이상 이벤트 세부정보 창에 오류율 타임라인이 표시됩니다.
그래프에는 오류율이 0.4 미만에서 0.8 초과로 급증했을 때 이상이 오전 7시 이후에 발생한 것으로 표시됩니다.
타임라인 그래프의 오류율은 모든 결함 코드의 오류를 포함합니다.
여러 결함 코드에 대한 오류 분석을 보려면 타임라인 아래에 표시된 Fault Code by Time 그래프를 확인하세요.
참고: Fault Code by Time 그래프가 현재 표시되지 않으면 그래프 메뉴에서 결함 코드를 선택하여 표시합니다.
Fault Code by Time 그래프의 원으로 표시된 열은 이상 시간이 포함된 시간 간격에 해당합니다.
참고: 그래프에 표시된 데이터와 이상 보고 시간 사이에는 약간의 차이가 있습니다.
07:03 - 07:27 간격에 steps.json2xml.SourceUnavailable 결함 코드(JSON to XML 정책 메시지 소스를 사용할 수 없을 때 반환되는 오류 코드)가 포함된 1499개의 응답이 있는 것을 관찰했습니다.
이상을 트리거한 결함 코드입니다.
이와 반대로 이전 4개 간격 동안 해당 결함 코드가 포함된 평균 응답 수는 약 291개이므로 1499로 바로 이동하는 것은 비정상적인 이벤트였습니다.
[[["이해하기 쉬움","easyToUnderstand","thumb-up"],["문제가 해결됨","solvedMyProblem","thumb-up"],["기타","otherUp","thumb-up"]],[["이해하기 어려움","hardToUnderstand","thumb-down"],["잘못된 정보 또는 샘플 코드","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["필요한 정보/샘플이 없음","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["번역 문제","translationIssue","thumb-down"],["기타","otherDown","thumb-down"]],["최종 업데이트: 2025-04-03(UTC)"],[[["This content focuses on how to investigate Operations Anomalies within the Apigee UI in Cloud console, contrasting it with the Anomaly Detection in the classic Apigee UI."],["Anomalies detected in the Operations Anomalies dashboard can be further examined using the API Monitoring dashboards to access specific API data related to the anomaly's timeframe."],["The API Monitoring Investigate dashboard, accessible by clicking \"Investigate\" on an anomaly, displays an error rate timeline, and a breakdown of errors by fault codes, helping pinpoint the anomaly's origin."],["By examining the Fault Code by Time graph, users can identify the specific fault code triggering the anomaly, as demonstrated with the `steps.json2xml.SourceUnavailable` example."],["Users can further investigate by drilling down into fault code data or creating alerts for similar anomalies to receive notifications about future occurrences."]]],[]]