› › ›

API прогнозирования задач

Предсказывает будущее поведение временного ряда, используя его историческое поведение.

Запрос

POST _ml/anomaly_detectors/<job_id>/_forecast

Предварительные требования

Требуется привилегия кластера manage_ml. Эта привилегия включена в встроенную роль machine_learning_admin.

Описание

Вы можете создать задачу прогнозирования на основе задачи обнаружения аномалий, чтобы экстраполировать будущее поведение. Дополнительную информацию можно найти в разделах Прогнозирование будущего и ограничения прогнозирования.

Вы можете удалить прогноз, используя API удаления прогнозов.

Прогнозы не поддерживаются для задач, выполняющих анализ популяции; при попытке создать прогноз для задачи с свойством over_field_name в ее конфигурации возникает ошибка.
Задача должна быть открыта при создании прогноза. В противном случае возникает ошибка.

Параметры пути

<job_id>: (Обязательно, строка) Идентификатор задачи обнаружения аномалий.

Параметры запроса

duration: (Необязательно, единицы измерения времени) Период времени, указывающий, насколько далеко в будущее необходимо выполнить прогноз. Например, 30d соответствует 30 дням. Значение по умолчанию — 1 день. Прогноз начинается с последней обработанной записи.
expires_in: (Необязательно, единицы измерения времени) Период времени, в течение которого сохраняются результаты прогноза. После истечения срока действия прогноза результаты удаляются. Значение по умолчанию — 14 дней. Если установлено значение 0, прогноз никогда не удаляется автоматически.
max_model_memory: (Необязательно, единицы измерения байтов) Максимальная память, которую может использовать прогноз. Если для прогноза требуется больше памяти, чем предоставленная, он будет выгружаться на диск. Значение по умолчанию — 20 МБ, максимальное значение — 500 МБ, минимальное — 1 МБ. Если значение составляет 40% или более от заданного лимита памяти задачи, оно автоматически уменьшается ниже этого значения.

Тело запроса

Вы также можете указать параметры запроса (например, duration и expires_in) в теле запроса.

Примеры

POST _ml/anomaly_detectors/total-requests/_forecast
{
  "duration": "10d"
}

При создании прогноза вы получаете следующие результаты:

{
  "acknowledged": true,
  "forecast_id": "wkCWa2IB2lF8nSE_TzZo"
}

Впоследствии вы можете увидеть прогноз в Просмотр одиночной метрики в Kibana.

© 2023-2025 Elasticsearch
As of September 2024, Elasticsearch is available under a choice of three licenses: the Server Side Public License (SSPL), the Elastic License, or the AGPLv3 (OSI approved).
Elasticsearch and the Elasticsearch logo are trademarks of Elasticsearch B.V., registered in the U.S. and in other countries.
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.17/ml-forecast.html