異常検知は、傾向や、季節的な曜日や時間帯のパターンを考慮しながらメトリクスの挙動が過去のものとは異なる期間を認識するアルゴリズム機能です。これは、しきい値ベースのアラート設定では監視することが困難な強い傾向や反復パターンを持つメトリクスに適しています。
たとえば、 ある平日のウェブトラフィック量が夜間帯は通常であるにもかかわらず、午後は異常に低い時間帯を見つけることができます。また、確実にアクセス数が伸びているサイトへのログイン数を測定するメトリクスを考慮できます。 何故なら、ログイン数が日々増加すると、しきい値がすぐに古くなってしまいますが、ログインシステムの潜在的な問題を示唆する予想外の激減が見られた場合、異常検知が警告してくれるからです。
Datadog で異常検知モニターを作成するには、メインナビゲーション画面でMonitors –> New Monitor –> Anomaly の順に移動します。
現在 Datadog にレポートが送信されるメトリクスはすべて、モニターに使用できます。詳細については、メトリクスモニターページをご確認ください。
注: anomalies 関数は過去のデータを使用して今後の予想を立てるため、新しいメトリクスで使用するとあまり正確な結果が得られないことがあります。
メトリクスを定義すると、異常検知モニターにより作成された 2 種のグラフがエディターに表示されます。
above or below、above、below の場合、アラートをトリガーする15 minutes、1 hour、2 hours などの範囲15 minutes、1 hour、2 hours などの範囲内の場合、リカバリする異常検知 - デフォルト (above or below) では、メトリクスが灰色の範囲外にある場合、異常とみなされます。範囲の above または below にある場合のみを異常とみなすよう指定することもできます。
トリガーウィンドウ - メトリクスの異常が検知されアラートを発するまでに必要な時間。注意: アラート設定ウィンドウがあまりに短いと、疑似ノイズにより不正アラームが発せられることがあります。
リカバリウィンドウ - メトリクスを異常とみなさないでアラートをリカバリするために必要な時間。
Datadog は、選択したメトリクスを自動的に分析して、複数のパラメーターを設定しますが、Advanced Options に、編集可能なオプションがあります。
| オプション | 説明 |
|---|---|
| 偏差 | 灰色の帯幅。異常検知関数で使用される範囲のパラメータに相当する。 |
| アルゴリズム | 異常検知アルゴリズム (basic、agile、robust)。 |
| 季節性 | メトリクスを分析する agile または robust アルゴリズムの季節性 (hourly、daily、weekly) サイクル。 |
| 夏時間 | agile または robust の異常検知で季節性に weekly または daily を使用する場合に利用可能。 |
| Rollup | rollup の間隔。 |
| しきい値 | アラート、警告、リカバリを設定するために異常として判断する基準となるパーセンテージ。 |
| オプション | 説明 |
|---|---|
| Hourly | アルゴリズムは挙動が 1 時間単位で過去の同時刻の挙動と同じであることを期待します。たとえば、5:15 の挙動なら 4:15 や 3:15 の挙動と同じ。 |
| Daily | アルゴリズムは 挙動が 1 日単位で過去の同時刻の挙動と同じであることを期待します。たとえば、今日の午後 5 の挙動なら昨日の午後5 時の挙動と同じ。 |
| Weekly | アルゴリズムは 挙動が1 週間単位で過去の同じ曜日の挙動と同じであることを期待します。たとえば、火曜日の挙動なら過去の火曜日の挙動と同じ。 |
注: 機械学習アルゴリズムが十分な効果を上げるには、選択した季節性時間の少なくとも 2 倍の長さの履歴データ時間が必要です。
| オプション | 使用例 | 説明 |
|---|---|---|
| Basic | 季節的なパターンを繰り返さないメトリクス | 遅延の繰り返しの分位数を計算して予測値の範囲を決定します。データをほとんど使用せず、状況の変化にすばやく対応しますが、季節的な挙動や長期的な傾向は認識できません。 |
| アジャイル | シフトが予測される季節的なメトリクス。このアルゴリズムはメトリクスのレベルシフトにすばやく対応する必要がある | SARIMA アルゴリズムの安定版。直近のデータを予測に組み込むことで、レベルシフトに合わせてすばやく更新できますが、最近の長期的な異常検知に対する安定性は低下します。 |
| Robust | 安定性が予測される季節的メトリクス。緩やかなレベルシフトは異常とみなされる | 季節的傾向分解アルゴリズムの 1 つ。極めて安定性が高く、異常が長期的に続いても予測は一定していますが、意図的なレベルシフトへの対応にはやや時間がかかります (コード変更によってメトリクスのレベルがシフトした場合など)。 |
季節性アルゴリズムはすべて、メトリクスの挙動の正常範囲を予測する際に、最大で数か月分の履歴データを使用します。過去データを大量に使用することで、通常とは異なる挙動が最近発生していた場合、アルゴリズムはこれを重視しません。
例:
下記のグラフでは、これら 3 つのアルゴリズムがいつどのように異なる挙動を示すか表しています。
この例では、basic は正常値範囲を超えてスパイクする異常値を正しく特定していますが、反復的な季節的パターンが予測値範囲に含まれていません。対照的に、robust と agile は、どちらも季節的パターンを認識し、メトリクスが最小値付近で平坦な線になった場合など、より繊細な異常値を検知しています。
この例では、メトリクスが突然のレベルシフトを示しています。Agile は robust よりも早くレベルシフトに対応しています。さらに、レベルシフト以降、robust の範囲はより大きな不確実性を反映して広がっていますが、Agile の範囲に変化は見られません。また、メトリクスが週単位の強い季節性パターンを示すシナリオでは、Basic が適していないことは明らかです。
この例では、1 時間にわたる異常値に対してアルゴリズムがどのように反応するかを示しています。 Robust はこの異常値を完全に無視しています。他のアルゴリズムは、この異常値があたかも新しい正常値であるかのように振る舞い始めます。Agile は、メトリクスが元のレベルに戻ったことも異常値として認識しています。
これらのアルゴリズムはスケールの扱いも異なります。Basic と robust はスケールの影響を受けませんが、agile は影響を受けます。下の左側のグラフでは、agile と robust がレベルシフトを異常としてマークしています。右側のグラフで、同じメトリクスに 1000 を加算したところ、agile ではレベルシフトを異常とみなすコールアウトは見られなくなりますが、robust では引き続き見られます。
この例では、各アルゴリズムが新しいメトリクスをどのように処理するか示しています。 Robust と agile では、最初の数日は範囲がまったく表示されていません (週単位)。Basic では、メトリクスが最初に表示された直後から範囲が表示されています。
Say what’s happening セクションと Notify your team セクションの詳細については、通知ページをご確認ください。
エンタープライズレベルのお客様は、モニターの作成 API エンドポイントを使用して異常検知モニターを作成できます。Datadog では、モニターの JSON をエクスポートして API のクエリを作成することを推奨しています。
下記の例は、異常検知モニターのクエリを示したものです。Cassandra ノードの平均 CPU が直近 5 分間で通常値を上回る 3 つの標準偏差である場合にアラートを発します。
avg(last_1h):anomalies(avg:system.cpu.system{name:cassandra}, 'basic', 3, direction='above', alert_window='last_5m', interval=20, count_default_zero='true') >= 1注: 異常検知モニターは、エンタープライズレベルのお客様専用のサービスです。プロレベルのお客様で、異常検知モニターのご利用を希望される場合は、カスタマーサクセス担当者にお問い合わせいただくか、Datadog 請求担当チームにメールでお問い合わせください。
お役に立つドキュメント、リンクや記事:
On this Page
