アルゴリズム
Dash が新機能を発表!インシデントマネジメント、Continuous Profiler など多数の機能が追加されました! Dash イベントで発表された新機能!

アルゴリズム

異常値

関数説明
anomalies()過去から予測される系列の挙動を示す灰色の帯をメトリクスに重ねて表示します。anomalies(METRIC_NAME>{*}, '<ALGORITHM>', <BOUNDS>)

anomalies() 関数は 2 つのパラメーターを持ちます。

  • ALGORITHM: 異常値を検出するために使用される手法。
  • BOUNDS: 灰色の帯の幅。bounds は、使用するアルゴリズムに対する標準偏差と解釈できます。この値を 2 ~ 3 にすると、大半の「正常」なポイントがこの幅に収まります。

: Agile または Robust 異常検知アルゴリズムを Weekly または Daily 季節性と共に使用する場合は、API と UI の両方でローカルタイムゾーンを考慮するように異常検知モニターを更新できます。

次は 2 分間の説明ビデオです。

詳細については、異常値モニターのページを参照してください。

外れ値

関数説明
outliers()外れ値系列をハイライトします。outliers(<METRIC_NAME>{*}, '<ALGORITHM>', <TOLERANCE>, <PERCENTAGE>)

outliers() 関数は 3 つのパラメーターを持ちます。

  • ALGORITHM: 使用する外れ値アルゴリズム
  • TOLERANCE: 外れ値アルゴリズムの許容範囲
  • PERCENTAGE: 系列を外れ値とするために必要な外れポイントの割合 (MAD および scaledMAD アルゴリズムのみ)

詳細については、外れ値モニターのページを参照してください。

予測値

関数説明
forecast()メトリクスが今後どこに向かうかを予測します。forecast(<METRIC_NAME>{*}, '<ALGORITHM>', <DEVIATIONS>)

forecast() 関数は 2 つのパラメーターを持ちます。

  • ALGORITHM: 使用する予測アルゴリズム。linear または seasonal を選択します。これらのアルゴリズムの詳細については、予測値アルゴリズムのセクションを参照してください。
  • DEVIATIONS: 予測値の範囲の幅。この値を 1 ~ 2 にすると、大半の「正常」ポイントを正確に予測できます。

予測値は独自に視覚化されるため、多数のグラフ作成オプションは非表示になります。予測値が正常に追加されると、エディターは以下のように表示されます。

その他の関数