قم بتخصيص إشعاراتك بسهولة أثناء استخدام Amazon Lookout للمقاييس

أعاد نشره أفلاطون

المتابعون: 0

يسعدنا أن نعلن أنه يمكنك الآن إضافة عوامل تصفية للتنبيهات وكذلك تعديل التنبيهات الموجودة أثناء الاستخدام أمازون لوك أوت للقياسات. من خلال هذا الإطلاق، يمكنك إضافة عوامل تصفية إلى تكوين التنبيهات الخاصة بك للحصول على إشعارات فقط بشأن الحالات الشاذة التي تهمك كثيرًا. يمكنك أيضًا تعديل التنبيهات الموجودة وفقًا لاحتياجاتك للإخطار مع تطور الحالات الشاذة.

يستخدم تطبيق Lookout for Metrics التعلم الآلي (ML) لمراقبة المقاييس الأكثر أهمية للشركات تلقائيًا بسرعة ودقة أكبر. تسهل الخدمة أيضًا تشخيص السبب الجذري للحالات الشاذة مثل الانخفاضات غير المتوقعة في الإيرادات، وارتفاع معدلات عربات التسوق المهجورة، والارتفاع الكبير في فشل معاملات الدفع، والزيادات في تسجيلات المستخدمين الجدد، وغير ذلك الكثير. إن برنامج Lookout for Metrics يتجاوز مجرد اكتشاف الحالات الشاذة. فهو يسمح للمطورين بإعداد مراقبة مستقلة للمقاييس المهمة لاكتشاف الحالات الشاذة وتحديد السبب الجذري لها في بضع نقرات، وذلك باستخدام نفس التقنية التي تستخدمها أمازون داخليًا لاكتشاف الحالات الشاذة في مقاييسها - كل ذلك دون الحاجة إلى خبرة في تعلم الآلة.

التنبيه هو ميزة اختيارية تتيح لك إعداد إشعارات بشأن الحالات الشاذة في مجموعات البيانات، والتي يتم إرسالها عبر خدمة إعلام أمازون البسيطة (Amazon SNS) و AWS لامدا المهام. في السابق، عندما قمت بإعداد تنبيه، تم إعلامك بجميع الحالات الشاذة المكتشفة أعلى من درجة الخطورة التي حددتها، مما جعل من الصعب تحديد الحالات الشاذة الأكثر صلة بنشاطك التجاري بسرعة. الآن، من خلال تنفيذ عوامل التصفية والتحريرات في نظام التنبيه، تستطيع وحدات الأعمال المختلفة داخل مؤسستك تحديد أنواع التنبيهات التي تتلقاها. يمكن للمطورين لديك الاستفادة من هذه الميزة من خلال القدرة على تلقي تنبيهات بشأن الحالات الشاذة المرتبطة بتطوير خدمتهم، بينما يمكن لمحللي الأعمال ومديري الأعمال تتبع الحالات الشاذة المتعلقة بحالة أعمالهم، مثل الموقع ذي الأداء الضعيف . على سبيل المثال، يمكنك إعداد تنبيه ليتم إعلامك عند حدوث ارتفاع أو انخفاض في أرباحك. ولكن قد تكون مهتمًا فقط بموقع متجر معين وبمنتج معين. تسمح لك إمكانية التصفية بالحصول على تنبيه فقط عندما تتوافق الإيرادات الشاذة مع المعايير التي حددتها.

حل نظرة عامة

في هذا المنشور، نوضح كيفية إنشاء تنبيه باستخدام المرشحات وكيف تنشر المرشحات التي تم تكوينها التنبيهات فقط بشأن الحالات الشاذة التي تطابق معايير المرشح. تعتمد عوامل تصفية التنبيه على المقاييس والأبعاد الموجودة في تعريف مجموعة البيانات لجهاز كشف الحالات الشاذة. يمكّنك الحل من استخدام مرشحات التنبيه للحصول على إشعارات مستهدفة بشأن الحالات الشاذة المكتشفة في بياناتك. ويوضح الرسم البياني التالي بنية الحل.

توفير الموارد باستخدام AWS CloudFormation

يمكنك استخدام المقدمة تكوين سحابة AWS كومة لإعداد الموارد للتجول. يحتوي على موارد لإنشاء بيانات حية بشكل مستمر ونشرها على Amazon S3، وإنشاء كاشف (يُسمى TestAlertFilters) وأضف مجموعة بيانات (تسمى AlertFiltersDataset) للكاشف. أكمل الخطوات التالية:

اختار قم بتشغيل Stack:
اختار التالى.
أدخل اسم المكدس (على سبيل المثال، L4MAlertFiltersStack).
أدخل قيم الكاشف (TestAlertFilters) ومجموعة البيانات (AlertFiltersDataset).
اختار التالى.
اترك الإعدادات ل تكوين خيارات المكدس في إعداداتهم الافتراضية واختيار التالى.
حدد خانة الاختيار الإقرار واختر إنشاء مكدس.

قم بتنشيط الكاشف الذي تم إنشاؤه بواسطة قالب CFN

لإعداد كاشفك، أكمل الخطوات التالية:

في وحدة التحكم في Lookout for Metrics ، اختر كاشف في جزء التنقل.
حدد الكاشف TestAlertFilters واختر عرض التفاصيل.
لتنشيط الكاشف، يمكنك إما الاختيار تفعيل في الأعلى أو اختر تنشيط الكاشف مع كيف يعمل.
اختار تفعيل لتأكيد ما إذا كنت تريد تفعيل الكاشف للكشف المستمر.

تظهر رسالة تأكيد أن الكاشف قيد التنشيط. يمكن أن يستغرق التنشيط ما يصل إلى ساعة واحدة حتى يكتمل. في غضون ذلك، يمكننا المضي قدمًا في تكوين التنبيه.

تكوين التنبيه الخاص بك

نقوم الآن بتكوين تنبيه للحصول على إشعارات بشأن الحالات الشاذة التي اكتشفها الكاشف. تعتبر عوامل تصفية التنبيه تكوينات اختيارية، ويمكنك تحديد ما يصل إلى 5 مقاييس و5 أبعاد أثناء إضافة عوامل التصفية. في هذه المقالة، سنتعرف على كيفية إنشاء تنبيه باستخدام المرشحات. أكمل الخطوات التالية:

في صفحة تفاصيل كاشفك، اختر أضف التنبيهات.
قم بتأكيد اسم التنبيه الخاص بك.
يقوم تطبيق Lookout for Metrics بملء حقول التكوين بالمقاييس والأبعاد المتوفرة أثناء إنشاء مجموعة البيانات. درجة الخطورة الحقل اختياري، والذي كان في السابق حقلًا مطلوبًا. افتراضيًا، نبدأ بدرجة خطورة تبلغ 70، والتي يمكنك تغييرها أو إزالتها.
لإضافة مقياس، اختر إضافة معايير واختر قياس.
في حالة قياس يساوي، اختر ال revenue قياس.
اختار إضافة معايير مرة أخرى واختيار بعد.

يمكنك اختيار ما يصل إلى 5 عوامل تصفية للأبعاد. لهذا المنصب، نقوم بتكوين اثنين.
في حالة بعد، اختر ال marketplace البعد.
في حالة يساوي، أضف القيم US و CA.
أضف category كالبعد الثاني الخاص بك مع القيم fashion و jewellery.
في حالة درجة الخطورة، أدخل 20.
في حالة قناة، اختر أمازون SNS.
اختر موضوع SNS الخاص بك (في هذا المنشور، نستخدم موضوع SNS الذي اشتركنا فيه بالفعل عبر بريدنا الإلكتروني لتلقي إشعارات التنبيه).
اختر التنسيق الخاص بك (لهذا المنشور، نختار نص طويل).
تحت الوصول إلى الخدمة، حدد استخدم دور خدمة موجود واختر دورك.
اختار إضافة تنبيه.

تظهر رسالة عند إنشاء التنبيه بنجاح.
حدد التنبيه ثم اختر عرض التفاصيل.

يمكنك مراجعة عوامل تصفية التنبيه والتفاصيل الأخرى. ال معايير التصفية يشرح كيفية استخدام عوامل التصفية التي تم تكوينها لتصفية الحالات الشاذة قبل نشر إشعارات التنبيه.

إذا كنت تريد تعديل تكوين التنبيه، فحدد التنبيه الموجود على التنبيهات الصفحة واختيار تعديل.

وبدلاً من ذلك، يمكنك فتح صفحة تفاصيل التنبيه واختيارها تعديل.

تتم إعادة توجيهك إلى تعديل الصفحة، حيث يمكنك تعديل تكوين التنبيه كما هو مطلوب. يمكنك تعديل نفس التكوينات التي قمت بتعيينها عند إنشاء التنبيه، ولكن لا يمكنك تغيير اسم التنبيه أثناء التحرير.

مراجعة وتحليل النتائج

عندما يكتشف تطبيق Lookout for Metrics حالات شاذة في بياناتك، فإنه يرسل إشعارًا إذا تم تكوين التنبيهات على جهاز الكشف هذا. إذا كانت تفاصيل مجموعة الحالات الشاذة تتطابق مع معايير التصفية (مرشح القياس، ومرشح الأبعاد، ودرجة الخطورة) للتنبيه، فسيتم نشر إشعار.

في هذا المثال، قمنا بإنشاء تنبيهين على الكاشف، testAlertWithNoFilters و testRevenueForFashionOrJewelleryInUSOrCA، وحقن الشذوذات في بياناتنا. لقد قمنا أيضًا بتمكين اشتراك البريد الإلكتروني في موضوع SNS المستخدم لنشر إشعارات التنبيه. تعرض لقطات الشاشة التالية تفاصيل كل تنبيه.

فيما يلي مثال على إشعار شاذ لـ testRevenueForFashionOrJewelleryInUSOrCA:

{ "Type" : "Notification", "MessageId" : "0b0a7bfe-d029-5f4f-b706-20f644793c3d", "TopicArn" : "arn:aws:sns:us-west-2:488415817882:filterAlertsDemoTopic", "Message" : "[Amazon LookoutForMetrics] The anomaly detector TestAlertFilters detected an anomaly in revenue with a severity score of 77.3 on May 25, 2022 at 8:05 PM. nAnomalous graphs were detected for the following:n nrevenue for: jewellery, thirdParty, CA, regular, priorityn nrevenue for: electronics, self, MX, premium, overnightn nrevenue for: electronics, self, US, regular, overnightn nTo view the anomaly, visit the Lookout for Metrics console at: https://us-west-2.console.aws.amazon.com/lookoutmetrics/home?region=us-west-2#arn:aws:lookoutmetrics:us-west-2:488415817882:AnomalyDetector:TestAlertFilters/anomalies/anomaly/bd0a07e1-c520-46bd-aaa3-dcc00583d707 nTo modify settings for this alert: https://us-west-2.console.aws.amazon.com/lookoutmetrics/home?region=us-west-2#arn:aws:lookoutmetrics:us-west-2:488415817882:AnomalyDetector:TestAlertFilters/alerts/alertDetails/arn:aws:lookoutmetrics:us-west-2:488415817882:Alert:testRevenueForFashionOrJewelleryInUSOrCA", "Timestamp" : "2022-05-25T20:31:12.330Z", "SignatureVersion" : "1", "Signature" : "pFDZj3TwLrL9rqjkRiVgbWjcrPhxz5PDV485d6NroLXWhrviX7sUEQqOIL5j8YYd0SFBjFEkrZKZ27RSbd+33sRhJ52mmd1eR23cZQP68+iIVdpeWubcPgGnqxoOa3APE1WZr4SmVK/bgJAjX1RXn0rKZvPzwDkxPD2fZB4gnbqPJ8GBw/1dxU5qfJzRpkqc87d1gpvQIwMpb5uUROuPZEQVyaR/By0BTsflkE2Sz2mOeZQkMaXz3q9dwX/qDxyR9q6gNviMagGtOLwtb6StN8/PUYlvK9fCBcJnJxg0bdmMtnXiXWdl1O7J50Wqj4Tkl8amph97UlVAnComoe649g==", "SigningCertURL" : "https://sns.us-west-2.amazonaws.com/SimpleNotificationService-7ff5318490ec183fbaddaa2a969abfda.pem", "UnsubscribeURL" : "https://sns.us-west-2.amazonaws.com/?Action=Unsubscribe&SubscriptionArn=arn:aws:sns:us-west-2:488415817882:filterAlertsDemoTopic:8f24ae74-b160-44c7-8bc9-96a30e27d365"
}

فيما يلي مثال على إشعار شاذ لـ testAlertWithNoFilters:

{ "Type" : "Notification", "MessageId" : "fcc70263-f2c1-52ed-81ec-596b8c399b67", "TopicArn" : "arn:aws:sns:us-west-2:488415817882:filterAlertsDemoTopic", "Message" : "[Amazon LookoutForMetrics] The anomaly detector TestAlertFilters detected an anomaly in revenue with a severity score of 77.59 on May 25, 2022 at 6:35 PM. nAnomalous graphs were detected for the following:n nrevenue for: jewellery, self, UK, regular, overnightn nrevenue for: jewellery, thirdParty, JP, premium, overnightn nrevenue for: electronics, thirdParty, DE, premium, priorityn nTo view the anomaly, visit the Lookout for Metrics console at: https://us-west-2.console.aws.amazon.com/lookoutmetrics/home?region=us-west-2#arn:aws:lookoutmetrics:us-west-2:488415817882:AnomalyDetector:TestAlertFilters/anomalies/anomaly/194c87f4-3312-420c-8920-12fbfc9b1700 nTo modify settings for this alert: https://us-west-2.console.aws.amazon.com/lookoutmetrics/home?region=us-west-2#arn:aws:lookoutmetrics:us-west-2:488415817882:AnomalyDetector:TestAlertFilters/alerts/alertDetails/arn:aws:lookoutmetrics:us-west-2:488415817882:Alert:testAlertWithNoFilters", "Timestamp" : "2022-05-25T19:00:08.374Z", "SignatureVersion" : "1", "Signature" : "e4+BHo4eh8wNbfQMaR3L8MWY2wkpqxoxKKrj2h/QROQHvhcnYfucYchjfppgjM8LNIF7Oo4QfuP6qcLj9DlghiMZ80qpzHyAH6vmIDfSjK7Bz23i8rnIMyKJIVRFN8z69YlC9vfsp3MayWyyMJcskeVJ1bzsdkDIeA5gkT1le8yh/9nhbsgwm+bowNjsnl+/sFwk6QZJlplYB27sOqegrm73nH/CrmTe4FcPtekCRysSECwMLKazPJqR1uiGagnWfUeyTptRg9rVQVQJJdmOUwlv8vodR96s52btAegpY4iZZLUJ87vs1PwOwVfTTIHf+pdnwPUuFupzejUEudP7sQ==", "SigningCertURL" : "https://sns.us-west-2.amazonaws.com/SimpleNotificationService-7ff5318490ec183fbaddaa2a969abfda.pem", "UnsubscribeURL" : "https://sns.us-west-2.amazonaws.com/?Action=Unsubscribe&SubscriptionArn=arn:aws:sns:us-west-2:488415817882:filterAlertsDemoTopic:8f24ae74-b160-44c7-8bc9-96a30e27d365"
}

لم نتلق إشعارًا بهذا الوضع الشاذ عبر testRevenueForFashionOrJewelleryInUSOrCA تنبيه لأن تفاصيل المجموعة الشاذة لا تتطابق مع معايير التصفية الخاصة بالبعد marketplace. لمعايير التصفية لدينا على هذا التدبير revenue، البعد marketplace يجب أن يساوي US or CA، والبعد category يجب أن يساوي fashion or jewellery، مع عتبة خطورة 20.

على الرغم من أن الحالة الشاذة المكتشفة تتوافق مع معايير التصفية الخاصة بالقياس ودرجة الخطورة و category البعد، فإنه لا يتطابق مع معايير marketplace البعد، لذلك لم يتم نشر التنبيه.

استنادًا إلى الإشعارات التي تلقيناها، يمكننا التأكد من أن تطبيق Lookout for Metrics اكتشف حالات شاذة وتحقق من الإشعارات المستندة إلى عامل تصفية التنبيه.

تنظيف

بعد إكمال الاختبار، يمكنك حذف مكدس CloudFormation الذي أنشأه القالب. يؤدي حذف المكدس إلى تنظيف جميع الموارد التي تم إنشاؤها لغرض هذا الاختبار. لحذف المكدس، افتح وحدة تحكم AWS CloudFormation، وحدد المكدس L4MAlertFiltersStack، و اختار حذف.

لا يؤدي حذف المكدس إلى حذف حاوية S3 التي أنشأها القالب لأنها ليست فارغة؛ عليك حذفه يدويًا.

وفي الختام

يمكنك الآن تخصيص تجربة الإشعارات الخاصة بك بسهولة عن طريق إضافة المرشحات وتحرير التنبيهات الموجودة لتقليل التشويش والتركيز على المقاييس الأكثر أهمية لشركتك.

لمعرفة المزيد حول هذه القدرة ، انظر العمل مع التنبيهات. يمكنك استخدام هذه الإمكانية في جميع المناطق حيث يكون Lookout for Metrics متاحًا للجمهور. لمزيد من المعلومات حول توفر المنطقة ، راجع خدمات AWS الإقليمية.

حول المؤلف

أليكس كيم هو مدير منتج رئيسي لخدمات AWS AI. تتمثل مهمته في تقديم حلول AI / ML لجميع العملاء الذين يمكنهم الاستفادة منها. يستمتع في أوقات فراغه بجميع أنواع الرياضات واكتشاف أماكن جديدة لتناول الطعام.

أوتكارش دوبي هو مهندس تطوير برمجيات في فريق Lookout for Metrics. تكمن اهتماماته في بناء أنظمة موزعة قابلة للتطوير. وفي أوقات فراغه، يستمتع بالسفر والتواصل مع الأصدقاء.