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在使用 Amazon Lookout for Metrics 时轻松自定义通知

时间戳：14年2022月7日下午22:XNUMX

我们很高兴地宣布，您现在可以向警报添加过滤器，还可以在使用时编辑现有警报 亚马逊监视指标. 通过此次发布，您可以将过滤器添加到警报配置中，以便仅获取对您最重要的异常情况的通知。 随着异常情况的发展，您还可以根据您的通知需求修改现有警报。

Lookout for Metrics 使用机器学习 (ML) 以更快的速度和准确性自动监控对企业最重要的指标。 该服务还可以更轻松地诊断异常的根本原因，例如收入意外下降、购物车废弃率高、支付交易失败高峰、新用户注册增加等等。 Lookout for Metrics 超越了简单的异常检测。 它允许开发人员为重要指标设置自主监控，以检测异常并通过几次点击确定其根本原因，使用亚马逊内部使用的相同技术来检测其指标中的异常——所有这些都不需要 ML 经验。

警报是一项可选功能，允许您设置有关数据集中异常的通知，这些通知通过 亚马逊简单通知服务 （Amazon SNS）和 AWS Lambda 功能。 以前，当您设置警报时，您会收到所有检测到的高于您选择的严重性分数的异常情况的通知，这使得快速识别与您的业务最相关的异常情况变得具有挑战性。 现在，通过在警报系统中实施过滤器和编辑，您组织内的不同业务部门能够指定他们收到的警报类型。 您的开发人员可以从该功能中受益，因为他们能够接收与其服务开发相关的异常警报，而您的业务分析师和业务经理可以跟踪与其业务状态相关的异常，例如表现不佳的位置. 例如，您可以设置一个警报，以便在您的收入出现高峰或下降时收到通知。 但您可能只对特定商店位置和特定产品感兴趣。 过滤功能允许您仅在收入异常符合您设置的标准时收到警报。

解决方案概述

在这篇文章中，我们演示了如何使用过滤器创建警报，以及配置的过滤器如何仅针对符合过滤条件的异常发布警报。 警报过滤器基于异常检测器的数据集定义中存在的指标和维度。 该解决方案使您能够使用警报过滤器来针对数据中检测到的异常获取有针对性的通知。 下图说明了解决方案架构。

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使用 AWS CloudFormation 预置资源

您可以使用提供的 AWS CloudFormation stack 为演练设置资源。 它包含用于持续生成实时数据并将其发布到 Amazon S3、创建检测器（名为 TestAlertFilters）并添加一个数据集（命名为 AlertFiltersDataset) 到检测器。 完成以下步骤：

  1. 启动堆栈:
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  2. 下一页.
  3. 输入堆栈名称（例如， L4MAlertFiltersStack).
  4. 输入检测器的值 (TestAlertFilters) 和数据集 (AlertFiltersDataset).
  5. 下一页.
  6. 保留设置为 配置堆栈选项 在他们的默认值并选择 下一页.
  7. 选中确认复选框并选择 创建堆栈.

激活由 CFN 模板创建的检测器

要设置您的检测器，请完成以下步骤：

  1. 在“监视指标”控制台上，选择 探测器 在导航窗格中。
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  2. 选择探测器 TestAlertFilters 并选择 查看详情.
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  3. 要激活检测器，您可以选择 启用 在顶部或选择 激活探测器 下 产品思路.
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  4. 启用 确认是否要激活检测器进行连续检测。
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确认消息显示检测器正在激活。 激活最多可能需要 1 小时才能完成。 与此同时，我们可以继续进行警报配置。

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配置您的警报

我们现在配置警报以获取检测器检测到的异常情况的通知。 警报过滤器是可选配置，您可以在添加过滤器时选择最多 5 个度量和 5 个维度。 在这篇文章中，我们将介绍如何使用过滤器创建警报。 完成以下步骤：

  1. 在您的探测器详细信息页面上，选择 添加警报.
  2. 确认您的警报名称。
    Lookout for Metrics 使用数据集创建期间提供的指标和维度填充配置字段。在此版本中， 严重度评分 字段是可选的，以前是必填字段。 默认情况下，我们从严重性分数 70 开始，您可以更改或删除它。
  3. 要添加度量，请选择 添加条件 并选择 测量.
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  4. 针对 测量等于， 选择 revenue 衡量。
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  5. 添加条件 再次选择 尺寸.
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    您最多可以选择 5 个维度过滤器。 对于这篇文章，我们配置了两个。
  6. 针对 尺寸， 选择 marketplace 尺寸。
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  7. 针对 等于, 添加值 US 和 CA.
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  8. 地址 category 作为您的第二个维度与值 fashion 和 jewellery.
  9. 针对 严重度评分，输入 20。
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  10. 针对 渠道，选择 亚马逊SNS.
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  11. 选择您的 SNS 主题（对于这篇文章，我们使用已订阅电子邮件的 SNS 主题来接收警报通知）。
  12. 选择您的格式（对于这篇文章，我们选择 长文字).
  13. 下 服务访问， 选择 使用现有服务角色 并选择你的角色。
  14. 添加提醒.
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    成功创建警报时会显示一条消息。
  15. 选择警报并选择 查看详情.
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您可以查看警报过滤器和其他详细信息。 这 过滤条件 解释了在发布警报通知之前如何使用配置的过滤器来过滤异常。

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如果要修改警报配置，请选择警报上的 通知 页面并选择 编辑.

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或者，您可以打开警报详细信息页面并选择 编辑.

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您已重定向到 编辑 页面，您可以在其中根据需要修改警报配置。 您可以修改创建警报时设置的相同配置，但不能在编辑时更改警报名称。

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查看并分析结果

当 Lookout for Metrics 检测到数据中的异常时，如果在该检测器上配置了警报，它会发送通知。 如果异常组详细信息与警报的过滤条件（度量过滤器、维度过滤器和严重性分数）匹配，则会发布通知。

对于这个例子，我们在检测器上创建了两个警报， testAlertWithNoFilters 和 testRevenueForFashionOrJewelleryInUSOrCA，并在我们的数据中注入异常。 我们还启用了用于发布警报通知的 SNS 主题的电子邮件订阅。 以下屏幕截图显示了每个警报的详细信息。

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以下是异常通知的示例 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"
}

以下是异常通知的示例 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"
}

我们没有通过 testRevenueForFashionOrJewelleryInUSOrCA 警告，因为异常组详细信息与维度的过滤条件不匹配 marketplace. 对于我们的衡量标准 revenue, 维度 marketplace 必须相等 US or CA, 和维度 category 必须相等 fashion or jewellery，严重性阈值为 20。

尽管检测到的异常与度量、严重性评分和 category 尺寸，它不符合条件 marketplace 维度，因此未发布警报。

根据我们收到的通知，我们可以确认 Lookout for Metrics 检测到异常并验证了基于警报过滤器的通知。

清理

完成测试后，您可以删除模板创建的 CloudFormation 堆栈。 删除堆栈会清除为此测试创建的所有资源。 要删除堆栈，请打开 AWS CloudFormation 控制台，选择堆栈 L4MAlertFiltersStack，并选择 删除.

删除堆栈不会删除模板创建的 S3 存储桶，因为它不是空的； 你必须手动删除它。

结论

您现在可以通过添加过滤器和编辑现有警报来轻松自定义通知体验，以减少噪音并专注于对您的业务最重要的指标。

要了解有关此功能的更多信息，请参见 使用警报. 您可以在公开提供 Lookout for Metrics 的所有区域中使用此功能。 有关区域可用性的更多信息，请参阅 AWS区域服务.

作者简介

在使用 Amazon Lookout for Metrics PlatoBlockchain Data Intelligence 时轻松自定义通知。 垂直搜索。 哎。亚历克斯·金 是 AWS AI 服务的高级产品经理。 他的使命是为所有可以从中受益的客户提供 AI/ML 解决方案。 在空闲时间，他喜欢各种运动和探索新的饮食场所。

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时间戳记：

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