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anomalia
Use anomaly para identificar automaticamente padrões incomuns e possíveis problemas em seus dados de log usando o aprendizado de máquina.
O anomaly comando amplia a pattern funcionalidade existente e aproveita a análise avançada 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 registros.
O anomaly comando trabalha com o
pattern comando para primeiro identificar padrões de log e, em seguida, detectar anomalias nesses padrões. Você também pode combinar anomaly com os
sort comandos
filter ou para focar a detecção de anomalias em subconjuntos específicos de seus dados.
Entrada de comando de anomalia
Normalmente, o anomaly comando é usado após o
pattern comando para analisar os padrões identificados em seus dados de registro. O comando não exige parâmetros adicionais e analisa a saída dos comandos anteriores em sua consulta.
Tipos de anomalias identificadas
O anomaly comando 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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Novas anomalias de padrões: padrões de registro inéditos que podem indicar novos tipos de erros ou mensagens aparecendo em seus registros.
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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 numéricas de tokens: mudanças incomuns nos valores numéricos nos registros 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 anomaly comando 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 registro.
Exemplos
O comando a seguir identifica padrões em seus dados de registro e, em seguida, detecta anomalias nesses padrões:
fields @timestamp, @message | pattern @message | anomaly
O anomaly comando pode ser usado com filtragem para se concentrar em tipos de log específicos:
fields @timestamp, @message | filter @type = "REPORT" | pattern @message | anomaly
O anomaly comando pode ser combinado com a classificação para organizar os resultados:
fields @timestamp, @message | filter @type = "ERROR" | pattern @message | anomaly | sort @timestamp desc
