本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。
# 使用 CloudWatch 異常偵測
當您針對指標啟用*異常偵測*時，CloudWatch 會套用統計和機器學習演算法。這些演算法會在使用者介入程度最低的情況下，持續分析系統和應用程式的指標、判斷正常基準以及表面異常情況。
演算法會產生異常偵測模型。模型會產生預期值範圍，代表正常指標行為。
您可以使用 AWS 管理主控台 AWS CLI CloudFormation、 或 AWS SDK 啟用異常偵測。您可以在 提供的指標上啟用異常偵測 AWS ，也可以在自訂指標上啟用異常偵測。在設定為 CloudWatch 跨帳戶可觀測性監控帳戶的帳戶中，除了監控帳戶中的指標之外，您還可以針對來源帳戶中的指標，建立極端值偵測器。
您可以透過兩種方式來使用預期值的模型：
+ 建立以指標預期值為基礎的異常偵測警示。這些類型的警示沒有用於判斷警示狀態的靜態臨界值。相反地，它們會根據異常偵測模型，將指標值與預期值進行比較。
您可以選擇警示觸發時機是在指標值超過預期值範圍、低於範圍，或者兩者同時發生時。
如需詳細資訊，請參閱[根據異常偵測建立 CloudWatch 警示](Create_Anomaly_Detection_Alarm.md)。
+ 檢視指標資料圖表時，將預期值以區帶形式覆蓋到圖表上。這樣可以清楚地看出圖表中哪些值超出正常範圍。如需詳細資訊，請參閱[建立圖形](graph_a_metric.md#create-metric-graph)。
您也可以使用含 `ANOMALY_DETECTION_BAND` 指標數學函數的 `GetMetricData` API 請求來擷取模型範圍的上下限值。如需詳細資訊，請參閱 [GetMetricData](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/APIReference/API_GetMetricData.html)。
在具有異常偵測的圖表中，預期值的範圍顯示為灰色區帶。如果指標的實際值超出此區帶，則在該時間內會顯示為紅色。
異常偵測演算法會考慮指標的季節性和趨勢變化。季節性變化可能是每小時、每日或每週，如下列範例所示。
較長範圍的趨勢可能是向下或向上。
異常偵測也適用於具有扁平模式的指標。
## CloudWatch 異常偵測的運作方式
當您啟用指標的異常偵測，CloudWatch 會將機器學習演算法套用到指標過去資料來建立指標預期值的模型。模型會評估指標的趨勢以及每小時、每日和每週模式。演算法可以最多兩週的指標資料為目標，但即使指標沒有完整兩週的資料，您仍可以對指標啟用異常偵測。
您可以指定異常偵測臨界值，CloudWatch 會搭配模型一起使用該臨界值，以決定指標的「正常」值範圍。較高的異常偵測臨界值會產生較厚的「正常」值範圍。
機器學習模型是指標和統計資料所特有的。例如，如果您使用 `AVG` 統計資料來啟用指標的異常偵測，此模型就是 `AVG` 統計資料所特有的。
當 CloudWatch 為來自 AWS 服務的許多常用指標建立模型時，可確保頻帶不會超出邏輯值。例如，EC2 執行個體的 `MemoryUtilization` 頻段將維持在 0 至 100 之間，而追蹤 CloudFront `Requests` 的頻段 (該區間值不可為負數) 永遠不會低於零。
建立模型後，CloudWatch 異常偵測會持續評估模型並對模型進行調整，從而確保模型盡可能精確。這包括重新訓練模型，以在指標隨時間變化或突然變更時對其進行調整，並包含預測器，可改善季節性、尖峰或稀疏的指標模型。
對指標啟用異常偵測後，您可以選擇排除指標的指定時段，避免這些時段被用於模型的訓練。如此一來，您就可以排除部署或其他不尋常事件，避免這些事件被用於模型的訓練，確保建立的模型是最準確的。
對警示使用異常偵測模型會在 AWS 您的帳戶產生費用。如需詳細資訊，請參閱 [Amazon CloudWatch 定價](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing)。
## 指標數學上的異常偵測
指標數學上的異常偵測是一項功能，您可使用此功能根據輸出指標數學表達式建立異常偵測警示。您可以使用這些表達式來建立可視化異常偵測頻段的圖形。此功能支援基本算術函數、比較和邏輯運算子，以及大多數其他函數。如需不受支援之函數的相關資訊，請參閱《*Amazon CloudWatch 使用者指南*》中的[使用指標數學](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/using-metric-math.html#using-anomaly-detection-on-metric-math)。
您可以根據指標數學表達式建立異常偵測模型，類似於建立異常偵測模型的方式。從 CloudWatch 主控台，您可以將異常偵測套用至指標數學表達式，並選取異常偵測作為這些表達式的閾值類型。
**注意**
只能在最新版的指標使用者介面中啟用和編輯指標數學的異常偵測。在新版介面中根據指標數學表達式建立異常偵測器時，您可以在舊版中進行檢視，但無法編輯。
如需如何建立、編輯和刪除異常偵測和指標數學的警示和模型的相關資訊，請參閱下列各節：
+ [根據異常偵測建立 CloudWatch 警示](Create_Anomaly_Detection_Alarm.md)
+ [編輯異常偵測模型](Create_Anomaly_Detection_Alarm.md#Modify_Anomaly_Detection_Model)
+ [刪除異常偵測模型](Create_Anomaly_Detection_Alarm.md#Delete_Anomaly_Detection_Model)
+ [根據指標數學表達式建立 CloudWatch 警示](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/Create-alarm-on-metric-math-expression.html)
您也可以使用具有 `PutAnomalyDetector`、`DeleteAnomalyDetector` 和 `DescribeAnomalyDetectors` 的 CloudWatch API，建立、刪除和探索基於指標數學表達式的異常偵測模型。如需這些 API 動作的相關資訊，請參閱 *Amazon CloudWatch API 參考*中的下列章節。
+ [PutAnomalyDetector](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/APIReference/API_PutAnomalyDetector.html)
+ [DeleteAnomalyDetector](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/APIReference/API_DeleteAnomalyDetector.html)
+ [DescribeAnomalyDetectors](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/APIReference/API_DescribeAnomalyDetectors.html)
如需異常偵測警示計價方式的相關資訊，請參閱 [Amazon CloudWatch 定價](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing)。
## 使用 PromQL 進行異常偵測
您可以使用 `quantile_over_time`、 `stddev_over_time`和 等標準 PromQL 函數，為任何 Prometheus 相容指標建置異常偵測頻帶`avg_over_time`。此方法會計算基準，並新增或減去縮放的標準差，以定義符合您指標自然模式的上下邊界。
這適用於傳回浮點數的任何指標，例如 CPU 用量、請求延遲或錯誤計數。如需使用 OpenTelemetry 擷取指標的資訊，請參閱 [OpenTelemetry](CloudWatch-OpenTelemetry-Sections.md)。
### 定義上限和下限
若要定義指標的預期範圍，請使用時間範圍內的中位數或平均值來計算基準，然後新增和減去標準差的倍數。乘數控制敏感度 - 較高的值會產生更寬的頻帶，並減少誤報，而較低的值則捕捉較小的偏差。
下列範例使用 60 分鐘的時段和 3 的乘數，建立廣告請求指標的上限：
```
quantile_over_time(0.5, {"app.ads.ad_requests"}[60m] offset 1m)
+ 3 * stddev_over_time({"app.ads.ad_requests"}[60m] offset 1m)
```
下列範例會建立對應的下限。對於不能有負值的指標， `clamp_min`函數可防止下限變成負值：
```
clamp_min(
quantile_over_time(0.5, {"app.ads.ad_requests"}[60m] offset 1m)
- 3 * stddev_over_time({"app.ads.ad_requests"}[60m] offset 1m),
0)
```
您可以在 CloudWatch Query Studio 中將這兩個邊界繪製在一起，以視覺化指標的預期範圍。如需詳細資訊，請參閱[在 Query Studio 中執行 PromQL 查詢 （預覽）](CloudWatch-PromQL-QueryStudio.md)。
### 偵測違規
若要偵測指標何時超出其預期範圍，請將兩個邊界合併為單一查詢。下列表達式只會傳回指標值超過上限或低於下限的資料點：
```
1 * {"app.ads.ad_requests"} > quantile_over_time(0.5, {"app.ads.ad_requests"}[60m] offset 1m)
+ 3 * stddev_over_time({"app.ads.ad_requests"}[60m] offset 1m)
or
1 * {"app.ads.ad_requests"} < clamp_min(
quantile_over_time(0.5, {"app.ads.ad_requests"}[60m] offset 1m)
- 3 * stddev_over_time({"app.ads.ad_requests"}[60m] offset 1m),
0)
```
此查詢適用於多個標籤值，因此您可以在單一查詢中偵測整個機群的異常。您可以使用此表達式來建立 PromQL 警示，該警示會在任何時間序列超出預期範圍時觸發。如需詳細資訊，請參閱[使用 PromQL 建立 CloudWatch 警示進行異常偵測](CloudWatch-PromQL-Alarms.md#promql_alarm_anomaly_detection)。