Utilisation d’AWS Lookout pour les métriques pour détecter les anomalies dans vos données –
AWS Lookout est un modèle d’apprentissage automatique qui détecte les anomalies et les changements inattendus dans les données. Il peut être utilisé pour vous envoyer des alertes lorsque vos métriques subissent une charge accrue ou d’autres problèmes inhabituels.
Qu’est-ce qu’AWS Lookout for Metrics?
Ce n’est pas le premier service de ce nom – AWS a Lookout for Vision, qui recherche les défauts dans les produits et automatise l’inspection de la qualité, et Lookout for Equipment, qui surveille les données des capteurs pour détecter les anomalies.
La recherche de métriques est peut-être la plus utile de toutes, car elle peut être connectée à n’importe quel type de métrique de votre compte et détecter les anomalies. CloudWatch dispose déjà de certaines de ces fonctionnalités en utilisant CloudWatch Alarms, mais en utilisant l’apprentissage automatique, Lookout for Metrics peut détecter des problèmes plus subtils.
Une fois qu’un problème est détecté, un résumé de l’impact de l’anomalie est créé, qui peut être envoyé à SNS ou Lambda. Vous pouvez ensuite fournir des informations et régler la sensibilité des alarmes.
Lookout for Metrics peut être connecté aux services suivants, au moins au moment du lancement:
À partir de là, les alertes peuvent être configurées pour être envoyées à AWS SNS et Lambda, que vous pouvez utiliser pour faire tout ce que vous voulez.
Lookout for Metrics coûte simplement 0,75 USD par métrique et par mois. Si vous avez plus de 1000 métriques, le prix baisse considérablement.
Utilisation de Lookout for Metrics
Lookout est assez facile à utiliser. Tout ce que vous avez à faire est de créer un détecteur, de choisir un jeu de données et de l’activer.
Rendez-vous sur la console de gestion Lookout et créez un détecteur:
Donnez-lui un nom et sélectionnez l’intervalle auquel la détection doit s’exécuter. Il n’y a que quelques options ici, pas de support pour la syntaxe cron.
Vous pouvez également modifier la clé de chiffrement par défaut pour en sélectionner une dans AWS KMS.
Ensuite, vous devrez ajouter un jeu de données à ce détecteur:
La configuration exacte dépendra de la source de données que vous utilisez. Par exemple, S3 nécessite un chemin d’accès à l’objet de données, ainsi qu’une configuration pour savoir s’il est au format CSV ou JSON.
Une fois que vous avez lié la source, vous devrez activer le détecteur.
Une fois qu’il commence à faire des détections, vous aurez la possibilité de les examiner et de l’évaluer en fonction de sa précision, ce qui peut l’aider à s’améliorer à l’avenir.
