发布于: Dec 8, 2020
Amazon Lookout for Metrics 使用机器学习 (ML) 来检测指标中的异常或意外更改，帮助您主动监控业务的运行状况，诊断问题并快速发现商机，并且无需具备任何机器学习经验。
几乎所有规模的组织都使用数据来监控其指标的趋势和变化，以发现意外的异常情况，例如产品销量下降或符合条件的销售潜在客户突然增加。发现这些异常情况比较难。传统的基于规则的方法可查找超出任意范围的数据，如果范围太窄，会导致误报太多，如果范围太宽，又会错过异常。这些范围也是静态的，不会根据一天中的时间、一周中的某一天或季节而变化，也不需要经常手动更新。检测到异常情况时，开发人员、分析人员和企业主可能会花费数周的时间尝试找出变化的根本原因，然后才能采取任何有意义的措施。
Amazon Lookout for Metrics 可以自动连接到 19 个不同的数据源，包括常用的 AWS 服务（例如 S3、CloudWatch、Redshift 和 RDS），以及 SaaS 应用程序（例如 Salesforce、Marketo 和 Amplitude）以持续监控您关心的指标。它通过使用最适合您数据的机器学习算法来高精确度地检测异常，从而减少误报和漏报异常的情况。Amazon Lookout for Metrics 会将相关异常分组在一起，并按严重程度对它们进行排序，以便您能够专注于最重要的工作。它通过突出显示导致异常的可能根本原因为您提供可行性结果。它通过 SNS、Datadog、PagerDuty、Webhooks 和 Slack 等渠道向您发送警报，或者使用 Lambda 触发自定义操作，使您能够快速解决问题或快速对机商作出反应。它还使用您对检测到的异常的反馈来自动调整结果并不断提高准确性。
NextRoll、Playrix 和 Digiata 等客户已经在使用 Amazon Lookout for Metrics，他们发现，与现有的解决方案相比，它在准确性、减少误报和缩短解决问题的时间方面都取得了改进。单击此处可查看有关他们使用 Lookout for Metrics 的详细信息。