Improvement
Détection d'anomalies plus précise
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La détection automatique de la saisonnalité dans les tendances de dépenses cloud réduit les faux positifs grâce à un modèle de prévision plus intelligent.
Nous avons amélioré la précision de la détection d'anomalies (et réduit le nombre de fausses alertes positives) en détectant automatiquement la saisonnalité (par ex. les "tendances de dépenses") dans votre utilisation et vos coûts cloud. Dans les exemples ci-joints, l'anomalie suspectée correspond à une augmentation significative par rapport aux jours précédents. Cependant, notre nouveau modèle de prévision détecte que le coût se situe dans la plage prévue, et que la variation est due à des tendances historiques et à des effets saisonniers.
Considérons les exemples suivants (tirés de cas réels !) :
- le point orange représente le coût journalier actuel, soit l'anomalie suspectée
- les points noirs représentent les données historiques
- la ligne bleue correspond à notre nouveau modèle de prévision
- la zone/bande bleue représente la plage de prévision, c'est-à-dire les limites haute et basse de notre prédiction
