API получения общих бакетов

GET _ml/anomaly_detectors/<job_id>/results/overall_buckets

GET _ml/anomaly_detectors/<job_id>,<job_id>/results/overall_buckets

GET _ml/anomaly_detectors/_all/results/overall_buckets

Требуется привилегия кластера monitor_ml. Эта привилегия включена в встроенную роль machine_learning_user.

По умолчанию, общий бакет имеет размах, равный наибольшему размаху бакета указанных задач обнаружения аномалий. Чтобы переопределить это поведение, используйте необязательный параметр bucket_span. Чтобы узнать больше о концепции бакетов, см. Бакеты.

overall_score рассчитывается путем объединения оценок всех бакетов в рамках размаха общего бакета. Сначала вычисляется максимальная anomaly_score на задачу обнаружения аномалий в общем бакете. Затем среднее значение top_n этих оценок используется для получения overall_score. Это означает, что вы можете настроить overall_score таким образом, чтобы оно было более или менее чувствительно к количеству задач, которые обнаруживают аномалию одновременно. Например, если вы установите top_n в значение 1, то overall_score будет максимальным значением оценки бакета в общем бакете. В противном случае, если вы установите top_n в количество задач, overall_score будет высоким только тогда, когда все задачи обнаруживают аномалии в этом общем бакете. Если вы установите параметр bucket_span (в значение большее, чем по умолчанию), overall_score будет максимальным overall_score из общих бакетов, которые имеют размах, равный наибольшему размаху бакетов задач.

Вы также можете указать параметры запроса (например, allow_no_match и bucket_span) в теле запроса.

API возвращает массив объектов общего бакета, которые имеют следующие свойства:

resp = client.ml.get_overall_buckets(
    job_id="job-*",
    overall_score=80,
    start="1403532000000",
)
print(resp)

response = client.ml.get_overall_buckets(
  job_id: 'job-*',
  body: {
    overall_score: 80,
    start: '1403532000000'
  }
)
puts response

const response = await client.ml.getOverallBuckets({
  job_id: "job-*",
  overall_score: 80,
  start: 1403532000000,
});
console.log(response);

GET _ml/anomaly_detectors/job-*/results/overall_buckets
{
  "overall_score": 80,
  "start": "1403532000000"
}

В этом примере API возвращает один результат, соответствующий указанным ограничениям по оценке и времени. overall_score — это максимальная оценка задачи, так как top_n по умолчанию равно 1, если не указано иначе:

{
  "count": 1,
  "overall_buckets": [
    {
      "timestamp" : 1403532000000,
      "bucket_span" : 3600,
      "overall_score" : 80.0,
      "jobs" : [
        {
          "job_id" : "job-1",
          "max_anomaly_score" : 30.0
        },
        {
          "job_id" : "job-2",
          "max_anomaly_score" : 10.0
        },
        {
          "job_id" : "job-3",
          "max_anomaly_score" : 80.0
        }
      ],
      "is_interim" : false,
      "result_type" : "overall_bucket"
    }
  ]
}

Следующий пример аналогичен, но на этот раз top_n установлено в значение 2:

resp = client.ml.get_overall_buckets(
    job_id="job-*",
    top_n=2,
    overall_score=50,
    start="1403532000000",
)
print(resp)

response = client.ml.get_overall_buckets(
  job_id: 'job-*',
  body: {
    top_n: 2,
    overall_score: 50,
    start: '1403532000000'
  }
)
puts response

const response = await client.ml.getOverallBuckets({
  job_id: "job-*",
  top_n: 2,
  overall_score: 50,
  start: 1403532000000,
});
console.log(response);

GET _ml/anomaly_detectors/job-*/results/overall_buckets
{
  "top_n": 2,
  "overall_score": 50.0,
  "start": "1403532000000"
}

Обратите внимание, как overall_score теперь является средним значением двух лучших оценок задач:

{
  "count": 1,
  "overall_buckets": [
    {
      "timestamp" : 1403532000000,
      "bucket_span" : 3600,
      "overall_score" : 55.0,
      "jobs" : [
        {
          "job_id" : "job-1",
          "max_anomaly_score" : 30.0
        },
        {
          "job_id" : "job-2",
          "max_anomaly_score" : 10.0
        },
        {
          "job_id" : "job-3",
          "max_anomaly_score" : 80.0
        }
      ],
      "is_interim" : false,
      "result_type" : "overall_bucket"
    }
  ]
}