调优配置方法 在“异常检测”页面,单击异常检测任务所在行“操作”列的“模型”,默认显示“算法配置”页签,参考表1配置参数。 表1 算法配置参数说明 算法类型 参数名称 参数含义 取值范围 参数说明 配置建议 boxplot_ad动态阈值算法 sensitivity 敏感度 0-10 默认值5 敏感度参数越高,阈值线越紧;敏感度参数越低,阈值线越松。 敏感度参数最高不超过5.5,最低不低于3.5;一般配置4.5或者5。 请求量指标因为使用了新的算法,敏感度可以在0.5—5之间调节。 时延、请求量、速率类指标敏感度每降低0.5,阈值线相对浮动3%,绝对浮动3%。 成功率、失败率指标敏感度每降低0.5,阈值线相对浮动0.3%,绝对浮动0.3%。 low_count_threshold 小请求量 0- 100000000 默认值0 请求量低于此参数值时毛刺告警、波动性不生效;其他类型的告警依然生效。 如果毛刺告警较多,可以配置该参数。 count_threshold 请求量保护 0-100000000 默认值100000000 请求量低于此参数值时,完全不告警。 一般情况下不建议配置,请谨慎配置,且对请求量类指标不生效。 no_model_threshold_upper 无模型阈值上限 0-100000000 默认值100000000 无模型时配置的阈值上限(固定阈值线)。 对于新增的接口,因为没有历史数据,无法训练出该接口的模型,此时可以配置合适的值用来监控此类接口。 no_model_threshold_lower 无模型阈值下限 0-100000000 默认值0 无模型时配置的阈值下限(固定阈值线)。 对于新增的接口,因为没有历史数据,无法训练出该接口的模型,此时可以配置合适的值用来监控此类接口。 alert_by_std 波动性告警 True/False 默认为True 非请求量类指标参数,通过该参数设置是否引入波动性告警。 - alert_by_chain 突变告警 True/False 默认为True 请求量类指标参数,通过该参数设置是否引入突变告警。 - alert_by_drop_to_0 长时间掉0告警 True/False 默认为True 请求量类指标参数,通过该参数设置是否引入长时间掉0告警。 - alert_by_spikes 毛刺告警 True/False 默认为True 所有指标参数,通过该参数设置是否引入毛刺告警。 - small_sample_threshold brand算法阈值 0-1000000 默认值100 brand算法阈值,小于该阈值, 则使用brand算法,否则使用boxplot算法。 - fixed_threshold固定阈值算法 filled_value 补充值 0-100000000 默认值1 缺值时补值,补值不会产生告警,只用于前端展示。(必填值,与指标类型同等重要) 成功率指标填1;失败率填0;时延填合适的值(比上阈值线小即可);速率填合适的值(比下阈值线大即可);请求量类型保持默认值即可。 threshold_upper 阈值上限 0-100000000 默认值100000000 配置的固定阈值上限。 - threshold_lower 阈值下限 0-100000000 默认值100000000 配置的固定阈值下限。 - annomaly_in_mins 告警进入时间 0-30 默认10分钟 告警进入时间,单位分钟。 - annomaly_out_mins 告警退出时间 0-30 默认10分钟 告警退出时间,单位分钟。 - count_threshold 请求量保护参数 0-100000000 默认值0 请求量保护参数,低于这个值不告警;对请求量类型指标不生效。 -