偵測Experience Platform異常
使用Adobe CX Enterprise Coworker聊天來識別支援的Adobe Experience Platform量度中的尖峰和下降。 詢問資料流程和受眾，找出與基準的偏差。
先從寬泛的問題開始，然後專注於需要注意的流程或對象。 在決定調查之前，請先檢閱報告的量度及其基準線。
可用的診斷技能
使用baseline-anomalies外掛程式來偵測異常、比較趨勢，以及檢閱流量狀況或目前工作失敗。 外掛程式預設是以Coworker中的Experience Platform和Apps產品來設定。
根據您需要的資訊選擇問題型別。
趨勢摘要會說明變更，但不會判斷這些變更是否為異常。 當您需要尖峰或下降評估時，請使用異常問題。
開始之前
外掛程式已預設設定。 若要在詢問診斷問題之前檢查其狀態，請按照以下步驟操作。
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移至自訂。
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選取外掛程式。
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開啟基準線異常，並確認其狀態為作用中。
識別您要檢查的沙箱和區域。 針對特定資源，使其流程、區段或目的地名稱或識別碼準備就緒。
如需一般聊天指示，請參閱開始聊天。
詢問異常狀況
說明您要檢查的區域或資源，以及您要檢查的時間週期。
使用下列範例提示作為起點。 以您組織的名稱取代範例名稱。
這廣泛的問題會檢查資料流程和對象。 確認回應中識別的沙箱和時段。
檢閱異常結果
比較受影響資源與時間週期的報告值與其基準。 使用差異來識別需要進一步調查的專案，而不是將異常視為已確認的原因。
例如，擷取輸入記錄的減少可識別磁碟區變更。 這項變更本身並不能解釋為何抵達的記錄較少。
結果可以顯示為表格或書面摘要。 表格可以在高風險和Medium風險下將異常分組。
此範例會依風險將流量異常分組，並建議調查執行計數或趨勢歷史記錄。 資源名稱和值會加上密文。
與風險分組一起檢閱說明。 若為對象異常，高表示與正常值有大幅偏離。 Medium表示明顯但中度偏離。 僅傳回高和Medium異常。
當基線歷史記錄高度變數時，受眾結果會排除Medium異常。 因此，任何具有高度變數記錄的傳回異常都會屬於高風險階層。
請使用風險層級來排定調查的優先順序，而非建立根本原因。
例如，一個回應會針對一到四的預期範圍識別10筆輸入記錄，作為中度風險尖峰。 一般水準大約是一筆記錄，因此相對於基準線的偏差較大。 絕對體積仍然很小。
將歷史異常視為目前問題之前，請檢查事件時間。 過去24小時以外的事件不會建立基礎條件是否復原。
基準線和預期範圍
每小時異常比較會使用過去14天的相同小時。 這雖然可說明每小時的典型模式，但無法說明更廣的季節性。
針對對象異常，預期範圍會以中間值為中心，並根據歷史計數的變數加寬。 如果計算出的下限為負數，則範圍會改用最低的歷史計數。 因此，範圍可以延伸至中間值以上、而非下方。
超過預期範圍的已實現設定檔計數為尖峰。 低於範圍的計數會下降。 設定檔正常存在時，零計數為高風險下降。
退出的設定檔計數只會產生尖峰預測。 較少的退出點會被視為正常，而不是下降異常。
未傳回任何異常
回應可報告請求的對象和期間未傳回任何高或Medium異常。
此範例包括關於歷史記錄不足或大部分為零的警告。 它不會確認每小時都評估過，或此對象已排除。 對象名稱和識別碼會經過編輯。
基準線歷史記錄不足
基線歷史記錄會影響對象是否可評估異常。
對象異常偵測不會評估歷程記錄少於五天或歷程記錄大多包含零的列。
精簡您的問題
將您的下一個問題集中在受影響的資源上。 例如，在廣泛的擷取檢查後，詢問已命名流程的異常狀況。
詢問關於最近24小時的問題後，請延長此後續追蹤的期間：
What about in the past two weeks?
即使過去24小時內未出現任何異常，回應仍可識別歷史異常。
如需更深入的調查，請詢問關於資料流執行計數、資料流趨勢、對象趨勢或目前失敗的工作。 您也可以在調查時詢問個別工作的相關資訊。
根據您需要的資訊選擇下一個問題。 趨勢和健康情況摘要不提供異常判決。
對象趨勢歷史記錄會保留約兩週或336小時。 一般值是該小時前14天的中位數。
對於目前失敗的工作，空白結果表示在要求的範圍內目前沒有失敗的工作。 這並不表示在要求的期間內沒有發生任何失敗。 排除失敗且稍後成功的作業。
使用健康情況檢查技能繼續調查，或使用警示技能為支援的資產啟用警示。 這些動作會使用個別技能，而非異常偵測本身。
如需相關警示工作流程，請參閱客戶警示技能。
量度參考
限量版包含下列七個涵蓋擷取、細分和目的地啟用的量度。 使用此參考來識別與每個區域關聯的計數。
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範圍和限制
使用異常偵測來識別偏差，而不是確認根本原因或修復資源。
您可以依名稱或識別碼詢問流程、區段和目的地。 流量異常偵測涵蓋擷取、細分、匯出和目的地階段。
將失敗的工作技能用於目前失敗的工作及其失敗原因。 已復原的故障會被排除。 作業診斷不包含個別記錄的詳細資訊或異常裁決。
流量健康情況提供彙總計數，而非失敗原因。 趨勢摘要則說明最近的和典型值，而非異常判決。 對象趨勢摘要僅涵蓋批次細分。
異常偵測不會變更您的資料或設定。 針對支援的警示動作和更深入的健康調查，使用不同的技能。