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应用平台 APPSTAGE-通过调整模型参数对异常告警调优:调优配置方法

应用平台 APPSTAGE-通过调整模型参数对异常告警调优:调优配置方法

时间：2025-01-03 11:38:52

应用平台 APPSTAGE

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。	-

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