API закрытия задач обнаружения аномалий

POST _ml/anomaly_detectors/<job_id>/_close

POST _ml/anomaly_detectors/<job_id>,<job_id>/_close

POST _ml/anomaly_detectors/_all/_close

Задача может быть открыта и закрыта несколько раз на протяжении всего ее жизненного цикла.

Закрытая задача не может получать данные или выполнять операции анализа, но вы по-прежнему можете просматривать и изучать результаты.

Если вы закрываете задачу обнаружения аномалий, у которой работает поток данных, запрос сначала пытается остановить поток данных. Это поведение эквивалентно вызову API остановки потока данных с теми же параметрами timeout и force, что и в запросе на закрытие задачи.

При закрытии задачи она выполняет задачи по обслуживанию, такие как обрезка истории модели, сброс буферов, вычисление окончательных результатов и сохранение снимков модели. В зависимости от размера задачи, закрытие может занять несколько минут, а время повторного открытия — аналогичное.

После закрытия задача оказывает минимальную нагрузку на кластер, за исключением поддержания метаданных. Поэтому рекомендуется закрывать задачи, которые больше не требуются для обработки данных.

Когда поток данных, имеющий указанную конечную дату, останавливается, он автоматически закрывает связанную с ним задачу.

Вы также можете указать параметры запроса (такие как allow_no_match и force) в теле запроса.

resp = client.ml.close_job(
    job_id="low_request_rate",
)
print(resp)

response = client.ml.close_job(
  job_id: 'low_request_rate'
)
puts response

const response = await client.ml.closeJob({
  job_id: "low_request_rate",
});
console.log(response);

POST _ml/anomaly_detectors/low_request_rate/_close

При закрытии задачи вы получаете следующие результаты:

{
  "closed": true
}