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すべて開くAmazon Lookout for Metrics では、機械学習 (ML) を使用して、お客様がメトリクスの異常を正確に検出しやすくしています。顧客がデータをアップロードした後、Lookout for Metrics は自動的にデータを検査し、ML を使用して正確な異常検出モデルを作成します。異常が検出されると、Lookout for Metrics は関連する異常をグループ化し、重大度スコアを提供して、顧客が問題を迅速に診断したり、機会を最大化したりできるようにします。
Amazon Lookout for Metricsには、4つの主要な差別化機能があります。
- ML を使用してデータの異常検出を自動化します。Lookout for Metrics は、機械学習アルゴリズムのコレクションをサポートしています。すべての種類のデータに対して 1 つのアルゴリズムが機能するわけではないため、Lookout for Metrics はデータを検査し、適切な ML アルゴリズムを適切なデータに適用して、異常を正確に検出します。モデルの選択、トレーニング、構築、およびデプロイ開に関して手間のかかる作業は Lookout for Metrics が処理するため、お客様は機械学習の経験がなくてもすぐに開始できます。
- 顧客がデータをほとんどまたはまったく使用しないようにすることができます。顧客は、必要に応じてモデルをトレーニングするための履歴データを提供できます。顧客が履歴データを持たない、または持っていないと選択した場合、Lookout for Metrics はその過程で学習することができます。Lookout for Metrics が異常を学習して検出するまでかかる時間は、お客様のデータによって異なります。
- 実用的な結果を提供する: Lookout for Metrics は、同時に発生する異常を論理グループにグループ化し、個別のアラートではなく、異常グループに対して単一のアラートを送信して、顧客が全体像を確認できるようにします。また、異常は重大度の順にランク付けされるため、顧客はどの異常にすぐに焦点を合わせるべきかを把握できます。
- 人間参加型フィードバックによる継続的な改善: Lookout for Metrics を使用すれば、顧客は検出された異常に関するフィードバックを提供できます。これは、モデルの精度とパフォーマンスを継続的に改善するために使用されます。
Lookout for Metricsは、小売、ゲーム、アドテック、通信などの業界における顧客エンゲージメント、運用、販売、マーケティングに関連するさまざまなビジネス指標にわたる異常検出ユースケースをサポートします。
Lookout for Metrics を使うのに顧客は履歴データを必要としません。Lookout for Metrics は顧客のライブデータから学習し、初期化期間の後 (モデルがデータから学習しているとき) に結果を表示し始めるため、顧客は継続的なデータのみを開始する必要があります。初期化期間の長さは、データの頻度によって異なります。たとえば、5 分、10 分、1 時間、24 時間ごとになります。
指標検索では、CSV または JSON 形式のデータを使用します。
Amazon Lookout for Metrics は Amazon Simple Storage (S3)、Amazon Redshift、AWS CloudWatch、Amazon RDS (サポートされているすべてのデータベースエンジン) などの一般的なデータストアや、Salesforce、Marketo、Zendesk、ServiceNow、Infor Nexus、Google Analytics、Dynatrace、Datadog、Amplitude、Veeva Systems、Singular、Amazon Simple Notification Service (SNS) Lamなど、一般的に使用されている SaaS アプリケーションに簡単に接続できます Bda、Slack、PagerDuty、データドッグ、ウェブフック。
Lookout for Metrics は、米国東部 (バージニア北部)、米国西部 (オレゴン)、米国東部 (オハイオ)、欧州 (アイルランド)、欧州 (フランクフルト)、欧州 (ストックホルム)、アジアパシフィック (東京)、アジアパシフィック (シンガポール)、アジアパシフィック (シドニー) でご利用いただけます。