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異常偵測包含三個主要階段：
訓練模型
異常偵測的運作方式是從歷來的時間序列資料中訓練 API Proxy 行為的模型。您無須採取任何行動即可訓練模型。Edge 會根據過去六小時的流量資料自動建立及訓練模型。因此，Edge 需要至少六小時的 API Proxy 資料訓練模型，才能訓練模型，然後才能記錄異常狀況。
記錄異常事件
在執行階段，Edge 異常偵測會將 API Proxy 的目前行為與模型預測的行為進行比較。這樣一來，當操作指標超出預測值時，異常偵測就會以特定可信度門檻判斷。舉例來說，5xx 錯誤率超出模型預測的速率時。
當 Edge 偵測到異常狀況時，就會自動將條件記錄到 Edge UI 中的事件資訊主頁。Edge 會記錄每次偵測到的異常狀況，並記錄輕微、中等或嚴重的可信度門檻。例如，嚴重異常狀況就是信賴度極高的異常狀況。
「事件」資訊主頁中顯示的事件清單包含 Edge 偵測到的所有異常狀況，以及所有觸發的快訊。快訊可能是固定快訊或異常快訊。
如何查看異常狀況：
- 在 Edge UI 中，依序按一下「分析」>「事件」。新的「事件」資訊主頁會顯示：
- 依下列條件篩選「事件」資訊主頁：
- 環境
- 區域
- 事件類型為「快訊」 (固定和異常) 或「異常」
- 異常狀況門檻 (僅限異常狀況)
- 時間範圍
如何細查異常狀況：
在「事件」資訊主頁選取「異常狀況」資料列，即可在 API Monitoring 的調查資訊主頁中開啟異常狀況。在以下範例中，您將調查 P90 延遲時間有些微增加的異常狀況。黃色直線代表發生異常狀況的位置：
選取畫面中的區塊，即可查看異常狀況詳細資料：
選取「意見回饋：這項異常狀況的準確度」，以便向 Apigee 提供意見回饋，協助改善異常偵測作業。請使用此連結指定流量模式是否為實際異常狀況、偵測結果的實用程度，並視需求留言：
產生快訊
根據預設，Edge 會產生異常事件，但不會引發異常狀況快訊。您可自行決定是否要查看「事件」資訊主頁，判斷偵測到的異常狀況是否為實際問題 (按照計算的門檻值)。如果是的話，您可以在目前或不同門檻層級針對該異常狀況建立快訊。下次發生異常狀況時，Edge 會發出快訊，然後會傳送電子郵件或其他類型的通知給您。
注意：提高快訊後，Edge 不會再次發出相同的快訊，直至已經過 10 分鐘，且快訊觸發條件仍然存在。此間隔可防止 Edge 針對相同條件發出重複的快訊。
如何建立異常快訊：
- 在「事件」資訊主頁選取異常狀況，即可查看上述異常狀況詳細資料 (如上所示)。
- 在異常詳細資料中選取「建立快訊」按鈕。建立快訊面板會隨即開啟。
設定快訊。您在以下範例中設定了快訊，讓系統對任何區域的
prod環境稍微增加 p90 延遲時間：
按一下「+ 通知」即可新增快訊通知。
通知詳細資訊 說明 頻道 選取您要使用的通知管道，並指定目的地：Email、Slack、PagerDuty 或 Webhook。 目的地 根據所選頻道類型指定目的地：
- 電子郵件：電子郵件地址，例如 joe@company.com
- Slack - Slack 頻道網址，例如 https://hooks.slack.com/services/T00000000/B00000000/XXXXX
- PagerDuty：PagerDuty 程式碼，例如 abcd1234efgh56789
Webhook - Webhook 網址，例如 https://apigee.com/test-webhook
注意：每則通知只能指定一個目的地。如要為同一頻道類型指定多個目的地，請新增其他通知。
- 如要新增其他通知，請重複步驟 4。
- 如果您已經新增通知，請設定下列欄位：
欄位 說明 節流 傳送通知的頻率。從下拉式清單中選取所需的值。 點按「儲存」。
系統會在下次發生異常狀況時通知您。