Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich. # Verwendung der Anomalieerkennung in Logs Insights CloudWatch Neben der Erstellung von Protokollanomaliedetektoren für die kontinuierliche Überwachung können Sie den `anomaly` Befehl auch in CloudWatch Logs Insights-Abfragen verwenden, um bei Bedarf ungewöhnliche Muster in Ihren Protokolldaten zu identifizieren. Dieser Befehl erweitert die bestehende `pattern` Funktionalität und verwendet maschinelles Lernen, um fünf Arten von Anomalien zu erkennen, darunter Änderungen der Musterhäufigkeit, neue Muster und Token-Variationen. Der `anomaly` Befehl ist besonders nützlich für: + Ad-hoc-Analyse historischer Protokolldaten zur Identifizierung ungewöhnlicher Muster + Untersuchung bestimmter Zeiträume auf anomales Verhalten + Überwachung von Anwendungen wie Lambda-Funktionen auf Ausführungsprobleme Weitere Hinweise zur Verwendung des `anomaly` Befehls in Ihren Abfragen finden Sie unter[Anomalie](CWL_QuerySyntax-Anomaly.md). Diese abfragebasierte Anomalieerkennung ergänzt die in den folgenden Abschnitten beschriebenen kontinuierlichen Anomaliedetektoren und bietet Ihnen sowohl Funktionen zur Echtzeitüberwachung als auch zur Analyse auf Abruf.