逸脱検知の仕組み
逸脱検知は、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異常が発生した場合に、機械学習機能を使用して Mean Time to Detect（MTTD）を短縮します。特別に設計されたアルゴリズムが使用され、何も構成する必要はありません。
逸脱検知アルゴリズムは次のように動作します。
| エンティティ | モニター対象のメトリック |
|---|---|
| アプリケーション サーバ |
逸脱検知アルゴリズムは、[]（EPM）メトリックに異常な測定値が報告されているかどうかを検出します。 |
| ビジネストランザクション |
逸脱検知アルゴリズムは、[]（EPM）メトリックに異常な測定値が報告されているかどうかを検出します。 次に、アラートノイズを減らすように設計されたヒューリスティックを使用して、これらのメトリックの測定値から学習したデータを結合します。 |
| ブラウザ、アプリケーション、ベースページ別 | ブラウザアプリケーションの場合、逸脱検知アルゴリズムは、エンドユーザー応答時間について報告された異常な測定値を検出します。 |
| データベース | 逸脱検知アルゴリズムは、[]（EPM）メトリックに異常な測定値が報告されているかどうかを検出します。
|
| 特定のモバイルアプリケーションのネットワークリクエスト | モバイルアプリケーションの場合、逸脱検知アルゴリズムは、ネットワークリクエスト、1 分あたりの HTTP エラー、および 1 分あたりのネットワークエラーについて報告された異常な測定値を検出します。 |
逸脱検知では、収集するメトリックデータの正確性を確保するために、複数の手法が使用されます。
- 一時的なスパイクやデータがない期間は無視されます。
- メトリックデータが正規化されます。たとえば、EPM メトリックデータを判断する場合、[Calls per Minute]（CPM）の対応する増加がない限り、スパイクが実際の問題を示しているとは限りません。EPM データ自体が有用でない可能性があるため、逸脱検知ではエラー率（EPM/CPM）が使用されます。
- 従来の季節的なベースラインは適用されません。代わりに、信頼性の高い結果を得るために、EPM と ART のバリアンスを CPM に関連付けます。