REST Resource: anomalies

Resource: Anomali

Merepresentasikan anomali yang terdeteksi dalam set data.

Sistem deteksi anomali kami menandai titik data dalam deret waktu yang berada di luar dan perkiraan rentang yang berasal dari data historis. Meskipun rentang yang diharapkan tersebut memiliki batas atas dan bawah, kami hanya menandai anomali saat data menjadi lebih buruk secara tidak terduga, yang biasanya sesuai dengan kasus saat metrik melintasi batas atas.

Beberapa titik data yang berdekatan dalam linimasa di luar rentang yang diharapkan akan dikelompokkan ke dalam satu anomali. Oleh karena itu, anomali mewakili segmen linimasa metrik secara efektif. Informasi yang disimpan di timelineSpec, dimensions, dan metric dapat digunakan untuk mengambil linimasa lengkap dengan ragne yang diperluas untuk konteks.

Izin yang diperlukan: untuk mengakses resource ini, pengguna yang menelepon memerlukan izin Melihat informasi aplikasi (hanya baca) untuk aplikasi.

Representasi JSON 
{
  "name": string,
  "metricSet": string,
  "timelineSpec": {
    object (TimelineSpec)
  },
  "dimensions": [
    {
      object (DimensionValue)
    }
  ],
  "metric": {
    object (MetricValue)
  }
}
Kolom
name

string

Nama anomali.

Format: apps/{app}/anomali/{anomaly}
metricSet

string

Resource yang ditetapkan metrik tempat anomali terdeteksi.
timelineSpec

object (TimelineSpec)

Spesifikasi linimasa yang mencakup periode anomali.
dimensions[]

object (DimensionValue)

Kombinasi dimensi tempat anomali terdeteksi.
metric

object (MetricValue)

Metrik tempat anomali terdeteksi, bersama dengan nilai anomali.

LinimasaSpesifikasi

Spesifikasi parameter agregasi terkait waktu dari linimasa.

Linimasa memiliki periode agregasi (DAILY, HOURLY, dll.) yang menentukan cara peristiwa digabungkan dalam metrik.

Titik-titik dalam linimasa ditentukan oleh Tanggal Waktu mulai periode agregasi. Durasi bersifat implisit dalam AggregatePeriod.

Periode agregasi per jam, jika didukung oleh kumpulan metrik, selalu ditentukan dalam UTC untuk menghindari ambiguitas terkait transisi waktu musim panas, dengan satu jam dilewati saat mengadopsi DST, dan diulangi saat meninggalkan DST. Misalnya, stempel waktu '2021-11-07 01:00:00 America/Los_Angeles' bersifat ambigu karena dapat sesuai dengan '2021-11-07 08:00:00 UTC' atau '2021-11-07 09:00:00 UTC'.

Periode agregasi harian memerlukan penentuan zona waktu yang akan menentukan momen pasti awal dan akhir hari. Tidak semua kumpulan metrik mendukung semua zona waktu, jadi pastikan untuk memeriksa zona waktu yang didukung oleh kumpulan metrik yang ingin Anda kueri.

Representasi JSON 
{
  "aggregationPeriod": enum (AggregationPeriod),
  "startTime": {
    object (DateTime)
  },
  "endTime": {
    object (DateTime)
  }
}
Kolom
aggregationPeriod

enum (AggregationPeriod)

Jenis periode agregasi titik data di linimasa.

Interval diidentifikasi berdasarkan tanggal dan waktu di awal interval.
startTime

object (DateTime)

Titik data awal linimasa (inklusif). Harus diselaraskan dengan periode agregasi sebagai berikut:

  • PER JAM: kolom 'menit', 'detik', dan 'nanos' harus tidak ditetapkan. TimeZone dapat tidak ditetapkan (setelan defaultnya adalah UTC) atau ditetapkan secara eksplisit ke "UTC". Menetapkan ID utcOffset atau zona waktu lainnya akan menghasilkan error validasi.
  • SETIAP HARI: kolom 'jam', 'menit', 'detik', dan 'nanos' harus tidak ditetapkan. Kumpulan metrik yang berbeda mendukung zona waktu yang berbeda. Setelan zona waktu default yang ditentukan oleh kumpulan metrik dapat dibiarkan tidak disetel.

Zona waktu titik akhir harus sesuai dengan zona waktu titik awal.
endTime

object (DateTime)

Titik akhir data linimasa (eksklusif). Lihat startTime untuk mengetahui batasannya. Zona waktu titik akhir harus sesuai dengan zona waktu titik awal.

DimensionValue

Merepresentasikan nilai dimensi tunggal.

Representasi JSON 
{
  "dimension": string,
  "valueLabel": string,

  // Union field value can be only one of the following:
  "stringValue": string,
  "int64Value": string
  // End of list of possible types for union field value.
}
Kolom
dimension

string

Nama dimensi.
valueLabel

string

Opsional. Label sesuai nilai untuk manusia, selalu dalam bahasa Inggris. Misalnya, 'Spanyol' untuk kode negara 'ES'.

Sementara nilai dimensi stabil, label nilai ini dapat berubah. Jangan berasumsi bahwa hubungan (nilai, nilaiLabel) stabil. Misalnya, kode negara ISO 'MK' baru-baru ini mengubah namanya menjadi 'Makedonia Utara'.
Kolom union value. Nilai dimensi yang sebenarnya. Bergantung pada jenisnya. value hanya dapat berupa salah satu dari berikut:
stringValue

string

Nilai sebenarnya yang direpresentasikan sebagai string.
int64Value

string (int64 format)

Nilai sebenarnya yang direpresentasikan sebagai int64.

Nilai Metrik

Merepresentasikan nilai metrik.

Representasi JSON 
{
  "metric": string,

  // Union field value can be only one of the following:
  "decimalValue": {
    object (Decimal)
  }
  // End of list of possible types for union field value.

  // Union field confidence_interval can be only one of the following:
  "decimalValueConfidenceInterval": {
    object (DecimalConfidenceInterval)
  }
  // End of list of possible types for union field confidence_interval.
}
Kolom
metric

string

Nama metrik.
Kolom union value. Nilai metrik yang sebenarnya. Bergantung pada jenisnya. value hanya dapat berupa salah satu dari berikut:
decimalValue

object (Decimal)

Nilai sebenarnya yang direpresentasikan sebagai angka desimal.
Kolom union confidence_interval. Jika diberikan, mewakili interval keyakinan untuk nilai. confidence_interval hanya dapat berupa salah satu dari berikut:
decimalValueConfidenceInterval

object (DecimalConfidenceInterval)

Interval keyakinan nilai yang berjenis type.Decimal.

Interval Keyakinan Desimal

Mewakili interval keyakinan metrik.

Representasi JSON 
{
  "lowerBound": {
    object (Decimal)
  },
  "upperBound": {
    object (Decimal)
  }
}
Kolom
lowerBound

object (Decimal)

Batas bawah interval keyakinan.
upperBound

object (Decimal)

Batas atas interval keyakinan.

Metode

list

 Mencantumkan anomali di set data.