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Utilisation de la CloudWatch détection des valeurs aberrantes

Lorsque vous activez la détection des valeurs aberrantes pour une métrique, appliquez CloudWatch des algorithmes statistiques et d'apprentissage automatique. Ces algorithmes analysent en permanence les métriques des systèmes et des applications pour déterminer les références normales et les anomalies de surface avec une intervention minimale de l'utilisateur.

Les algorithmes génèrent un modèle de détection des valeurs aberrantes. Le modèle génère une plage de valeurs attendues qui représentent le comportement normal des métriques.

Vous pouvez activer la détection des valeurs aberrantes à l'aide du AWS Management Console AWS CLI, du CloudFormation, ou du AWS SDK. Vous pouvez activer la détection des valeurs aberrantes sur les indicateurs vendus par AWS et également sur les indicateurs personnalisés. Dans un compte configuré en tant que compte de surveillance pour l'observabilité CloudWatch entre comptes, vous pouvez créer des détecteurs d'anomalies sur les métriques des comptes sources en plus des métriques du compte de surveillance.

Vous pouvez utiliser le modèle des valeurs attendues de deux manières :

Dans un graphique avec détection des valeurs aberrantes, la plage de valeurs attendue est affichée sous forme d’une bande grise. Si la valeur réelle de la métrique dépasse cette bande, elle est affichée en rouge pendant cette période.

Les algorithmes de détection des valeurs aberrantes tiennent compte de la saisonnalité et des changements de tendance des métriques. Les modifications de saisonnalité peuvent se produire toutes les heures, tous les jours ou toutes les semaines, comme le montrent les exemples suivants.

Les tendances à long terme pourraient être à la baisse ou à la hausse.

La détection des valeurs aberrantes fonctionne également très bien avec les métriques présentant des schémas stables.

Comment fonctionne la détection CloudWatch des valeurs aberrantes

Lorsque vous activez la détection des valeurs aberrantes pour une métrique, CloudWatch appliquez des algorithmes d'apprentissage automatique aux données passées de la métrique afin de créer un modèle des valeurs attendues de la métrique. Le modèle évalue à la fois les tendances et les modèles horaires, quotidiens et hebdomadaires de la métrique. L’algorithme s’entraîne sur jusqu’à deux semaines de données de la métrique, mais vous pouvez activer la détection des valeurs aberrantes même si la métrique ne dispose pas encore d’un historique complet de deux semaines.

Vous spécifiez une valeur pour le seuil de détection des valeurs CloudWatch aberrantes qui est utilisé conjointement avec le modèle pour déterminer la plage de valeurs « normale » de la métrique. Une valeur plus élevée pour le seuil de détection des valeurs aberrantes produit une bande plus épaisse de valeurs « normales ».

Le modèle de machine learning est spécifique à une métrique et à une statistique. Par exemple, si vous activez la détection des valeurs aberrantes pour une métrique à l’aide de la statistique AVG, le modèle est spécifique à la statistique AVG.

Lorsque vous CloudWatch créez un modèle pour de nombreuses métriques courantes issues AWS des services, cela garantit que la bande ne s'étend pas au-delà des valeurs logiques. Par exemple, la bande pour MemoryUtilization une EC2 instance restera comprise entre 0 et 100, et le suivi des bandes CloudFront Requests, qui ne peut pas être négatif, ne s'étendra jamais en dessous de zéro.

Une fois que vous avez créé un modèle, la détection des valeurs CloudWatch aberrantes l'évalue en permanence et l'ajuste pour garantir sa précision maximale. Il s'agit notamment de reformer le modèle pour l'ajuster si les valeurs de métrique évoluent au fil du temps ou ont des changements brusques, et inclut également des prédicteurs pour améliorer les modèles de métriques saisonniers, pointilleux ou clairsemés.

Une fois que vous avez activé la détection des valeurs aberrantes pour une métrique, vous pouvez choisir d’exclure certaines périodes des données de cette métrique afin qu’elles ne soient pas utilisées pour l’entraînement du modèle. De cette façon, vous pouvez exclure des déploiements ou d'autres événements inhabituels de leur utilisation dans la formation du modèle, garantissant que le modèle le plus précis est créé.

L'utilisation de modèles de détection des valeurs aberrantes pour les alarmes entraîne des frais sur votre AWS compte. Pour en savoir plus, consultez Tarification Amazon CloudWatch.

Détection des valeurs aberrantes sur les expressions mathématiques de métriques

Vous pouvez utiliser cette fonctionnalité pour créer des alarmes de détection des valeurs aberrantes basées sur le résultat d’expressions mathématiques de métriques. Vous pouvez utiliser ces expressions pour créer des graphiques qui permettent de visualiser les bandes de détection des valeurs aberrantes. La fonction prend en charge les fonctions arithmétiques de base, les opérateurs logiques et de comparaison, et la plupart des autres fonctions. Pour plus d'informations sur les fonctions qui ne sont pas prises en charge, consultez la section Utilisation des mathématiques métriques dans le guide de CloudWatch l'utilisateur Amazon.

Vous pouvez créer des modèles de détection des valeurs aberrantes à partir d’expressions mathématiques de métriques, de la même manière que pour les métriques classiques. Depuis la CloudWatch console, vous pouvez appliquer la détection des valeurs aberrantes aux expressions mathématiques métriques et sélectionner la détection des valeurs aberrantes comme type de seuil pour ces expressions.

Pour plus d’informations sur la création, la modification et la suppression d’alarmes et de modèles de détection des valeurs aberrantes (et sur les expressions mathématiques de métriques), consultez les sections suivantes :

Vous pouvez également créer, supprimer et découvrir des modèles de détection des valeurs aberrantes basés sur des expressions mathématiques métriques à l'aide de l' CloudWatch API avec PutAnomalyDetectorDeleteAnomalyDetector, etDescribeAnomalyDetectors. Pour plus d'informations sur ces actions d'API, consultez les sections suivantes dans le Amazon CloudWatch API Reference.

Pour plus d'informations sur le prix des alarmes de détection des valeurs aberrantes, consultez les CloudWatch tarifs Amazon.