予測値モニター
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!

予測値モニター

概要

予測機能は、メトリクスが今後どこに向かうかを予測するためのアルゴリズム機能です。強い傾向や繰り返しパターンがあるメトリクスに適しています。たとえば、アプリケーションがより短い間隔でログを記録し始めた場合、予測値機能は、ログローテーションポリシーを更新するための時間を十分に取れるように、ディスクが満杯になる 1 週間前にアラートを生成します。あるいは、ユーザーのサインアップなどのビジネスメトリクスを予測して、四半期目標へ向けた進捗状況を追跡できます。

モニターの作成

Datadog で予測値モニターを作成するには、メインナビゲーションを使用して次のように移動します: *Monitors –> New Monitor –> Forecast*。

メトリクスの定義

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。

メトリクスを定義すると、予測値モニターはエディターに 2 つのプレビューグラフを表示します。

  • Historical View では、さまざまな時間スケールで過去のメトリクスデータを確認できます。
  • Evaluation Preview には、過去と予測のメトリクスデータの組み合わせが表示されます。

アラートの条件を設定する

  • 予測の信頼限界のエッジが above または below になったときにアラートをトリガーします。
  • 次の 24 hours1 week1 month などのしきい値
  • アラートのしきい値: >= <数値>
  • アラートのリカバリしきい値: < <数値>

高度なオプション

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
アルゴリズム予測アルゴリズム(linear または seasonal
Model線形アルゴリズムの予測モデル(defaultsimplereactive
時間単位季節アルゴリズムの予測季節性(hourlydailyweekly
夏時間daily または weekly の季節性を持つ seasonal 予測値モニターで使用できます。
ロールアップロールアップ間隔—ポイント間の間隔を大きくすると、予測へのノイズの影響が回避されます。
逸脱予測値の範囲の幅—この値を 1 ~ 2 にすると、大半の「正常」ポイントに対して十分な大きさになります。
アルゴリズム

利用可能な予測アルゴリズムは linearseasonal です。

安定した傾向を持っているが、季節パターンの繰り返しがないメトリクスには線形アルゴリズムを使用します。レベルシフトに対する線形アルゴリズムの感度を制御する 3 つの異なる_モデル_があります。

モデル説明
デフォルト最近のノイズに対してロバストでありながら、直近の傾向に合わせてデータを外挿します。
Simple履歴全体でロバスト線形回帰を行います。
Reactiveノイズ、スパイク、ディップに過剰に適合するリスクがありますが、最近の挙動をよりよく外挿します。

繰り返しパターンを持つメトリクスには季節アルゴリズムを使用します。選択肢として 3 つの異なる_季節性_があります。

オプション説明
時間単位アルゴリズムは挙動が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。
日単位アルゴリズムは挙動が過去の同時刻の挙動と同じであることを日単位で期待します。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。
週単位アルゴリズムは週単位で挙動が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。

: このアルゴリズムには少なくとも 2 シーズンの履歴が必要で、予測には最大 6 シーズンが使用されます。

通知

Say what’s happeningNotify your team のセクションに関する詳しい説明は、通知のページを参照してください。

API

予測値モニターをプログラムで作成するには、Datadog API リファレンスを参照してください。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強く推奨しています。Datadog のモニター作成ページを使用することで、顧客はプレビューグラフと自動パラメーター調整の恩恵を受け、不適切に構成されたモニターを回避できます。

予測値モニターは、他のモニターと同じ API を使用して管理されますが、query プロパティのコンテンツについては、さらに説明が必要です。

リクエストの本文の query プロパティには、次の形式のクエリ文字列を含める必要があります。

<aggregator>(<query_window>):forecast(<metric_query>, '<algorithm>', <deviations>, interval=<interval>[, history='<history>'][, model='<model>'][, seasonality='<seasonality>']) <comparator> <threshold>
  • aggregator: 予測値が閾値を下回ったらアラートをトリガーするようにする場合は、min を使用します。予測値が閾値を上回ったらアラートをトリガーするようにするには、max を使用します。
  • query_window: last_4hlast_7d などのタイムフレーム。通知のグラフに表示される時間ウィンドウ。alert_window の約 5 倍にすることが推奨されますが、少なくとも alert_window と同じ大きさである必要があります。このパラメーターは、通知に含まれるグラフに表示される時間範囲を制御します。
  • metric_query: 標準の Datadog メトリクスクエリ (例: min:system.disk.free{service:database,device:/data}by{host})
  • algorithm: linear または seasonal
  • deviations: 1 と等しい、または 1 より大きい数。このパラメーターは、信頼限界のサイズを制御し、モニターの秘密度を調整できます。
  • interval:ロールアップ間隔の秒数を表す正の整数。
  • history: 予測値の作成に使用されるべき過去データの量を表す文字列(例: 1w3d)。このパラメーターは、linear アルゴリズムでのみ使用されます。
  • model: 使用されるモデルタイプは defaultsimple、または reactive。このパラメーターは、linear アルゴリズムでのみ使用されます。
  • seasonality: 使用される季節性は hourlydaily、または weekly。このパラメーターは、seasonal アルゴリズムでのみ使用されます。
  • comparator: 予測値が閾値を下回ったらアラートを発生させるには、<= を使用します。予測値が閾値を上回ったらアラートする場合は、>= を使用します。
  • threshold: 予測値の信頼限界がこの閾値に達すると「クリティカル」のアラートをトリガーします。

トラブルシューティング

次の関数は、forecast() 関数の呼び出し内にネストすることはできません。
anomaliescumsumintegraloutlierspiecewise_constantrobust_trendtrend_line

その他の参考資料