Informationen zur Anomalieerkennung

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Mit API-Monitoring können Sie musterbasierte Regeln erstellen, die Benachrichtigungen basierend auf vordefinierten Bedingungen auslösen. Diese Arten von Benachrichtigungen werden als feste Benachrichtigungen bezeichnet und als einzige Benachrichtigungsarten im ersten Release von API Monitoring unterstützt.

Sie können beispielsweise in folgenden Fällen eine feste Benachrichtigung auslösen:

  • [Rate von 5xx-Fehlern] [ist größer als] [10 %] für [10 Minuten] ab [ target mytarget1]
  • [Anzahl der 2xx-Fehler] [ist weniger als] [50] für [5 Minuten] in [Region us-east-1]
  • [p90-Latenz] [ist größer als] [750 ms] für [10 Minuten] am [Proxy myproxy1]

Wenn die Bedingungen einer festen Benachrichtigung erfüllt sind, löst API-Monitoring eine Warnung aus, um Sie über das Problem zu informieren. Sie müssen jedoch die spezifischen Benachrichtigungsbedingungen definieren, bevor API-Monitoring die Warnung auslösen kann.

Feste Benachrichtigungen sind zwar wertvoll, aber es kann schwierig sein, die richtigen Grenzwerte für eine Bedingung zu bestimmen, da sich Verkehrsmuster im Laufe der Zeit ändern. Beispiel: Wenn Sie einen Grenzwert zu niedrig festlegen, erhalten Sie zu viele Benachrichtigungen. Wenn Sie einen zu hohen Schwellenwert festlegen, verpassen Sie möglicherweise einige kritische Probleme oder Ausfälle.

Anomalieerkennung

Mit der Anomalieerkennung können Sie Edge anweisen, Traffic- und Leistungsprobleme zu erfassen, anstatt diese selbst auffinden zu müssen. Edge sucht automatisch nach Anomaliebedingungen auf Organisations-, Umgebungs- und Regionalebene. Einmal erkannt wird die Anomalie zur Anzeige im Ereignis-Dashboard in der Edge-Benutzeroberfläche protokolliert.

Bei der Anomalieerkennung werden Modelle aus den Bereichen künstliche Intelligenz (ML) und maschinelles Lernen (ML) auf Ihre historischen API-Daten angewendet. Die Anomalieerkennung kann dann Warnungen in Echtzeit für Szenarien auslösen, die Sie noch nicht bedacht haben, und so Ihre Produktivität verbessern und die mittlere Zeit bis zur Lösung (MTTR, Mean Time To Resolution) Ihrer API-Probleme reduzieren.

Beispiele für erkannte Anomalien können Situationen sein, bei denen ein neuer API-Release zu einem unerwarteten Traffic-Anstieg und einer entsprechenden Erhöhung der Latenz für die API führt. Oder ein falsch konfigurierter Release im Back-End führt zu einem Anstieg der Back-End-Fehler, die von der API gemeldet werden.

Eine erkannte Anomalie enthält folgende Informationen:

  • Den Messwert, der die Anomalie verursacht hat, z. B. Proxy-Latenz oder einen HTTP-Fehlercode.
  • Der Grenzwert der Anomalie. Der Grenzwert kann sleicht, moderate oder severe sein.

Edge kann beispielsweise automatisch eine Anomalie erkennen wie:

  • [leicht] [Zunahme in 503-Fehlern] in [in Umgebung prod, Region region1]
  • [mäßig] [Zunahme von4xx-Fehlern] in [Umgebung prod, Region region2]
  • [schwerwiegend] [Latenzzunahme] in [Umgebung prod, region3]

Anhand der im Anomalie-Dashboard angezeigten Informationen zu Anomalien können Sie einen neue Art von Benachrichtigung erstellen, die als Anomalie bezeichnet wird, um Sie auf diese Bedingungen hinzuweisen.

Anomalietypen

Edge erkennt automatisch die folgenden Arten von Anomalien:

  • Zunahme von HTTP 503-Fehlern auf Organisations-, Umgebungs- und Regionsebene
  • Zunahme von HTTP 504-Fehlern auf Organisations-, Umgebungs- und Regionsebene
  • Zunahme aller HTTP 4xx- oder 5xx-Fehler auf Organisations-, Umgebungs- und Regionsebene
  • Zunahme der Gesamtantwortlatenz für das 90. Perzentil (p90) auf Organisations-, Umgebungs- und Regionsebene

Anomalieerkennung aktivieren

Standardmäßig ist die Anomalieerkennung für Edge-Organisationen und -Umgebungen deaktiviert. Senden Sie eine Anfrage an den Apigee Edge-Support, um die Anomalieerkennung für eine bestimmte Organisation und Umgebung zu aktivieren. Apigee wertet Ihre Umgebung aus und teilt Ihnen mit, ob die Anomalieerkennung aktiviert werden kann.

Aus Leistungsgründen sollten Sie die Anomalieerkennung nicht für alle Organisationen und Umgebungen aktivieren. Apigee empfiehlt, dass Sie die Anomalieerkennung nur für eine Organisation und Umgebung mit einer durchschnittlichen Traffic-Auslastung von mindestens 10 Transaktionen pro Sekunde (tps) aktivieren.

Prüfen, ob die Anomalieerkennung aktiviert ist

So prüfen Sie, ob die Anomalieerkennung aktiviert ist:

  1. Wählen Sie in der Edge-Benutzeroberfläche Analysieren > Benachrichtigungsregeln aus.
  2. Wählen Sie die Schaltfläche + Benachrichtigen aus. Der Bereich "Benachrichtigung erstellen" wird geöffnet:

    Grafik: Anomaliebenachrichtigungen konfigurieren
  3. Wählen Sie die gewünschte Umgebung aus.

    Wenn die Option Anomalie für Benachrichtigungsart ausgegraut ist, ist die Anomalieerkennung deaktiviert.