Dễ dàng tùy chỉnh thông báo của bạn trong khi sử dụng Amazon Lookout for Metrics

Chúng tôi vui mừng thông báo rằng giờ đây bạn có thể thêm bộ lọc vào cảnh báo và cũng có thể chỉnh sửa các cảnh báo hiện có trong khi sử dụng Amazon Lookout cho số liệu. Với lần ra mắt này, bạn có thể thêm bộ lọc vào cấu hình cảnh báo của mình để chỉ nhận thông báo về những điểm bất thường quan trọng nhất đối với bạn. Bạn cũng có thể sửa đổi các cảnh báo hiện có theo nhu cầu của bạn đối với thông báo khi các hiện tượng bất thường phát triển.

Lookout for Metrics sử dụng công nghệ máy học (ML) để tự động theo dõi các chỉ số quan trọng nhất đối với doanh nghiệp với tốc độ và độ chính xác cao hơn. Dịch vụ này cũng giúp dễ dàng chẩn đoán nguyên nhân gốc rễ của sự bất thường như doanh thu giảm đột ngột, tỷ lệ giỏ hàng bị bỏ rơi cao, thất bại trong giao dịch thanh toán tăng đột biến, số lượt đăng ký người dùng mới tăng lên, v.v. Lookout for Metrics vượt ra ngoài khả năng phát hiện bất thường đơn giản. Nó cho phép các nhà phát triển thiết lập giám sát tự động đối với các chỉ số quan trọng để phát hiện sự bất thường và xác định nguyên nhân gốc rễ của chúng chỉ trong vài cú nhấp chuột, sử dụng cùng một công nghệ được Amazon sử dụng trong nội bộ để phát hiện sự bất thường trong các chỉ số của nó — tất cả đều không yêu cầu kinh nghiệm ML.

Cảnh báo là một tính năng tùy chọn cho phép bạn thiết lập các thông báo về sự bất thường trong tập dữ liệu, được gửi qua Dịch vụ thông báo đơn giản của Amazon (Amazon SNS) và AWS Lambda chức năng. Trước đây, khi bạn thiết lập cảnh báo, bạn đã được thông báo về tất cả các điểm bất thường được phát hiện trên điểm mức độ nghiêm trọng mà bạn đã chọn, điều này khiến việc xác định nhanh chóng các điểm bất thường có liên quan nhất đến doanh nghiệp của bạn trở nên khó khăn. Giờ đây, bằng cách triển khai các bộ lọc và chỉnh sửa trong hệ thống cảnh báo, các đơn vị kinh doanh khác nhau trong tổ chức của bạn có thể chỉ định các loại cảnh báo mà họ nhận được. Các nhà phát triển của bạn có thể hưởng lợi từ tính năng này bằng cách có thể nhận được cảnh báo về những điểm bất thường có liên quan đến sự phát triển của dịch vụ của họ, trong khi các nhà phân tích doanh nghiệp và người quản lý doanh nghiệp của bạn có thể theo dõi các điểm bất thường liên quan đến trạng thái doanh nghiệp của họ, chẳng hạn như vị trí hoạt động kém hiệu quả . Ví dụ: bạn có thể thiết lập cảnh báo để nhận thông báo khi có doanh thu tăng đột biến hoặc giảm. Nhưng bạn có thể chỉ quan tâm đến một vị trí cửa hàng cụ thể và một sản phẩm cụ thể. Khả năng lọc cho phép bạn chỉ nhận được cảnh báo khi có sự bất thường về doanh thu phù hợp với tiêu chí bạn đã đặt.

Tổng quan về giải pháp

Trong bài đăng này, chúng tôi trình bày cách tạo Cảnh báo bằng bộ lọc và cách bộ lọc đã định cấu hình chỉ xuất bản cảnh báo đối với những điểm bất thường phù hợp với tiêu chí bộ lọc. Bộ lọc cảnh báo dựa trên các chỉ số và thứ nguyên có trong định nghĩa tập dữ liệu cho trình phát hiện bất thường. Giải pháp cho phép bạn sử dụng các bộ lọc cảnh báo để nhận các thông báo được nhắm mục tiêu về các điểm bất thường được phát hiện trong dữ liệu của bạn. Sơ đồ sau minh họa kiến ​​trúc giải pháp.

Cung cấp tài nguyên với AWS CloudFormation

Bạn có thể sử dụng Hình thành đám mây AWS ngăn xếp để thiết lập tài nguyên cho hướng dẫn. Nó chứa các tài nguyên để liên tục tạo dữ liệu trực tiếp và xuất bản chúng lên Amazon S3, tạo một bộ dò (được đặt tên là TestAlertFilters) và thêm một tập dữ liệu (có tên AlertFiltersDataset) đến máy dò. Hoàn thành các bước sau:

1. Chọn Khởi chạy Stack:
   
2. Chọn Sau.
3. Nhập tên ngăn xếp (ví dụ: L4MAlertFiltersStack).
4. Nhập các giá trị cho bộ dò (TestAlertFilters) và tập dữ liệu (AlertFiltersDataset).
5. Chọn Sau.
6. Để lại cài đặt cho Cấu hình tùy chọn ngăn xếp ở mặc định của họ và chọn Sau.
7. Chọn hộp kiểm xác nhận và chọn Tạo ngăn xếp.

Kích hoạt bộ dò được tạo bởi mẫu CFN

Để thiết lập trình dò ​​của bạn, hãy hoàn thành các bước sau:

1. Trên bảng điều khiển Lookout for Metrics, hãy chọn Máy dò trong khung điều hướng.
   
2. Chọn máy dò TestAlertFilters Và chọn Xem chi tiết.
   
3. Để kích hoạt máy dò, bạn có thể chọn Kích hoạt ở trên cùng hoặc chọn Kích hoạt máy dò Dưới Cách thức thực hiện.
   
4. Chọn Kích hoạt để xác nhận xem bạn có muốn kích hoạt máy dò để phát hiện liên tục hay không.
   

Một thông báo xác nhận cho thấy rằng máy dò đang kích hoạt. Quá trình kích hoạt có thể mất tới 1 giờ để hoàn tất. Trong thời gian chờ đợi, chúng tôi có thể tiến hành cấu hình cảnh báo.

Định cấu hình cảnh báo của bạn

Giờ đây, chúng tôi định cấu hình cảnh báo để nhận thông báo về các bất thường được phát hiện bởi máy dò. Bộ lọc cảnh báo là cấu hình tùy chọn và bạn có thể chọn tối đa 5 thước đo và 5 thứ nguyên trong khi thêm bộ lọc. Trong bài đăng này, chúng tôi hướng dẫn cách tạo cảnh báo với các bộ lọc. Hoàn thành các bước sau:

1. Trên trang chi tiết máy dò của bạn, hãy chọn Thêm cảnh báo.
2. Xác nhận tên cảnh báo của bạn.
   Lookout for Metrics điền vào các trường cấu hình với các chỉ số và thứ nguyên được cung cấp trong quá trình tạo tập dữ liệu. Trong bản phát hành này, Điểm mức độ nghiêm trọng là trường tùy chọn, trước đây là trường bắt buộc. Theo mặc định, chúng tôi bắt đầu với điểm mức độ nghiêm trọng là 70, bạn có thể thay đổi hoặc xóa.
3. Để thêm số đo, hãy chọn Thêm tiêu chí Và chọn Đo.
   
4. Trong Đo lường TƯƠNG ĐƯƠNG, chọn revenue đo lường.
   
5. Chọn Thêm tiêu chí một lần nữa và chọn kích thước.
   
   Bạn có thể chọn tối đa 5 bộ lọc thứ nguyên. Đối với bài đăng này, chúng tôi cấu hình hai.
6. Trong kích thước, chọn marketplace kích thước.
   
7. Trong equals, thêm các giá trị US và CA.
   
8. Thêm category là chiều thứ hai của bạn với các giá trị fashion và jewellery.
9. Trong Điểm mức độ nghiêm trọng, nhập 20.
   
10. Trong Kênh, chọn Amazon SNS.
    
11. Chọn chủ đề SNS của bạn (đối với bài đăng này, chúng tôi sử dụng chủ đề SNS mà chúng tôi đã đăng ký email của mình để nhận thông báo cảnh báo).
12. Chọn định dạng của bạn (đối với bài đăng này, chúng tôi chọn Văn bản dài).
13. Theo Quyền truy cập dịch vụ, lựa chọn Sử dụng một vai trò dịch vụ hiện có và chọn vai trò của bạn.
14. Chọn Thêm cảnh báo.
    
    Một thông báo xuất hiện khi cảnh báo được tạo thành công.
15. Chọn cảnh báo và chọn Xem chi tiết.
    

Bạn có thể xem lại các bộ lọc cảnh báo và các chi tiết khác. Các Tiêu chí lọc giải thích cách sử dụng các bộ lọc đã định cấu hình để lọc các điểm bất thường trước khi xuất bản các thông báo cảnh báo.

Nếu bạn muốn sửa đổi cấu hình cảnh báo, hãy chọn cảnh báo trên Cảnh báo trang và chọn Chỉnh sửa.

Ngoài ra, bạn có thể mở trang chi tiết cảnh báo và chọn Chỉnh sửa.

Bạn được chuyển hướng đến Chỉnh sửa , nơi bạn có thể sửa đổi cấu hình cảnh báo theo yêu cầu. Bạn có thể sửa đổi các cấu hình tương tự mà bạn đã đặt khi tạo cảnh báo, nhưng bạn không thể thay đổi tên cảnh báo trong khi chỉnh sửa.

Xem xét và phân tích kết quả

Khi Lookout for Metrics phát hiện sự bất thường trong dữ liệu của bạn, nó sẽ gửi thông báo nếu cảnh báo đã được định cấu hình trên trình phát hiện đó. Nếu chi tiết nhóm bất thường khớp với tiêu chí bộ lọc (bộ lọc đo lường, bộ lọc thứ nguyên và điểm mức độ nghiêm trọng) của cảnh báo, thì một thông báo sẽ được xuất bản.

Đối với ví dụ này, chúng tôi đã tạo hai cảnh báo trên máy dò, testAlertWithNoFilters và testRevenueForFashionOrJewelleryInUSOrCAvà đưa vào các điểm bất thường trong dữ liệu của chúng tôi. Chúng tôi cũng đã bật đăng ký email về chủ đề SNS được sử dụng để xuất bản thông báo cảnh báo. Ảnh chụp màn hình sau đây hiển thị chi tiết cho từng cảnh báo.

Sau đây là một ví dụ về thông báo bất thường cho 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"
}

Sau đây là một ví dụ về thông báo bất thường cho 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"
}

Chúng tôi không nhận được thông báo về sự bất thường này thông qua testRevenueForFashionOrJewelleryInUSOrCA cảnh báo vì chi tiết nhóm bất thường không khớp với tiêu chí bộ lọc cho thứ nguyên marketplace. Đối với tiêu chí bộ lọc của chúng tôi về thước đo revenue, Kích thước marketplace phải bằng US or CAvà kích thước category phải bằng fashion or jewellery, với ngưỡng nghiêm trọng là 20.

Mặc dù điểm bất thường được phát hiện phù hợp với tiêu chí bộ lọc cho thước đo, điểm mức độ nghiêm trọng và category thứ nguyên, nó không phù hợp với tiêu chí cho marketplace thứ nguyên, vì vậy cảnh báo đã không được xuất bản.

Dựa trên các thông báo mà chúng tôi nhận được, chúng tôi có thể xác nhận rằng Lookout for Metrics đã phát hiện các điểm bất thường và xác minh các thông báo dựa trên bộ lọc cảnh báo.

Làm sạch

Sau khi hoàn thành thử nghiệm, bạn có thể xóa ngăn xếp CloudFormation được tạo bởi mẫu. Xóa ngăn xếp sẽ làm sạch tất cả các tài nguyên được tạo cho mục đích của bài kiểm tra này. Để xóa ngăn xếp, hãy mở bảng điều khiển AWS CloudFormation, chọn ngăn xếp L4MAlertFiltersStack, và lựa chọn Xóa bỏ.

Việc xóa ngăn xếp không xóa nhóm S3 được tạo bởi mẫu vì nó không trống; bạn phải xóa nó theo cách thủ công.

Kết luận

Giờ đây, bạn có thể dễ dàng tùy chỉnh trải nghiệm thông báo của mình bằng cách thêm bộ lọc và chỉnh sửa các cảnh báo hiện có để giảm nhiễu và tập trung vào các chỉ số quan trọng nhất đối với doanh nghiệp của bạn.

Để tìm hiểu thêm về khả năng này, hãy xem Làm việc với Cảnh báo. Bạn có thể sử dụng khả năng này ở tất cả các Khu vực nơi Lookout for Metrics được công bố công khai. Để biết thêm thông tin về tính khả dụng của Khu vực, hãy xem Dịch vụ khu vực của AWS.

Về các tác giả

Alex Kim là Giám đốc sản phẩm của Sr. cho Dịch vụ AI của AWS. Nhiệm vụ của anh ấy là cung cấp các giải pháp AI / ML cho tất cả những khách hàng có thể hưởng lợi từ nó. Khi rảnh rỗi, anh ấy thích tất cả các loại hình thể thao và khám phá những địa điểm ăn uống mới.

Utkarsh Dubey là Kỹ sư phát triển phần mềm trong nhóm Lookout for Metrics. Sở thích của anh ấy nằm trong việc xây dựng các hệ thống phân tán có thể mở rộng. Khi rảnh rỗi, anh ấy thích đi du lịch và gặp gỡ bạn bè.

• Coinsmart. Sàn giao dịch Bitcoin và tiền điện tử tốt nhất Châu Âu.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Khuếch đại kiến ​​thức. TRUY CẬP MIỄN PHÍ.
• CryptoHawk. Radar Altcoin. Dùng thử miễn phí.
• Nguồn: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/easily-customize-your-notifications-ready-using-amazon-lookout-for-metrics/