检测Experience Platform异常
使用Adobe CX Enterprise Coworker聊天来识别支持的Adobe Experience Platform指标中的尖峰和下降。 询问数据流和受众以找出与基线的偏差。
先从宽泛的问题开始，然后关注需要关注的流量或受众。 在决定调查内容之前，请查看报告的量度及其基线。
可用的诊断技能
使用baseline-anomalies插件检测异常、比较趋势，并查看流运行状况或当前作业失败。 该插件默认使用Coworker中的Experience Platform和Apps产品进行配置。
根据您需要的信息选择问题类型。
趋势摘要描述的是变化，但并不确定这些变化是否为异常。 在需要尖峰或下降评估时使用异常问题。
开始之前
该插件默认配置。 要在询问诊断问题之前检查其状态，请执行以下步骤。
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转到自定义项。
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选择插件。
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打开 基线异常 并确认其状态为活动。
识别要检查的沙盒和区域。 对于特定资源，为其流、区段或目标名称或标识符准备就绪。
有关一般聊天说明，请参阅开始聊天。
询问异常
描述要检查的区域或资源以及要检查的时段。
使用以下示例提示作为起点。 将示例名称替换为您的组织名称。
这个广泛的问题会检查数据流和受众。 确认响应中标识的沙盒和时间段。
查看异常结果
比较受影响资源和时间段的报告值及其基线。 使用差异来确定哪些内容需要进一步调查，而不是将异常视为已确认的原因。
例如，摄取输入记录的减少可识别卷更改。 这一变化本身并不能解释为何记录数量减少了。
结果可以显示为表格或书面摘要。 表可以对高风险和Medium风险下的异常进行分组。
此示例按风险对流量异常进行分组，并建议调查运行计数或趋势历史记录。 资源名称和值将被密文。
查看风险分组旁边的说明。 对于受众异常，高表示与正常值有很大偏差。 Medium表明了一种明确但温和的偏离。 仅返回“高”和“Medium”异常。
当基线历史记录是高度可变的，受众结果会排除Medium异常。 因此，任何返回的、历史记录高度可变的异常均具有高风险级别。
使用风险层来排定调查优先级，而不是确定根本原因。
例如，一个响应将10条输入记录与1到4的预期范围对应识别为中等风险尖峰。 通常的水平大约是一条记录，因此相对于基线，偏差较大。 绝对体积仍然很小。
在将历史异常视为当前问题之前检查事件时间。 过去24小时以外的事件不会建立基础条件是否恢复。
基线和预期范围
每小时异常比较使用过去14天的同一小时。 这可以解释每小时典型的模式，但不能解释更广泛的季节性。
对于受众异常，预期范围以中间值为中心，并根据历史计数的变化而扩大。 如果计算出的下限为负，则范围将改用最低的历史计数。 因此，范围可以延伸到中间值之上而不是其之下。
超过预期范围的已实现配置文件计数达到峰值。 低于此范围的计数会下降。 如果用户档案通常存在，则清点为零即为“高风险下降”。
退出用户档案计数仅生成尖峰判决。 出口越少被视为正常，而不是下降异常。
未返回异常
响应会报告请求的受众和时段未返回任何高异常或Medium异常。
此示例包括有关历史记录不足或大部分为零的警告。 它不会确认每小时评估一次或排除此受众。 受众名称和标识符会被密文。
基线历史记录不足
基线历史记录会影响是否可以评估受众是否存在异常。
受众异常检测不评估历史记录少于五天或历史记录大部分为零的行。
优化您的问题
将您的下一个问题集中在受影响的资源上。 例如，在广泛的摄取检查后，询问命名流的异常情况。
在询问了过去24小时的相关问题后，可通过以下跟进来延长相关期限：
What about in the past two weeks?
响应可以识别历史异常，即使过去24小时内未出现任何异常也是如此。
要更仔细地调查，请询问流量运行计数、流量趋势、受众趋势或当前失败的作业。 您还可以在调查时询问有关个别作业的信息。
根据您需要的信息选择下一个问题。 趋势和健康摘要不提供异常判决。
受众趋势历史记录会保留大约两周，即336小时。 典型值是过去14天内该小时的中间值。
对于当前失败的作业，空结果表示在请求的范围内当前没有任何作业失败。 这并不意味着在请求的时段内没有发生故障。 将排除失败且以后成功的作业。
使用运行状况检查技能继续调查，或使用警报技能为支持的资源启用警报。 这些操作使用单独的技能，而不是异常检测本身。
有关相关的警报工作流，请参阅客户警报技能。
量度引用
限量版包括以下七个跨摄取、分段和目标激活的量度。 使用此参考可标识与每个区域关联的计数。
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_count范围和限制
使用异常检测来标识偏差，而不是确认根本原因或修复资源。
您可以按名称或标识符询问有关流、区段和目标的情况。 流量异常检测包括摄取、分段、导出和目标阶段。
将失败的作业技能用于当前失败的作业及其失败原因。 排除恢复的故障。 作业诊断不包括单个记录或异常判决的详细信息。
流量运行状况提供聚合计数，而非失败原因。 趋势摘要描述的是近期值和典型值，而不是异常判决。 受众趋势摘要仅涵盖批次分段。
异常检测不会更改您的数据或配置。 对于受支持的警报操作和更深入的健康调查，请使用单独的技能。