Capacidad predictiva

Imagine que es un ingeniero responsable del monitoreo de aplicaciones métricas críticas como rendimiento, latencia o tasa de errores. Necesita una forma de recibir notificación cuando estas métricas comiencen a tender hacia sus límites establecido, lo que le permitirá tomar medidas preventivas para garantizar que su aplicación funcione sin problemas. O tal vez usted es un administrador de un centro de datos que desea recibir una notificación anticipada cuando la capacidad del disco se acerca a su límite, lo que le permite planear actualizaciones y evitar tiempos de inactividad. Como estratega empresarial, es posible que deba realizar un seguimiento de IA para pronosticar las tendencias de ingresos y abordar los desafíos de planeación financiera. En cada uno de estos escenarios, tener la capacidad de predecir problemas potenciales y recibir alertas antes de que ocurran puede mejorar significativamente la productividad y la toma de decisiones.

La función Predictive Alerts resuelve estos problemas ayudándole a detectar problemas antes de que ocurran. A diferencia de la mayoría de las alertas que le informan después de que ocurre un evento, Predictive Alerts activa una alerta cuando se prevé que su señal superará el umbral estático que usted estableció.

La característica Predictive Alerts emplea tus datos históricos para ajustar un modelo predictivo a tu señal. Para cada punto de datos entrante, el modelo puede predecir hasta 360 puntos de datos futuros empleando estos datos históricos. Cada punto de datos representa un grupo de datos dentro de una duración de ventana. Si algún punto de datos previsto supera su configuración de umbral estático, recibirá una alerta que le permitirá tomar medidas preventivas antes de que surjan posibles problemas.

Si bien las alertas predictivas son útiles para muchas situaciones, no son adecuadas para señales que presentan un comportamiento "de falla rápida" o irregular. Por ejemplo, los recuentos de errores que generalmente son constantes pero experimentan picos de corta duración no se pueden predecir mediante esta característica. En tales casos, una condición de umbral estático es más apropiada y proporciona la cobertura de alerta necesaria.

Algoritmo compatible

Actualmente, Predictive Alerts admite el algoritmo Holt-Winters , también conocido como suavizado exponencial, tanto para seriales de tiempo estacionales como no estacionales. La característica emplea modelos basados en el algoritmo para tareas de pronóstico y predicción. Al ajustar un modelo predictivo a sus datos, este selecciona automáticamente un modelo estacional o no estacional en función del comportamiento de sus datos históricos.

Modelo estacional

Un modelo estacional identifica y emplea patrones repetitivos en datos históricos para predecir valores futuros. Este patrón repetitivo se conoce como estacionalidad, y la duración necesaria para completar un ciclo se denomina duración estacional. Si sus datos históricos muestran evidencia de estacionalidad, el algoritmo detectará automáticamente esa duración estacional y aplicará un modelo estacional.

La función Predictive Alerts admite duraciones estacionales horarias, diarias y semanales, pero no mensuales ni anuales. Para generar predicciones empleando patrones estacionales, se requieren datos históricos que tengan al menos tres veces la duración estacional: 3 horas para cada hora, 3 días para cada día y 3 semanas para cada semana. Si los datos históricos disponibles son menores a tres veces la duración de la temporada, el modelo no generará predicciones y esperará hasta que haya suficientes datos disponibles.

No puede seleccionar manualmente una duración estacional; el modelo la determina automáticamente en función de la estacionalidad de sus datos históricos y la duración de la ventana de su señal. El ajuste de la duración de la ventana influye en las posibles longitudes estacionales detectadas por el modelo. A continuación se presentan las correlaciones entre diferentes duraciones de ventana y las longitudes estacionales resultantes:

Modelo no estacional

Si no se detectan patrones repetitivos en los datos históricos, el algoritmo empleará un modelo no estacional. Este modelo se basa únicamente en la tendencia y el nivel de los datos, lo que le permite realizar predicciones sin depender de patrones estacionales.

Ejemplo: Cómo la característica selecciona el modelo de predicción en función de la duración de la ventana

Si establece una duración de ventana de 1 minuto, la duración estacional posible será por hora. Si la característica detecta un patrón estacional por hora en sus datos históricos, aplicará el modelo estacional a la condición de alerta y empleará 3 horas de datos históricos (3 veces la duración estacional) para generar predicciones.

• Si no se detecta ningún patrón estacional, la característica empleará el modelo no estacional para la predicción.
• Si no hay datos históricos adecuados disponibles, el modelo esperará hasta que se acumulen suficientes datos antes de generar predicciones.

Permitir Predictive Alerts

Para habilitar la capacidad Predictive Alerts , navegue a one.newrelic.com > Administration > Preview & Trials y habilite la función Predictive Alerts .

Configurar una Predictive Alert

Para configurar un Predictive Alert, siga los mismos pasos que para otras condiciones de alerta y luego habilite la capacidad predictiva durante la configuración umbral. El siguiente procedimiento muestra cómo crear una condición Predictive Alert definiendo sus señales a través de una consulta NRQL. También puedes definir tus señales creando un gráfico o empleando el modo guiado. Luego de definir las señales, los pasos adicionales para crear una condición de alerta son los mismos.

Define tu señal

1. Para crear una nueva condición de alerta, desde Alert conditions (policies), seleccione New alert condition.

2. Para definir su señal de alerta, seleccione Write your own query y redacte su consulta NRQL. A continuación se muestra una consulta de ejemplo para su referencia que le brindará el rendimiento de la aplicación MyAwesomeApp .

   Sugerencia

   Para obtener más información sobre NRQL y su sintaxis, consulte la documentación de NRQL.

   SELECT rate(count(apm.service.transaction.duration), 1 minute)
   FROM Metric
   WHERE appName = 'MyAwesomeApp'

   Copia

3. Para obtener una vista previa del gráfico de su consulta, haga clic en Run.

   

Ajuste su señal con configuraciones avanzadas

Para ajustar su señal, haga clic en Next y realice la siguiente configuración avanzada según sus necesidades:

Advanced setting	Descripción
Duración de la ventana	Define cómo se agrupan o agregan tus datos para su análisis. Es crucial para Predictive Alerts determinar la cantidad de datos empleados para el entrenamiento y la duración máxima de la temporada permitida. Para obtener más detalles, consulte el ejemplo anterior.
Usar agregación de ventanas deslizantes	Suavizar las fluctuaciones en las señales. Los clientes con planes de precios de Calcular avanzados y básicos pueden incurrir en cargos CCU adicionales al emplearlo. Para obtener más detalles, consulte la sección de precios de ventanas corredizas.
Método de transmisión	Controle cómo se recopilan sus datos antes de ser evaluados. Seleccione la opción que mejor coincida con sus datos.
Demora	Establezca cuánto tiempo se debe esperar para los eventos que pertenecen a cada ventana de evaluación. Un tiempo de demora mayor puede aumentar la precisión de la alerta pero retrasar la notificación.
Estrategia para llenar huecos	Define cómo nuestro análisis maneja los datos faltantes.
Retraso en la evaluación	Si desea que New Relic espere una duración específica antes de comenzar a evaluar el umbral en relación con su señal, habilite esta función y configure el tiempo de espera deseado.

Establecer el umbral de condición

1. Para crear un Predictive Alert, debe establecer el tipo de umbral en Static. Para obtener más información, consulte la documentación del umbral estático.

2. Para implementar la capacidad predictiva, habilite el interruptor Predict future behavior .

   

3. Establezca qué tan lejos en el futuro desea predecir ajustando el tiempo de anticipación.

   • Tiempo mínimo de anticipación: dos veces la duración de la ventana.
   • Tiempo máximo de anticipación: 360 veces la duración de la ventana.

4. Establezca el comportamiento de Predictive Alert cuando la señal real supera el umbral. Puede elegir cerrar el Predictive Alert y abrir una alerta real, o mantener el Predictive Alert abierto para reducir el ruido.

5. Una vez completada la configuración del umbral de condición, haga clic en Next.

Agregar detalles de condición de alerta

Nombra tu condición de alerta y anéxala a una política de alertas. Para obtener más detalles, consulte Detalles de la condición de alerta.

Luego de completar todos los pasos anteriores, configuró con éxito una condición de alerta con capacidad predictiva.