Detectar anomalias do Experience Platform
Use o Chat do Adobe CX Enterprise Coworker para identificar picos e quedas nas métricas do Adobe Experience Platform com suporte. Pergunte sobre fluxos de dados e públicos para encontrar desvios de uma linha de base.
Comece com uma pergunta ampla e concentre-se em um fluxo ou público-alvo que precise de atenção. Revise a métrica relatada e sua linha de base antes de decidir o que investigar.
Competências em diagnóstico disponíveis
Use o plug-in baseline-anomalies para detectar anomalias, comparar tendências e verificar a integridade do fluxo ou falhas no trabalho atual. O plug-in é configurado por padrão com a oferta Experience Platform e Apps em Coworker.
Escolha o tipo de pergunta com base nas informações necessárias.
Os resumos de tendências descrevem alterações, mas não determinam se essas alterações são anomalias. Use perguntas de anomalias quando precisar de uma avaliação de pico ou queda.
Antes de começar
O plugin é configurado por padrão. Para verificar seu status antes de fazer perguntas de diagnóstico, siga estas etapas.
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Vá para Personalizações.
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Selecione Plug-ins.
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Abra baseline-anomalies e confirme se seu status é Ative.
Identifique a sandbox e a área que deseja verificar. Para um recurso específico, tenha seu nome de fluxo, segmento ou destino ou identificador pronto.
Para obter instruções gerais de chat, consulte Introdução ao Chat.
Perguntar sobre anomalias
Descreva a área ou o recurso que deseja verificar e o período que deseja examinar.
Use os prompts de exemplo a seguir como ponto de partida. Substitua nomes de exemplo por nomes de sua organização.
A pergunta ampla verifica os fluxos de dados e os públicos-alvo. Confirme a sandbox e o período identificados na resposta.
Revisar resultados da anomalia
Compare o valor relatado com sua linha de base para o recurso afetado e o período de tempo. Use a diferença para identificar o que precisa de mais investigação, em vez de tratar uma anomalia como uma causa confirmada.
Por exemplo, uma diminuição nos registros de entrada de assimilação identifica uma alteração de volume. Essa mudança por si só não explica por que chegaram menos registros.
Os resultados podem aparecer como tabelas ou como um resumo escrito. As tabelas podem agrupar anomalias em Risco alto e Risco para Medium.
Esse exemplo agrupa anomalias de fluxo por risco e sugere investigar as contagens de execuções ou o histórico de tendências. Os nomes e valores do recurso são redigidos.
Revise a explicação junto com o agrupamento de risco. Para anomalias de público-alvo, Alto indica uma grande diferença em relação ao normal. O Medium indica uma saída clara, mas moderada. Somente as anomalias High e Medium são retornadas.
Os resultados do público-alvo excluem anomalias do Medium quando o histórico da linha de base é altamente variável. Qualquer anomalia retornada com histórico altamente variável, portanto, tem um nível de Alto risco.
Use níveis de risco para priorizar a investigação, e não para estabelecer uma causa básica.
Por exemplo, uma resposta identifica dez registros de entrada em relação a um intervalo esperado de um a quatro como um pico de risco médio. O nível normal é de aproximadamente um registro, portanto, o desvio é grande em relação à linha de base. O volume absoluto permanece pequeno.
Verifique os tempos de evento antes de tratar uma anomalia histórica como um problema atual. Um evento fora das últimas 24 horas não estabelece se a condição subjacente se recuperou.
Linhas de base e intervalos esperados
As comparações de anomalias por hora usam a mesma hora nos 14 dias anteriores. Isso leva em conta os padrões típicos por hora, mas não leva em conta a sazonalidade mais ampla.
Para anomalias de público-alvo, o intervalo esperado centra-se na mediana e se expande de acordo com a variação nas contagens históricas. Se o limite inferior calculado for negativo, o intervalo usará a contagem histórica mais baixa. O intervalo pode, portanto, estender-se mais acima da mediana do que abaixo dela.
As contagens de perfis realizadas acima do intervalo esperado são picos. As contagens abaixo do intervalo são quedas. Uma contagem de zero quando os perfis estão normalmente presentes é uma queda de alto risco.
As contagens de perfis de saída produzem apenas vértices de pico. Menos saídas são tratadas como normais, não como anomalias de queda.
Nenhuma anomalia retornada
Uma resposta pode relatar que nenhuma anomalia Alta ou Medium foi retornada para o público-alvo e o período solicitados.
Este exemplo inclui um aviso sobre histórico insuficiente ou quase zero. Não confirma se cada hora foi avaliada ou que esse público-alvo foi excluído. O nome e o identificador do público-alvo são redigidos.
Histórico de linha de base insuficiente
O histórico da linha de base afeta se um público-alvo pode ser avaliado quanto a anomalias.
A detecção de anomalias de público-alvo não avalia linhas com menos de cinco dias de histórico ou um histórico que contenha principalmente zeros.
Refine sua pergunta
Concentre sua próxima pergunta no recurso afetado. Por exemplo, depois de uma verificação ampla de assimilação, pergunte sobre anomalias para um fluxo nomeado.
Depois de perguntar sobre as últimas 24 horas, estenda o período com este acompanhamento:
What about in the past two weeks?
A resposta pode identificar anomalias históricas, mesmo quando nenhuma aparecer nas últimas 24 horas.
Para uma investigação mais detalhada, pergunte sobre contagens de execuções de fluxo, tendências de fluxo, tendências de público-alvo ou trabalhos com falha no momento. Você também pode perguntar sobre empregos individuais enquanto investiga.
Escolha a próxima pergunta com base nas informações necessárias. Os resumos de tendências e integridade não fornecem veredictos de anomalias.
O histórico de tendências do público é retido por aproximadamente duas semanas ou 336 horas. O valor típico é a mediana dessa hora nos 14 dias anteriores.
Para trabalhos que falharam no momento, um resultado vazio significa que nenhum trabalho está falhando no momento dentro do escopo solicitado. Isso não significa que nenhuma falha ocorreu durante o período solicitado. Os trabalhos que falharam e foram bem-sucedidos posteriormente são excluídos.
Continue investigando com habilidades de verificação de integridade ou use habilidades de alerta para ativar um alerta para um ativo compatível. Essas ações usam habilidades separadas, não a detecção de anomalias propriamente dita.
Para workflows de alerta relacionados, consulte Habilidades de alerta do cliente.
Referência da métrica
A versão limitada inclui as sete métricas a seguir na assimilação, segmentação e ativação de destino. Use essa referência para identificar as contagens associadas a cada área.
input_record_countfailed_record_count__segment_{segment_id}__realized_profiles__segment_{segment_id}__exited_profiles{destination}_input_record_count{destination}_skipped_record_count{destination}_output_record_countEscopo e limitações
Use a detecção de anomalias para identificar desvios, e não para confirmar uma causa raiz ou reparar um recurso.
Você pode perguntar sobre fluxos, segmentos e destinos por nome ou identificador. A detecção de anomalias de fluxo abrange os estágios de assimilação, segmentação, exportação e destino.
Use a habilidade de trabalho com falha para trabalhos com falha no momento e seus motivos de falha. As falhas recuperadas são excluídas. Os diagnósticos de trabalho não incluem detalhes de registros individuais ou veredictos de anomalias.
A integridade do fluxo fornece contagens agregadas, não motivos de falha. Os resumos de tendências descrevem valores recentes e típicos, não veredictos de anomalias. Os resumos de tendências de público-alvo abrangem apenas a segmentação em lote.
A detecção de anomalias não altera os dados nem a configuração. Use habilidades separadas para ações de alerta apoiadas e investigações de saúde mais profundas.