截至 2025 年 11 月 7 日，亚马逊 Fraud Detector 不再向新客户开放。要获得与 Amazon Fraud Detector 类似的功能 SageMaker，请浏览亚马逊 AutoGluon、和 AWS WAF。
本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。
# 使用亚马逊监控 Amazon Fraud Detector CloudWatch
您可以使用监控 Amazon Fraud Detector CloudWatch，它收集原始数据并将其处理为可读的近乎实时的指标。这些统计数据会保存 15 个月，从而使您能够访问历史信息，并能够更好地了解您的 Web 应用程序或服务的执行情况。此外，可以设置用于监测特定阈值的警报，并在达到相应阈值时发送通知或执行操作。有关更多信息，请参阅 [Amazon CloudWatch 用户指南](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/)。
**Topics**
+ [使用 Amazon Fraud Detector 的 CloudWatch 指标。](#using-metrics)
+ [Amazon Fraud Detector 指标](#YourService-metrics)
## 使用 Amazon Fraud Detector 的 CloudWatch 指标。
要使用指标，您必须指定以下信息：
+ 指标命名空间。*命名空间*是 Amazon Fraud Detector 用来发布其指标的 CloudWatch 容器。如果您使用 CloudWatch [ListMetrics](https://docs.aws.amazon.com//AmazonCloudWatch/latest/APIReference/API_ListMetrics.html)API 或 [list-metrics](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/cloudwatch/list-metrics.html) 命令来查看 Amazon Fraud Detector 的指标，请指定命名`AWS/FraudDetector`空间。
+ 指标维度。*维度*是帮助您唯一标识某个指标的名称-值对。例如，`DetectorId` 可以是一个维度名称。您可以选择是否指定指标维度。
+ 指标名称，如 `GetEventPrediction`。
您可以使用 AWS 管理控制台、或 CloudWatch API 获取 Amazon Fraud Detector 的监控数据。 AWS CLI您也可以通过其中一个 Amazon AWS 软件开发套件 (SDKs) 或 CloudWatch API 工具来使用 API。 CloudWatch 控制台根据来自 CloudWatch API 的原始数据显示一系列图表。根据您的需求差异，您可能倾向于使用控制台中显示的图表，也可能倾向于检索自 API 的图表。
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下面的列表显示这些指标的一些常见用途。这些是入门建议，并不全面。
| 如何？ | 相关指标 |
| --- | --- |
| 如何跟踪已执行的预测数量？ | 监控 `GetEventPrediction` 指标。 |
| 如何监控`GetEventPrediction`错误？ | 使用`GetEventPrediction5xxError`和`GetEventPrediction4xxError `指标。 |
| 我如何监控 `GetEventPrediction` 调用的延迟？ | 使用 `GetEventPredictionLatency` 指标。 |
您必须拥有相应的 CloudWatch 权限才能监控 Amazon Fraud Detector CloudWatch。有关更多信息，请参阅 [Amazon CloudWatch 的身份验证和访问控制](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/auth-and-access-control-cw.html)。
### 访问亚马逊 Fraud Detector 指标
以下步骤展示了如何使用 CloudWatch 控制台访问 Amazon Fraud Detector 指标。
**要查看指标（控制台）**
1. 打开 CloudWatch 控制台，网址为[https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch)。
1. 选择 “**指标**”，选择 “**所有指标**” 选项卡，然后选择 F **raud Detector**。
1. 选择指标维度。
1. 从列表中选择所需的指标，然后为图表选择时间段。
### 创建警报
您可以创建一个 CloudWatch 警报，在警报状态发生变化时发送亚马逊简单通知服务 (Amazon SNS) Simple Notification Service 消息。告警会监控您指定的时间段内的某个指标。它在多个时间段内根据相对于给定阈值的指标值，执行一项或多项操作。操作是一个发送到 Amazon SNS 主题或 Auto Scaling 策略的通知。
警报仅针对持续的状态变化调用操作。 CloudWatch 警报不会仅仅因为它们处于特定状态就调用操作。该状态必须改变并在指定数量的时间段内一直保持。
**设置警报（控制台）**
1. 登录 AWS 管理控制台 并打开 CloudWatch 控制台，网址为[https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/)。
1. 在导航窗格中，选择**警报**，然后选择**创建警报**。这将打开**创建警报向导**。
1. 选择**选择指标**。
1. 在 “**所有指标**” 选项卡中，选择 F **raud Detec** tor。
1. 选择 “**按探测器 ID**”，然后选择**GetEventPrediction**指标。
1. 选择**绘成图表的指标**选项卡。
1. 对于 **Statistic（统计数据）**，选择 **Sum（总计）**。
1. 选择**选择指标**。
1. 对于 “**条件**”，为 “**阈值” 类型**选择 “**静态**”，为 “**随时...**” 选择 “**更大**”，然后输入您选择的最大值。选择**下一步**。
1. 要将警报发送到现有 Amazon SNS 主题，对于**发送通知到：**，请选择现有 SNS 主题。要为新的电子邮件订阅列表设置名称和电子邮件地址，请选择 “**新建列表**”。 CloudWatch 保存列表并将其显示在字段中，这样您就可以用它来设置 future 的警报。
**注意**
如果您使用**新列表**创建一个新的 Amazon SNS 主题，则必须先验证电子邮件地址，然后目标收件人才能接收通知。Amazon SNS 仅在警报进入警报状态时发送电子邮件。如果警报状态变化发生在电子邮件地址验证之前，则目标收件人不会收到通知。
1. 选择**下一步**。添加警报的名称以及可选的描述。选择**下一步**。
1. 选择**创建警报**。
## Amazon Fraud Detector 指标
Amazon Fraud Detector 向发送以下指标 CloudWatch。所有指标都支持以下统计信息：`Average`、`Minimum`、`Maximum`、`Sum`。
| 指标 | 说明 |
| --- | --- |
| `GetEventPrediction` | GetEventPrediction API 请求的数量。 有效维度：`DetectorID` |
| `GetEventPredictionLatency` | 响应来自请求的客户端请求所用的时间间隔。 GetEventPrediction 有效维度：`DetectorID` 单位：毫秒 |
| `GetEventPrediction4XXError` | Amazon Fraud Detector 返回 4xx HTTP 响应代码的 GetEventPrediction 请求数量。对于每个 4xx 响应，将发送 1 个。 有效维度：`DetectorID` |
| `GetEventPrediction5XXError` | Amazon Fraud Detector 返回 5xx HTTP 响应码的 GetEventPrediction 请求数量。对于每个 5xx 响应，将发送 1 个。 有效维度：`DetectorID` |
| `Prediction` | 预测的数量。如果成功则发送 1。 有效尺寸：`DetectorID`，`DetectorVersionID` |
| `PredictionLatency` | 预测操作所用的时间间隔。 有效尺寸：`DetectorID`，`DetectorVersionID` 单位：毫秒 |
| `PredictionError` | Amazon Fraud Detector 遇到错误的预测次数。如果遇到错误，则发送 1。 有效尺寸：`DetectorID`，`DetectorVersionID` |
| `VariableUsed` | 使用变量作为评估一部分的 GetEventPrediction 请求数。 有效尺寸：`DetectorID`、`DetectorVersionID`、`VariableName` |
| `VariableDefaultReturned` | 变量未作为事件属性的一部分存在的 GetEventPrediction 请求数，因此在评估期间使用了变量的默认值。 有效尺寸：`DetectorID`、`DetectorVersionID`、`VariableName` |
| `RuleNotEvaluated` | 由于先前的规则匹配而未评估规则的 GetEventPrediction 请求数。 有效尺寸：`DetectorID`、`DetectorVersionID`、`RuleID` |
| `RuleEvaluateTrue` | 规则触发为 True 且返回规则结果的 GetEventPrediction 请求数。 有效尺寸：`DetectorID`、`DetectorVersionID`、`RuleID` |
| `RuleEvaluateFalse` | 规则评估为 False 的 GetEventPrediction 请求数。 有效尺寸：`DetectorID`、`DetectorVersionID`、`RuleID` |
| `RuleEvaluateError` | 规则评估出错的 GetEventPrediction 请求数 有效尺寸：`DetectorID`、`DetectorVersionID`、`RuleID` |
| `OutcomeReturned` | 返回指定结果的 GetEventPrediction 呼叫数。 有效尺寸：`DetectorID`、`DetectorVersionID`、`OutcomeName` |
| `ModelInvocation (Amazon SageMaker model endpoint)` | 在评估过程中调用 SageMaker 模型端点的 GetEventPrediction 请求数。 有效尺寸：`DetectorID`、`DetectorVersionID`、`ModelEndpoint` |
| `ModelInvocationError (Amazon SageMaker model endpoint)` | 在评估期间，被调用的 SageMaker 模型端点返回错误的 GetEventPrediction 请求数。 有效尺寸：`DetectorID`、`DetectorVersionID`、`ModelEndpoint` |
| `ModelInvocationLatency (Amazon SageMaker model endpoint)` | 从 Amazon Fraud Detector 中查看的导入模型响应所花费的时间间隔。此间隔仅包括模型调用。 有效尺寸：`DetectorID`、`DetectorVersionID`、`ModelEndpoint` 单位：毫秒 |
| `ModelInvocation` | 在评估过程中调用模型的 GetEventPrediction 请求数。 有效尺寸：`DetectorID`、`DetectorVersionID`、`ModelType`、`ModelID` |
| `ModelInvocationError` | 评估期间，Amazon Fraud Detector 模型返回错误的 GetEventPrediction 请求数量。 有效尺寸：`DetectorID`、`DetectorVersionID`、`ModelType`、`ModelID` |
| `ModelInvocationLatency` | 从 Amazon Fraud Detector 中可以看出，亚马逊欺诈探测器模型做出响应所花费的时间间隔。此间隔仅包括模型调用。 有效尺寸：`DetectorID`、`DetectorVersionID`、`ModelType`、`ModelID` 单位：毫秒 |