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anomalia
Utilizzalo anomaly per identificare automaticamente modelli insoliti e potenziali problemi nei dati di registro utilizzando l'apprendimento automatico.
Il anomaly comando estende le pattern funzionalità esistenti e utilizza analisi avanzate per aiutare a identificare potenziali anomalie nei dati di registro. È possibile utilizzarlo anomaly per ridurre il tempo necessario per identificare e risolvere i problemi operativi facendo emergere automaticamente modelli o comportamenti insoliti nei log.
Il anomaly comando funziona con il
pattern comando per identificare innanzitutto i pattern di log, quindi rilevare le anomalie all'interno di tali pattern. Puoi anche combinarlo anomaly con
sort i comandi
filter o per concentrare il rilevamento delle anomalie su sottoinsiemi specifici dei tuoi dati.
Input del comando di anomalia
Il anomaly comando viene in genere utilizzato dopo il
pattern comando per analizzare i modelli identificati nei dati di registro. Il comando non richiede parametri aggiuntivi e analizza l'output dei comandi precedenti della query.
Tipi di anomalie identificati
Il anomaly comando identifica cinque tipi distinti di anomalie:
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Anomalie di frequenza dei pattern: frequenze insolite di pattern di log specifici, ad esempio quando un'applicazione inizia a generare più messaggi di errore del solito.
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Nuovi pattern anomalie: modelli di log mai visti in precedenza che possono indicare nuovi tipi di errori o messaggi che appaiono nei log.
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Anomalie delle variazioni dei token: modifiche impreviste nel contenuto dei messaggi di registro che possono indicare variazioni insolite nei formati di registro previsti.
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Anomalie numeriche dei token: modifiche insolite nei valori numerici all'interno dei log che possono aiutare a rilevare potenziali problemi di prestazioni o variazioni impreviste delle metriche.
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Anomalie del codice di errore HTTP: modelli relativi alle risposte agli errori HTTP, particolarmente utili durante il monitoraggio di applicazioni Web e API.
Output del comando anomalo
Il anomaly comando preserva tutti i campi dai dati di input e aggiunge i risultati del rilevamento delle anomalie per aiutare a identificare modelli insoliti nei dati di registro.
Esempi
Il comando seguente identifica i modelli nei dati di registro e quindi rileva le anomalie all'interno di tali schemi:
fields @timestamp, @message | pattern @message | anomaly
Il anomaly comando può essere utilizzato con il filtro per concentrarsi su tipi di log specifici:
fields @timestamp, @message | filter @type = "REPORT" | pattern @message | anomaly
Il anomaly comando può essere combinato con l'ordinamento per organizzare i risultati:
fields @timestamp, @message | filter @type = "ERROR" | pattern @message | anomaly | sort @timestamp desc
