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anomalia
Use anomaly para identificar automaticamente padrões incomuns e possíveis problemas em seus dados de log usando machine learning.
O comando anomaly amplia a funcionalidade pattern existente e aproveita os analytics avançados para ajudar a identificar possíveis anomalias nos dados de log. Você pode usar anomaly para reduzir o tempo necessário para identificar e resolver problemas operacionais, revelando automaticamente padrões ou comportamentos incomuns em seus logs.
O comando anomaly trabalha com o comando
pattern para, primeiramente, identificar padrões de log e, em seguida, detectar anomalias nesses padrões. Você também pode combinar anomaly com os comandos
filter ou
sort e concentrar a detecção de anomalias em subconjuntos específicos de seus dados.
Entrada de comando de anomalia
Normalmente, o comando anomaly é usado após o comando
pattern para analisar os padrões identificados em seus dados de log. O comando não exige parâmetros adicionais e analisa a saída dos comandos anteriores em sua consulta.
Tipos de anomalias identificadas
O comando anomaly identifica cinco tipos distintos de anomalias:
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Anomalias de frequência de padrões: frequências incomuns de padrões de log específicos, como quando um aplicativo começa a gerar mais mensagens de erro do que o normal.
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Anomalias de padrões novos: padrões de log inéditos que podem indicar novos tipos de erros ou mensagens aparecendo em seus logs.
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Anomalias de variação de token: mudanças inesperadas no conteúdo das mensagens de log que podem indicar variações incomuns nos formatos de log esperados.
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Anomalias de tokens numéricos: mudanças incomuns nos valores numéricos nos logs que podem ajudar a detectar possíveis problemas de desempenho ou variações métricas inesperadas.
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Anomalias do código de erro HTTP: padrões relacionados às respostas de erro HTTP, particularmente úteis ao monitorar aplicativos da web e. APIs
Saída do comando de anomalia
O comando anomaly preserva todos os campos dos dados de entrada e adiciona resultados de detecção de anomalias para ajudar a identificar padrões incomuns em seus dados de log.
Exemplos
O seguinte comando identifica padrões em seus dados de log e, em seguida, detecta anomalias nesses padrões:
fields @timestamp, @message | pattern @message | anomaly
O comando anomaly pode ser usado com filtragem para se concentrar em tipos de log específicos:
fields @timestamp, @message | filter @type = "REPORT" | pattern @message | anomaly
O comando anomaly pode ser combinado com a classificação para organizar os resultados:
fields @timestamp, @message | filter @type = "ERROR" | pattern @message | anomaly | sort @timestamp desc
