发布于: Jun 4, 2020
Amazon Elasticsearch Service 现在提供异常检测功能，它使用机器学习检测实时流式数据的异常，并在问题演变时识别问题，以便您可用立即缓解这些问题。此新功能基于 Random Cut Forests (RCF) 构建，后者是一种久经考验的实时流式处理算法，与域无关，因此是各种日志分析应用程序的理想选择。
基于规则的静态分析方法难以适应动态工作负载，并且容易错过关键问题。Amazon Elasticsearch Service 异常检测功能利用 RCF 进行工作，RCF 是一种无监督算法，可持续适应不断变化的数据模式。异常检测功能轻便且具有弹性，计算负载分布在 Elasticsearch 节点上，无需专门的机器学习节点。得益于此高效设计，该功能可处理大量数据，而不会影响集群性能和应用程序工作负载。
此全新异常检测功能包括一个 Kibana 用户界面，该界面提供了导致异常的数据和事件的上下文，使所有用户都可以轻松从该功能中获取价值，而不管他们是否具备机器学习知识。您可以启用异常检测通知，以在检测到异常时触发通知。
实时异常检测功能由 Open Distro for Elasticsearch（Apache 2.0 许可的 Elasticsearch 发行版）提供支持。要详细了解 Open Distro for Elasticsearch 及其异常检测插件，请访问项目网站。
异常检测在运行 Elasticsearch 7.4 的所有域上可用，无需额外收费。有关更多信息，请参阅文档。
Amazon Elasticsearch Service 的实时异常检测功能现已在全球 22 个区域推出，包括：美国东部（弗吉尼亚北部、俄亥俄）、美国西部（俄勒冈、加利福尼亚北部）、加拿大（中部）、南美洲（圣保罗）、欧洲（爱尔兰、伦敦、法兰克福、巴黎、斯德哥尔摩、米兰）、亚太地区（新加坡、悉尼、东京、首尔、孟买、香港）、中东（巴林）、中国（北京 – 由光环新网运营、宁夏 – 由西云数据运营）、非洲（开普敦）。有关 Amazon Elasticsearch Service 可用性的更多信息，请参阅 AWS 区域表。