Apigee Edge belgelerini görüntülüyorsunuz.
Apigee X belgelerine gidin. bilgi
API İzleme, önceden tanımlanmış bir koşul grubuna göre uyarıları tetikleyen, kalıba dayalı kurallar oluşturmanıza olanak tanır. Bu tür uyarılara sabit uyarılar denir ve API İzleme'nin ilk sürümünde desteklenen tek uyarı türüydü.
Örneğin, aşağıdaki durumlarda sabit bir uyarı oluşturabilirsiniz:
- [Hedefim mytarget1] için [10 dakika] boyunca [5xx hatalarının oranı] [%10]['dan büyük]
- [count of 2xx errors] [is less than] [50] for [5 minutes] in [region us-east-1]
- [p90 gecikmesi], [proxy myproxy1] üzerinde [10 dakika] boyunca [750 ms'den] [büyük]
Düzeltilmiş bir uyarının koşulları karşılandığında API İzleme, sorunu size bildirmek için uyarı oluşturur. Ancak API İzleme'nin uyarı oluşturabilmesi için belirli uyarı koşullarını tanımlamış olmanız gerekir.
Sabit uyarılar değerli olsa da trafik kalıpları zaman içinde değiştiği için bir koşul için doğru eşikleri belirlemek zor olabilir. Örneğin, eşiği çok düşük ayarlarsanız çok sayıda uyarı alırsınız. Eşiği çok yüksek ayarlarsanız bazı kritik sorunları veya kesintileri kaçırabilirsiniz.
Anormallik algılama
Anormallik algılama özelliği sayesinde, trafik ve performans sorunlarını önceden belirlemek yerine Edge'in bunları algılamasına izin verebilirsiniz. Edge, kuruluş, ortam ve bölge düzeylerinde otomatik olarak anomali koşullarını arar. Algılandığında anomali, Edge kullanıcı arayüzündeki Events kontrol panelinde gösterilmek üzere günlüğe kaydedilir.
Anomali algılama, yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) modellerini geçmiş API verilerinize uygulayarak çalışır. Anomali algılama, üretkenliğinizi artırmak ve API sorunlarınızın ortalama çözüm süresini (MTTR) azaltmak için aklınıza bile gelmeyen senaryolarla ilgili anlık uyarılar verebilir.
Algılanan anormalliklere örnek olarak, yeni bir API sürümünün beklenmedik bir trafik artışına ve API'de gecikme süresinin buna bağlı olarak artmasına neden olduğu durumlar verilebilir. Alternatif olarak, arka uçtaki yanlış yapılandırılmış bir yayın, API tarafından bildirilen arka uç hatalarında artışa neden olabilir.
Tespit edilen bir anormallik aşağıdaki bilgileri içerir:
- Anormalliğe neden olan metrik (ör. proxy gecikmesi veya HTTP hata kodu).
- Anormallik eşiği. Eşik hafif, orta veya ciddi olabilir.
Örneğin, Edge aşağıdaki gibi bir anormalliği otomatik olarak algılayabilir:
- [environment prod, region region1] içinde [503 hatalarında] [hafif bir artış]
- [environment prod, region region2] içinde [4xx hatalarında] [orta] [artış]
- [environment prod, region region3] içinde [severe] [latency increase]
Etkinlikler gösterge tablosunda gösterilen anormallik bilgilerinden yararlanarak bu koşullar hakkında sizi bilgilendirecek yeni bir uyarı türü (anormallik uyarısı) oluşturabilirsiniz.
Anormallik türleri
Edge, aşağıdaki anormallik türlerini otomatik olarak algılar:
- Kuruluş, ortam ve bölge düzeyinde HTTP 503 hatalarında artış
- Kuruluş, ortam ve bölge düzeyinde HTTP 504 hatalarında artış
- Kuruluş, ortam ve bölge düzeyinde tüm HTTP 4xx veya 5xx hatalarında artış
- Kuruluş, ortam ve bölge düzeyinde 90. yüzdelik dilim (p90) için toplam yanıt gecikmesinde artış
Anormallik algılamayı etkinleştirme
Anormallik algılama, varsayılan olarak Edge kuruluşları ve ortamları için devre dışıdır. Anomali algılamayı etkinleştirmek için Apigee Edge Destek Ekibi'ne belirli bir kuruluş ve ortam için etkinleştirme isteği gönderin. Apigee, ortamınızı değerlendirir ve anormallik algılamanın etkinleştirilip etkinleştirilemeyeceğini size bildirir.
Performans nedeniyle, anomali algılamayı tüm kuruluşlarda ve ortamlarda etkinleştirmeyin. Apigee, yalnızca saniyede ortalama en az 10 işlem (tps) trafik yüküne sahip bir kuruluş ve ortamda anomali algılamayı etkinleştirmenizi önerir.
Anormallik algılamanın etkin olup olmadığını kontrol etme
Anormallik algılama özelliğinin etkin olup olmadığını kontrol etmek için:
- Edge kullanıcı arayüzünde Analyze > Alert Rules'u (Analiz > Uyarı Kuralları) seçin.
+ Uyarı düğmesini seçin. Uyarı oluşturma paneli açılır:
İstediğiniz Ortam'ı seçin.
Uyarı türü için Anormallik seçeneği devre dışıysa anormallik algılama devre dışıdır.