異常検知の有効化

逸脱検知は各アプリケーションで個別に有効にする必要があります。

  1. >
    • [アプリケーション（Applications）]

    • データベース

    • ユーザエクスペリエンス: ブラウザアプリケーション
    • ユーザーエクスペリエンス: モバイルアプリケーション
  2. [Anomaly Detection] を [ON] に切り替えます。
    逸脱検知を有効にした後、逸脱検知と根本原因の自動分析が使用可能になるまでには、48 時間かかります。その間、アプリケーションの機械学習モデルがトレーニングされます。
  3. [Alert & Respond] > [Anomaly Detection] > [Model Training] を選択して、ビジネストランザクション、ベースページ、およびネットワークリクエストのトレーニングステータスを表示します（該当する場合）。

    この表で、トレーニングステータスについて説明します。

    ステータス 意味
    トレーニング中 そのビジネストランザクション、ベースページ、ネットワークリクエストでモデルトレーニングが進行中です。
    準備 モデルトレーニングが完了し、ビジネストランザクション、ベースページ、ネットワークリクエストは正常です。
    警告 モデルトレーニングは完了していますが、ビジネストランザクション、ベースページ、ネットワークリクエストで、トレーニング期間中に 1 つ以上の警告レベルの異常が発生しています。
    クリティカル（Critical） モデルトレーニングは完了していますが、ビジネストランザクション、ベースページ、ネットワークリクエストで、トレーニング期間中に 1 つ以上のクリティカルレベルの異常が発生しています。
    使用不可 モデルトレーニングが完了していないため、ビジネストランザクション、ベースページ、ネットワークリクエストで逸脱検知が表示されません。
モデルのトレーニングは、異常検知が有効である限り継続されます。たとえば、ビジネストランザクションへのトラフィックがその日のトレーニングの妨げになるのに十分な時間中断された場合、異常検知は過去 7 日間のモデルを使用して機能し続けます。
注: サンプルサイズが非常に小さく、結果として得られるモデルが信頼できないため、1 分あたりのコール数（CPM）が非常に低いビジネストランザクション向けにトレーニングされた機械学習モデルはありません。