Guia de início rápido: monitore sua primeira métrica usando o portal da Web

Ao provisionar uma instância do Azure AI Metrics Advisor, você pode usar as APIs e o espaço de trabalho baseado na Web para interagir com o serviço. O espaço de trabalho baseado na Web pode ser usado como uma maneira simples de começar rapidamente a usar o serviço. Ele também fornece uma maneira visual de definir configurações, personalizar seu modelo e executar a análise de causa raiz.

Pré-requisitos

• Uma subscrição do Azure. Crie um gratuitamente.
• Quando você tiver sua assinatura do Azure, crie um recurso do Consultor de Métricas no portal do Azure para implantar sua instância do Consultor de Métricas.

Este documento usa um banco de dados SQL como exemplo para criar seu primeiro monitor.

Iniciar sessão na sua área de trabalho

Depois que o recurso for criado, entre no portal do Metrics Advisor com sua conta do Ative Directory. Na página de destino, selecione seu Diretório, Assinatura e Espaço de Trabalho que você acabou de criar e selecione Introdução. Para usar dados de séries temporais, selecione Adicionar feed de dados no menu à esquerda.

Atualmente, você pode criar um recurso do Consultor de Métricas em cada região disponível. Você pode alternar espaços de trabalho no portal do Consultor de Métricas a qualquer momento.

Dados de série temporal

O Consultor de Métricas fornece conectores para diferentes fontes de dados, como o Banco de Dados SQL do Azure, o Azure Data Explorer e o Armazenamento de Tabela do Azure. As etapas para conectar dados são semelhantes para conectores diferentes, embora alguns parâmetros de configuração possam variar. Para obter mais informações, consulte Conectar diferentes fontes de dados.

Este guia de início rápido usa um banco de dados SQL como exemplo. Você também pode ingerir seus próprios dados seguindo as mesmas etapas.

Requisitos e configuração do esquema de dados

O Azure AI Metrics Advisor é um serviço para deteção, diagnóstico e análise de anomalias de séries cronológicas. Como um serviço alimentado por IA, ele usa seus dados para treinar o modelo usado. O serviço aceita tabelas de dados agregados com as seguintes colunas:

• Medida (obrigatório): Uma medida é um termo fundamental ou específico da unidade e um valor quantificável da métrica. Significa uma ou mais colunas contendo valores numéricos.
• Carimbo de data/hora (opcional): zero ou uma coluna, com o tipo de DateTime ou String. Quando esta coluna não está definida, o carimbo de data/hora é definido como a hora de início de cada período de ingestão. Formate o carimbo de data/hora da seguinte forma: yyyy-MM-ddTHH:mm:ssZ.
• Dimensão (opcional): Uma dimensão é um ou mais valores categóricos. A combinação desses valores identifica uma série temporal univariada específica (por exemplo, país/região, idioma e locatário). As colunas de dimensão podem ser de qualquer tipo de dados. Tenha cuidado ao trabalhar com grandes volumes de colunas e valores, para evitar que um número excessivo de dimensões seja processado.

Se você estiver usando fontes de dados como o Armazenamento Azure Data Lake ou o Armazenamento de Blobs do Azure, poderá agregar seus dados para alinhar com o esquema de métricas esperado. Isso ocorre porque essas fontes de dados usam um arquivo como entrada de métricas.

Se você estiver usando fontes de dados como o Azure SQL ou o Azure Data Explorer, poderá usar funções de agregação para agregar dados ao esquema esperado. Isso ocorre porque essas fontes de dados oferecem suporte à execução de uma consulta para obter dados de métricas de fontes.

Definir configurações de conexão e consulta

Adicione os feeds de dados conectando-se à sua fonte de dados de séries temporais. Comece selecionando os seguintes parâmetros:

• Tipo de fonte: o tipo de fonte de dados onde os dados da série temporal são armazenados.
• Granularidade: o intervalo entre pontos de dados consecutivos em seus dados de série temporal (por exemplo, anual, mensal ou diário). O intervalo mais curto suportado é de 60 segundos.
• Ingerir dados desde (UTC): A hora de início do primeiro carimbo de data/hora a ser ingerido.

Carregar dados

Depois de inserir as cadeias de conexão e consulta, selecione Carregar dados. O Consultor de Métricas verifica a conexão e a permissão para carregar dados, verifica os parâmetros necessários usados na consulta e verifica o nome da coluna da fonte de dados.

Se houver um erro nesta etapa:

1. Verifique se a cadeia de conexão é válida.
2. Confirme se há permissões suficientes e se o endereço IP do trabalhador de ingestão recebeu acesso.
3. Verifique se os parâmetros necessários (@IntervalStart e @IntervalEnd) são usados na sua consulta.

Configuração do esquema

Depois que os dados forem carregados executando a consulta, selecione os campos apropriados.

Depois de configurar o esquema, selecione Verificar esquema. O Consultor de Métricas executa as seguintes verificações:

• Se o carimbo de data/hora dos dados consultados cai em um único intervalo.
• Se há valores duplicados retornados para a mesma combinação de dimensão dentro de um intervalo métrico.

Configurações automáticas de roll-up

O Metrics Advisor pode realizar automaticamente a agregação em cada dimensão durante a ingestão. Em seguida, o serviço cria uma hierarquia que você pode usar na análise de causa raiz e outros recursos de diagnóstico. Para obter mais informações, consulte Configurações de roll-up automático.

Dê um nome personalizado para o feed de dados, que será mostrado em seu espaço de trabalho. Selecione Submeter.

Configuração de deteção de ajuste

Depois que o feed de dados é adicionado, o Consultor de Métricas tenta ingerir dados métricos a partir da data de início especificada. Levará algum tempo para que os dados sejam totalmente ingeridos, e você pode visualizar o status da ingestão selecionando Progresso da ingestão na parte superior da página do feed de dados. Se os dados forem ingeridos, o Consultor de Métricas aplicará a deteção e continuará a monitorar a fonte em busca de novos dados.

Quando a deteção for aplicada, selecione uma das métricas listadas no feed de dados para localizar a página Detalhes da métrica. Aqui, você pode:

• Veja visualizações de fatias de todas as séries cronológicas sob esta métrica.
• Atualize a configuração de deteção para atender aos resultados esperados.
• Configure a notificação para anomalias detetadas.

Ver informações de diagnóstico

Depois de ajustar a configuração de deteção, você deve descobrir que as anomalias detetadas refletem anomalias reais em seus dados. O Metrics Advisor realiza análises em métricas multidimensionais para localizar a causa raiz para uma dimensão específica. O serviço também realiza análise de métricas cruzadas usando o recurso de gráfico de métricas.

Para exibir informações de diagnóstico, selecione os pontos vermelhos nas visualizações de séries temporais. Estes pontos vermelhos representam anomalias detetadas. Será exibida uma janela com um link para a página de análise de incidentes.

Na página de análise de incidentes, você vê um grupo de anomalias relacionadas e insights de diagnóstico. As seções a seguir abrangem as principais etapas para diagnosticar um incidente.

Confira o resumo do incidente atual

Você pode encontrar o resumo na parte superior da página de análise de incidentes. Este resumo inclui informações básicas, ações e rastreamentos, além de uma causa raiz analisada. As informações básicas incluem as principais séries impactadas com um diagrama, a hora de início e fim do impacto, a gravidade e as anomalias totais incluídas.

A causa raiz analisada é um resultado analisado automaticamente. O Consultor de Métricas analisa todas as anomalias capturadas em uma série temporal, dentro de uma métrica com diferentes valores de dimensão no mesmo carimbo de data/hora. Em seguida, o serviço executa correlação, agrupando anomalias relacionadas ao grupo e gera conselhos sobre uma causa raiz.

Com base neles, você já pode obter uma visão direta do status anormal atual, do impacto do incidente e da causa raiz mais provável. Você pode então tomar medidas imediatas para resolver o incidente.

Exibir insights de diagnóstico entre dimensões

Você também pode obter informações mais detalhadas sobre o status anormal em outras dimensões dentro da mesma métrica de forma holística, usando o recurso de árvore de diagnóstico.

Para métricas com várias dimensões, o Metrics Advisor categoriza a série temporal em uma hierarquia (chamada de árvore de diagnóstico). Por exemplo, uma métrica de receita é monitorada por duas dimensões: região e categoria. Você precisa ter um valor de dimensão agregado, como SUM. Em seguida, a série temporal de e category = SUM é categorizada region = SUM como o nó raiz dentro da árvore. Sempre que houver uma anomalia capturada SUM na dimensão, você poderá analisá-la para localizar qual valor de dimensão específico contribuiu mais para a anomalia do nó pai. Selecione cada nó para expandi-lo para obter informações detalhadas.

Exibir informações de diagnóstico de métricas cruzadas

Às vezes, é difícil analisar um problema verificando o status anormal de uma única métrica, e você precisa correlacionar várias métricas juntas. Para fazer isso, configure um gráfico de métricas, que indica as relações entre as métricas.

Usando o resultado de diagnóstico entre dimensões descrito na seção anterior, você pode identificar que a causa raiz está limitada a um valor de dimensão específico. Em seguida, use um gráfico de métricas para filtrar pela dimensão da causa raiz analisada, para verificar o status da anomalia em outras métricas.

Você também pode alternar entre mais informações de diagnóstico usando recursos adicionais. Esses recursos ajudam você a detalhar as dimensões das anomalias, visualizar anomalias semelhantes e comparar entre métricas. Para obter mais informações, consulte Diagnosticar um incidente.

Seja notificado quando novas anomalias forem encontradas

Se quiser ser alertado quando for detetada uma anomalia nos seus dados, pode criar uma subscrição para uma ou mais das suas métricas. O Consultor de Métricas usa ganchos para enviar alertas. Há suporte para três tipos de ganchos: gancho de email, gancho da Web e Azure DevOps. Usaremos o gancho da web como exemplo.

Criar um gancho da Web

No Metrics Advisor, você pode usar um gancho da Web para revelar uma anomalia programaticamente. O serviço chama uma API fornecida pelo usuário quando um alerta é acionado. Para obter mais informações, consulte Criar um gancho.

Configurar as definições de alertas

Depois de criar um gancho, uma configuração de alerta determina como e quais notificações de alerta devem ser enviadas. Você pode definir várias configurações de alerta para cada métrica. Duas configurações importantes são Alerta para, que especifica as anomalias a serem incluídas, e Opções de anomalia de filtro, que define quais anomalias devem ser incluídas no alerta. Para obter mais informações, consulte Adicionar ou editar configurações de alerta.

Próximos passos

• Adicione seus dados de métricas ao Consultor de Métricas
  • Gerencie seus feeds de dados
  • Conectar diferentes fontes de dados
• Use as bibliotecas de cliente ou APIs REST para personalizar sua solução
• Configurar métricas e ajustar a configuração de deteção