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# Apéndice B: Ejemplo de cálculo con chi cuadrado
<a name="appendix-b-example-chi-squared-calculation"></a>

 El siguiente es un ejemplo de recopilación de métricas de error y realización de una prueba de chi cuadrado en los datos. El código no está listo para la producción y no realiza el manejo de errores necesario, pero proporciona una prueba de concepto sobre el funcionamiento de la lógica. Debe actualizar este ejemplo para adaptarlo a sus necesidades. 

 En primer lugar, un evento programado de Amazon EventBridge invoca una función de Lambda cada minuto. El contenido del evento se configura con los siguientes datos: 

```
{ 
  "timestamp": "2023-03-15T15:26:37.527Z", 
  "namespace": "multi-az/frontend", 
  "metricName": "5xx", 
  "dimensions": [ 
    { "Name": "Region", "Value": "us-east-1" }, 
    { "Name": "Controller", "Value": "Home" }, 
    { "Name": "Action", "Value": "Index" } 
  ], 
  "period": 60, 
  "stat": "Sum", 
  "unit": "Count", 
  "chiSquareMetricName": "multi-az/chi-squared", 
  "azs": [ "use1-az2", "use1-az4", "use1-az6" ] 
}
```

 Los datos se utilizan para especificar los datos comunes necesarios para recuperar las métricas de CloudWatch adecuadas (como el espacio de nombres, el nombre de la métrica y las dimensiones) y, a continuación, publicar los resultados de chi cuadrado de cada zona de disponibilidad. El código de la función de Lambda tiene el siguiente aspecto con Python 3.9. En un nivel superior, recopila las métricas de CloudWatch especificadas del minuto anterior, ejecuta la prueba de chi cuadrado con esos datos y, a continuación, publica las métricas de CloudWatch sobre el resultado de la prueba para cada zona de disponibilidad especificada. 

```
import os
import boto3
import datetime
import copy
import json
from datetime import timedelta
from scipy.stats import chisquare
from aws_embedded_metrics import metric_scope

cw_client = boto3.client("cloudwatch", os.environ.get("AWS_REGION", "us-east-1"))

@metric_scope
def handler(event, context, metrics):
    metrics.set_property("Event", json.loads(json.dumps(event, default = str)))
    time = datetime.datetime.strptime(event["timestamp"], "%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ")
    
    # Round down to the previous minute
    end: datetime = roundTime(time)

    # Subtract a minute for the start
    start: datetime = end - timedelta(minutes = 1)

    # Get all the metrics that match the query
    results = get_all_metrics(event, start, end, metrics)
    metrics.set_property("MetricCounts", results)

    # Calculate the chi squared result
    chi_sq_result = chisquare(list(results.values()))
    expected = sum(list(results.values())) / len(results.values())
    metrics.set_property("ChiSquaredResult", chi_sq_result)

    # Put the chi square metrics into CloudWatch
    put_all_metrics(event, results, chi_sq_result[1], expected, start, metrics)

def get_all_metrics(detail: dict, start: datetime, end: datetime, metrics):
    """
    Gets all of the error metrics for each AZ specified
    """
    metric_query = {
        "MetricDataQueries": [
        ],
        "StartTime": start,
        "EndTime": end
    }

    for az in detail["azs"]:

        dim = copy.deepcopy(detail["dimensions"])
        dim.append({"Name": "AZ-ID", "Value": az})

        query = {
            "Id": az.replace("-", "_"),
            "MetricStat": {
                "Metric": {
                    "Namespace": detail["namespace"],
                    "MetricName": detail["metricName"],
                    "Dimensions": dim
                },
                "Period": int(detail["period"]),
                "Stat": detail["stat"],
                "Unit": detail["unit"]
            },
            "Label": az,
            "ReturnData": True
        }

        metric_query["MetricDataQueries"].append(query)

    metrics.set_property("GetMetricRequest", json.loads(json.dumps(metric_query, default=str)))
    next_token: str = None
    results = {}

    while True:
        if next_token is not None:
            metric_query["NextToken"] = next_token

        data = cw_client.get_metric_data(**metric_query)

        if next_token is not None:
            metrics.set_property("GetMetricResult::" + next_token, json.loads(json.dumps(data, default = str)))
        else:
            metrics.set_property("GetMetricResult", json.loads(json.dumps(data, default = str)))

        for item in data["MetricDataResults"]:
            key = item["Id"].replace("_", "-")
            if key not in results:
              results[key] = 0

            results[key] += sum(item["Values"])

        if "NextToken" in data:
            next_token = data["NextToken"]

        if next_token is None:
            break

    return results

def put_all_metrics(detail: dict, results: dict, chi_sq_value: float, expected: float, timestamp: datetime, metrics):  
    """
    Adds the chi squared metric for all AZs to CloudWatch
    """
    farthest_from_expected = None
    if len(results) > 0:
        keys = list(results.keys())
        farthest_from_expected = keys[0]

        for key in keys:
            if abs(results[key] - expected) > abs(results[farthest_from_expected] - expected):
               farthest_from_expected = key

    metric_query = {
        "Namespace": detail["namespace"],
        "MetricData": []
    }

    for az in detail["azs"]:
        dim = copy.deepcopy(detail["dimensions"])
        dim.append({"Name": "AZ-ID", "Value": az})

        query = {
            "MetricName": detail["chiSquareMetricName"],
            "Dimensions": dim,
            "Timestamp": timestamp,
        }

        if chi_sq_value <= 0.05 and az == farthest_from_expected:
            query["Value"] = 1
        else:
            query["Value"] = 0

        metric_query["MetricData"].append(query)

    metrics.set_property("PutMetricRequest", json.loads(json.dumps(metric_query, default = str)))

    cw_client.put_metric_data(**metric_query)

def roundTime(dt=None, roundTo=60):
   """Round a datetime object to any time lapse in seconds
   dt : datetime.datetime object, default now.
   roundTo : Closest number of seconds to round to, default 1 minute.
   """
   if dt == None : dt = datetime.datetime.now()
   seconds = (dt.replace(tzinfo=None) - dt.min).seconds
   rounding = (seconds+roundTo/2) // roundTo * roundTo
   return dt + datetime.timedelta(0,rounding-seconds,-dt.microsecond)
```

 A continuación, puede crear una alarma por zona de disponibilidad. El siguiente ejemplo corresponde a `use1-az2` y emite una alarma para tres puntos de datos seguidos de un minuto con un valor máximo igual a 1 (1 es la métrica que se publica cuando la prueba de chi cuadrado determina un sesgo estadísticamente significativo en la tasa de error). 

```
{
    "Type": "AWS::CloudWatch::Alarm",
    "Properties": {
        "AlarmName": "use1-az2-chi-squared",
        "ActionsEnabled": true,
        "OKActions": [],
        "AlarmActions": [],
        "InsufficientDataActions": [],
        "MetricName": "multi-az/chi-squared",
        "Namespace": "multi-az/frontend",
        "Statistic": "Maximum",
        "Dimensions": [
            {
                "Name": "AZ-ID",
                "Value": "use1-az2"
            },
            {
                "Name": "Action",
                "Value": "Index"
            },
            {
                "Name": "Region",
                "Value": "us-east-1"
            },
            {
                "Name": "Controller",
                "Value": "Home"
            }
        ],
        "Period": 60,
        "EvaluationPeriods": 3,
        "DatapointsToAlarm": 3,
        "Threshold": 1,
        "ComparisonOperator": "GreaterThanOrEqualToThreshold",
        "TreatMissingData": "missing"
    }
}
```

 También puede crear una alarma tipo “m de n” y combinar estas dos alarmas en una alarma compuesta. También deberá crear las mismas alarmas para cada microservicio o combinación de controlador/acción que tenga en cada zona de disponibilidad. Por último, puede añadir la alarma compuesta de chi cuadrado a la alarma específica de la zona de disponibilidad para cada combinación de controlador/acción, como se muestra en [Detección de errores utilizando la detección de valores atípicos](failure-detection-using-outlier-detection.md).