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Neue Empfindlichkeitseinstellungen für die Kostenanomalie-Erkennung
By Craig Lowell
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Passen Sie Kostenanomaliewarnungen pro Service mit neuen Empfindlichkeitseinstellungen an – reduzieren Sie Störsignale oder erfassen Sie jede Kostenschwankung.
Wir freuen uns, eine neue Erweiterung der Kostenanomalie-Erkennung vorzustellen, die Ihnen mehr Kontrolle über die Warnungen gibt, die Sie erhalten.
Bisher hat die Anomalie-Erkennung unerwartete Kostenspitzen automatisch erkannt. Ab sofort können Sie das Verhalten mit einer neuen Empfindlichkeitseinstellung gezielt anpassen: Ein einfaches Dropdown-Menü ermöglicht es Ihnen, festzulegen, wie aggressiv Anomalien für jeden Service in Ihrer Cloud-Umgebung erkannt werden – inklusive eines Änderungsprotokolls, mit dem Sie alle Anpassungen einsehen und nachverfolgen können.

Diese Einstellungen sind auch sichtbar, wenn Sie einen bestimmten Anomaliebericht öffnen:

Warum das wichtig ist
Unterschiedliche Services haben unterschiedliche Toleranzschwellen für Störsignale. Mit den Empfindlichkeitseinstellungen können Sie die Alarmierung jetzt auf Ihre betrieblichen Anforderungen zuschneiden – egal ob Sie jede kleine Schwankung erfassen oder sich nur auf die wesentlichsten Kostenbewegungen konzentrieren möchten.
Was Sie tun können
- Empfindlichkeitsstufen anpassen, um festzulegen, wie streng die Anomalie-Schwellenwerte sein sollen
- Alarme reduzieren in Umgebungen mit hoher Varianz
- Nur relevante Ereignisse priorisieren, wenn die Kostenstabilität hoch ist
- Empfindlichkeit erhöhen, wenn Sie neue Workloads oder neue Ausgabenmuster überwachen
Erste Schritte
Navigieren Sie zu Ihren Einstellungen für die Anomalie-Erkennung und wählen Sie die Empfindlichkeitsoption, die am besten zu Ihrem Anwendungsfall passt. Keine Konfiguration oder Datenvorbereitung erforderlich – wählen Sie einfach die gewünschte Option im neuen Dropdown-Menü aus, und das Anomalie-Erkennungsmodell passt sich automatisch an.
Weitere Informationen zu den Empfindlichkeitseinstellungen finden Sie in unserer Hilfedokumentation.
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