至“字段配置”页签。
3. 配置对应的参数，配置完成后，单击“确认”。

   表5 基础数据参数说明

   参数名称	参数说明
   时间列	指定异常检测哪个列的数据是时间。
   指标列	指定异常检测哪个列的数据是指标，即异常检测需要监控的指标。
   计数列	指定异常检测哪个列的数据是请求量。
   补充列	可以选择补充异常检测数据列。
   维度	指定对哪些维度进行检测。 列名：指定维度列名，如需新增维度，可单击“+”号。 维度值：提供两种输入方式。 单击“获取动态值”，在“维度名-值筛选器”页面单击“保存”，动态获取维度值。如需手动修改，单击“打开编辑器”进行修改，可以手动过滤不需要的纬度值。 单击“打开编辑器”，在“维度值-编辑”页面输入指定的纬度值，并单击“Save”。 说明： 输入的维度值数量需要与定义的维度列数一致，否则无法保存该基础配置。 自动更新：如需动态更新维度，可以打开该按钮，并选择自动更新间隔周期。
   维度筛选器	可以指定对某些维度组合对应的指标进行告警，或过滤某些维度。

步骤四：配置训练模型

1. 在异常检测任务列表，单击任务所在行“操作”列的“模型”。
2. 在模型配置页面，单击主模型后的添加模型，如图1所示，可添加多个模型。
   添加后，默认现在该模型“算法配置”页签。

   图1 添加模型
   

3. 在“算法配置”页签，配置算法参数，具体参数如表6所示，配置完成后单击“确定”。

   表6 动态阈值算法配置参数说明

   参数名称	参数说明
   算法版本	选择算法及版本，推荐选择以下两种算法，版本选择最新版本。 boxplot_ad ：动态阈值算法。 fixed_threshold：固定阈值算法。
   当前模型	算法配置完成后，在“训练模型”页签通过训练，生成模型后，再进行模型选择。
   输出表名	无需设置，保存后会自动生成表名，会将训练数据保存在该表中。
   特定维度	开启特定维度后，会增加“维度参数配置”页签，可以在该页签指定维度，并进行参数配置。
   metric_type	选择指标类型。
   -	其他参数可以暂不设置，当生成的告警不符合预期时进行调整，参数说明请参见参数后的解释，告警调优请参见通过调整模型参数对异常告警调优。

4. 单击“训练配置”，切换至“训练配置”页签，根据配置的算法进行模型训练。
   1. 设置参数，具体参数如表7所示。

      表7 训练配置参数说明

      参数名称	参数说明
      训练时长	选择训练时长，即使用多长时间的数据进行模型训练。
      Dynamic Resource	动态资源，开启后可以动态分配任务使用的资源大小，关闭后可以手动配置。
      Cpu核数	关闭动态资源开关后，可以手动修改Cpu核数。
      内存 MB	关闭动态资源开关后，可以手动修改内存大小。
      任务名称	默认显示该训练任务的任务名称。

   2. 单击“注册任务”，单击“确认”，注册模型训练任务。
   3. 单击“启动任务”，单击“确认”，启动模型训练任务，任务状态显示RUNNING表示任务启动成功。
   4. 单击“立即训练”，进行模型训练，可以在“训练历史”中查看训练任务进展。
   5. 当模型训练完成后需要在“算法配置”页签，选择当前模型。

   训练的汇聚任务可以选择左侧导航栏“AI辅助诊断 > 任务配置”，选择“异常检测 > 汇聚任务管理”查看。

5. 单击“Judge配置”，切换至“Judge配置”页签，配置Judge定时任务，对数据及训练结果进行对比判断。
   1. 设置参数，具体参数如表8所示。

      表8 Judge配置参数说明

      参数名称	参数说明
      Dynamic Resource	动态资源，开启后可以动态分配任务使用的资源大小，关闭后可以手动配置。
      Cpu核数	关闭动态资源开关后，可以手动修改Cpu核数。
      内存 MB	关闭动态资源开关后，可以手动修改内存大小。
      任务名称	默认显示该Judge任务的任务名称。
      调度（固定时间）	设置任务执行时间。 例如设置3小时40分钟，则每天3点40执行任务；设置24小时40分钟，则每天0点40执行任务；设置为10分钟，则每小时的10分执行任务；设置为10秒，则每分钟的10秒执行任务。
      调度（固定间隔）	设置执行任务的时间间隔，一般是小时任务和分钟任务会修改此值，不涉及无须选择。 例如设置6小时，则每6小时执行一次，即0点、6点、12点、18点执行；配合固定时间调度，间隔时间配置为6小时，固定时间配置为10分钟，则每天的0:10、6:10、12:10、18:10执行。
      汇聚时间提前	设置执行任务时选择的数据时间提前多久。 例如时间提前3分钟，每次查询的时间范围自动往前偏移3分钟；当查询范围是小时、天的时候，一般不需要配置；分钟汇聚任务，由于延迟原因，一般都需配置。
      结果时间偏移	设置汇聚出的结果存入输出表的时间值。 例如结果时间偏移15分钟，每次执行的结果数据存入MPPDB数据库的timestamp自动增加15分钟。

   2. 单击“初始化Daemon”，当Judge Daemon状态为RUNNING，表示初始化成功。
   3. 单击“注册任务”，注册Judge任务。
   4. 单击“启动任务”，单击“确认”，启动Judge任务，任务状态显示RUNNING表示任务启动成功。

   训练的汇聚任务可以选择左侧导航栏“AI辅助诊断 > 任务配置”，选择“异常检测 > 汇聚任务管理”查看。

步骤五：配置告警

1. 在异常检测任务列表，单击任务所在行“操作”列的“告警”，默认显示“告警配置”页签。
2. 告警基础配置。

   表9 动态阈值算法配置参数说明

   参数名称	参数说明
   推送状态	设置告警推送状态，将异常检测生成的告警推送到告警模块，会展示在告警列表中。 INACTIVE：不推送，单击“Start”，可以设置为推送。 ACTIVE：推送，单击“Stop”，可以设置为不推送。
   告警级别	设置该异常检测任务生成的告警的级别，对应告警模块。 critical：紧急 major：严重 minor：一般 notice：提示
   告警名称	告警信息发送时展示的名称，可以设置告警名称或告警中文名称。
   告警中文名称	告警信息发送时展示的名称，可以设置告警名称或告警中文名称。
   阈值类型	设置判断阈值类型。 upper：数据高于模型预测上限值时产生告警。 lower：数据低于模型预测下限值时产生告警。 both：数据介于模型预测值之间时产生告警。 阈值类型配置需根据模型配置中的“metric_type（指标类型）”进行选择，如下所示： 成功率（success_rate）、速率（speed）、请求量下限（count_lowerlimit）配置下限（lower）。 时延（delay）、失败率（fail_rate）、请求量上限（count_upperlimit）配置上限（upper）。 请求量（count）可任意配置both/upper/lower。
   自定义告警消息列	配置生成的告警字段，下拉列表可选字段为训练结果表中存在的字段，一般选择维度字段、指标测量值、上下限阈值（带有origin的字段）和告警类型（alert_type：长时间超过阈值线告警、毛刺告警、波动性告警、突变告警、掉零告警、小样本告警等）。选择后可以单击“Json Demo”或者“Text Demo”自动生成告警消息模板，如图2所示。 也可根据用户需要自定义。需要注意的是，模板中的变量写法为${字段名}，最终生成的消息内容是将结果表中对应字段内容直接替换得到，如果某个字段值获取失败，请检查字段名称是否一致或结果表中数据是否异常。 图2 自定义告警消息列设置
   自定义警报消息模板	根据自定义告警消息列设置的数据生成。
   指定告警领域	如果本服务下不需要接收该告警信息，但其他某个服务需要接收，可以在这里指定对方的告警领域，将告警通知到对应服务中。

3. （可选）默认为不降级，可以开启降级配置按钮，并设置告警降级的生效时间段、请求量、指标量和持续时间，会按照设置降低生成告警的级别。
4. （可选）可以按服务ID设置告警路由，或自定义告警路由规则，如需配置请联系技术支持工程师。

步骤六：配置大盘显示

1. 在异常检测任务列表，单击任务所在行“操作”列的“大盘”。
2. 在“大盘”页面可以修改如下参数，修改完成后单击“确认”。
   • 查询间隔（小时）：设置大盘展示数据的查询间隔。
   • 百分比：选择是否展示数据百分比。
   • 查询--输入类型：设置查询字段hostaddr或hostname展示的数据。
   • 查询--字段名称：设置查询字段hostaddr或hostname展示的名称。

更多操作

您还可以对异常检测任务进行以下操作。