Improvement
Maior precisão na detecção de anomalias
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A detecção automática de sazonalidade nos padrões de gastos com nuvem reduz alertas falso-positivos de anomalias por meio de um modelo de previsão mais inteligente.
Melhoramos a precisão na detecção de anomalias (e reduzimos o número de alertas falso-positivos) detectando automaticamente a sazonalidade (por exemplo, "padrões de gastos") no uso e nos custos da sua nuvem. Nos exemplos anexos, a anomalia suspeita é um aumento significativo em comparação com os dias anteriores. No entanto, nosso novo modelo de previsão detecta que o custo está dentro da faixa prevista, e a variação se deve a tendências históricas e efeitos sazonais.
Considere os seguintes exemplos (reais!):
- o ponto laranja é o custo diário atual, que é o suspeito de anomalia
- os pontos pretos representam dados históricos
- a linha azul é o nosso novo modelo de previsão
- a região/faixa azul é o intervalo de previsão, ou seja, o limite superior/inferior da nossa predição
