AWS推出可偵測指針異常的Lookout for Metrics服務(wù)

在揭露電腦視覺服務(wù)Amazon Lookout for Vision和設(shè)備偵測服務(wù)Amazon Lookout for Equipment之後，AWS現(xiàn)在還發(fā)布了一個新的機器學習服務(wù)，可自動監(jiān)控指針，協(xié)助企業(yè)達到提升速度和精確度等目的，或者診斷異?，F(xiàn)象，快速掌握像是收入意外大幅降低，或大量付款失敗等事件。

數(shù)據(jù)中突如其來的模式改變，可能代表著異常事件發(fā)生，除了網(wǎng)站技術(shù)故障，但也或許是尚未開發(fā)的商機，AWS提到，隨著企業(yè)收集越來越多的數(shù)據(jù)，需要具備偵測數(shù)據(jù)的變化，并能及時做出反應(yīng)的能力，但是要偵測這些數(shù)據(jù)變化并不是一件簡單的事情。而AWS所推出的Lookout for Metrics服務(wù)，可以讓企業(yè)更容易地使用機器學習技術(shù)來監(jiān)控指針，以提高對事件的反應(yīng)能力。

Look for Metrics不僅能用於簡單的異常檢測，其提供開發(fā)人員與Amazon內(nèi)部使用相同的技術(shù)來監(jiān)控指針，只要透過點擊操作，就可以開始監(jiān)控重要的指針，用戶不需要對機器學習有任何使用經(jīng)驗與知識，就可以監(jiān)控異常并發(fā)現(xiàn)造成異常的原因。

為了要理解用戶的數(shù)據(jù)，Look for Metrics利用偵測器對數(shù)據(jù)進行學習，用戶可以創(chuàng)建偵測器，并且選擇5分鐘就是1天等不同的時間區(qū)間，決定偵測器匯入數(shù)據(jù)的頻率，根據(jù)用戶選擇的時間間隔，偵測器要能偵測異常，需花費數(shù)小時或是數(shù)天來學習數(shù)據(jù)，不過，用戶也能透過提供歷史數(shù)據(jù)，來加速學習歷程。

該服務(wù)可以連接到19個數(shù)據(jù)來源，包括Amazon的服務(wù)S3、CloudWatch和RDS等，還有Salesforce、Marketo和Zendesk等應(yīng)用程序，以持續(xù)監(jiān)控業(yè)務(wù)上的指針，Lookout for Metrics能夠自動視圖和準備數(shù)據(jù)使用機器學習技術(shù)偵測異常，當有多個指針受到異常事件影響，相關(guān)的指針會被匯總在一起，并總結(jié)出造成異常的根本原因，另外，AWS提到，該服務(wù)還會按嚴重性對異常進行排名，讓用戶可以確認需要優(yōu)先解決的問題。

Lookout for Metrics也能被連接到通知和事件服務(wù)，諸如Amazon SNS、Slack、Pager Duty和AWS Lambda，進而使用戶可以創(chuàng)建自定義警示或是操作，自動產(chǎn)生錯誤報告，或是從產(chǎn)品目錄中刪除價格不正確的產(chǎn)品。當Lookout for Metrics服務(wù)開始回傳結(jié)果時，用戶可以在控制面板和API，取得異常相關(guān)性的回饋，而服務(wù)精確度也會隨著時間提高。