作業異常總覽

本頁適用於 Apigee 和 Apigee Hybrid。

查看 Apigee Edge 說明文件。

作業異常總覽

作業異常狀況會根據近期資料模式，找出 API 中異常或意外的 API 資料模式。舉例來說，在這個 API 錯誤率圖表中，錯誤率在早上 7 點左右突然飆升。與之前的資料相比，這次的升幅異常，足以歸類為異常值。

錯誤率異常的圖表。

API 資料中的變化不一定代表異常：大部分都是隨機波動。舉例來說，您可能會發現錯誤率出現一些微小變化，導致異常情況發生，但這些變化不夠顯著，無法歸類為異常情況。

異常資料變化與隨機資料變化。

異常作業會持續監控 API 資料並執行統計分析，以便區分真正的異常情況和資料中的隨機波動。

作業異常狀況會自動偵測下列異常類型：

  • 機構、環境和區域層級的 HTTP 503 錯誤數量增加
  • 機構、環境和區域層級的 HTTP 504 錯誤數量增加
  • 機構、環境和區域層級的所有 HTTP 4xx 或 5xx 錯誤數量增加
  • 組織、環境和區域層級的第 90 百分位數 (p90) 的總回應延遲時間增加

系統偵測到的異常狀況會包含以下資訊：

  • 導致異常的評估指標，例如 Proxy 延遲或 HTTP 錯誤代碼。
  • 異常狀況的嚴重程度。嚴重程度可分為輕微、中度或嚴重，取決於模型中的可信度等級。信心程度低表示嚴重程度輕微，信心程度高則表示嚴重程度高。

使用「作業異常」功能的先決條件

如何使用「作業異常」功能：

查看偵測到的作業異常狀況

作業異常偵測功能偵測到異常狀況時，會在「作業異常」資訊主頁中顯示異常狀況詳細資料。您可以在 API 監控資訊主頁中調查異常狀況，並在必要時採取適當行動。你也可以建立快訊，在日後發生類似事件時收到通知。

Apigee UI 中的「Operations Anomalies」資訊主頁是偵測到異常作業時的主要資訊來源。資訊主頁會顯示最近的異常狀況清單。

如要開啟「營運異常」資訊主頁，請按照下列步驟操作：

  1. 登入 Cloud 控制台中的 Apigee UI。
  2. 切換至您要監控的機構。
  3. 在左選單中依序選取「數據分析」>「運作異常」。

系統隨即顯示「異常狀況」資訊主頁。

在「作業異常狀況」資訊主頁中查看異常狀況

根據預設，資訊主頁會顯示過去一小時內發生的異常狀況。 如果在該時間範圍內未偵測到異常狀況，資訊主頁就不會顯示任何資料列。您可以從資訊主頁右上方的時間範圍選單中，選取更長的時間範圍。

在「作業異常狀況」資訊主頁中查看異常狀況

表格中的每一列都對應至偵測到的異常現象，並顯示下列資訊：

  • 異常現象的日期和時間。
  • 異常狀況的簡短摘要，包括發生異常的 Proxy 和觸發異常的錯誤代碼。
  • 異常狀況發生的環境。
  • 發生異常狀況的區域。
  • 異常事件的嚴重程度：輕微、中度或嚴重。嚴重性是根據統計評估 (p 值) 而定，評估事件發生的機率有多低 (事件發生的機率越低，嚴重性就越高)。

您也可以在 API 監控資訊主頁調查異常狀況，該資訊主頁會顯示近期 API 流量資料的各種圖表。

異常偵測的運作方式

異常偵測包含下列階段：

訓練模型

異常作業的運作方式是根據歷來時序資料，訓練 API Proxy 行為的模型。您無須採取任何行動即可訓練模型。Apigee 會自動使用過去六小時的 API 資料，為您建立及訓練模型。因此，Apigee 需要至少六小時的 API Proxy 資料來訓練模型，才能記錄異常現象。

訓練的目標是提高模型的準確度，之後再以歷來資料進行測試。測試模型準確度的最簡單方法，就是計算錯誤率：將偽陽性和偽陰性總和除以預測事件總數。

記錄異常事件

在執行階段，異常作業會將 API Proxy 的目前行為與模型預測的行為進行比較。接著，Operations Anomalies 會以特定的信心水準，判斷何時會出現超出預測值的作業指標。例如，當 5xx 錯誤率超過模型預測的率時。

Apigee 偵測到異常時，會自動將事件記錄在「異常作業」資訊主頁中。資訊主頁顯示的事件清單包含所有偵測到的異常狀況，以及觸發的快訊。