Эллиптический конверт ML-модели обучен на определенном подмножестве тегов и может выявлять выбросы (аномалии) в наборе данных. В результате обучения ML-модели в фазовом пространстве формируется эллиптическая область такая, что состояния, попадающими в эту область, считаются нормальными. При выявлении состояний, удаление которых от центра эллиптической области сравнялось или превысило установленный порог, элемент на основе эллиптического конверта регистрирует инцидент. В параметрах элемента модели вы можете просмотреть, какие теги анализируются элементом (параметр Входные теги).
Для каждого инцидента, зарегистрированного элементом на основе эллиптического конверта, автоматически определяются теги, при исключении которых из состава ML-модели наблюдаются наименьшие отклонения от нормального состояния. Из этих тегов формируется пресет Теги инцидента #<идентификатор инцидента>, который доступен для выбора в разделе История при переходе в него из таблицы инцидентов по нажатию на дату и время регистрации конкретного инцидента. Теги в составе пресета Теги инцидента #<идентификатор инцидента> отсортированы в порядке убывания отклонения их поведения от ожидаемого. Тег с наибольшим влиянием на регистрацию инцидента выводится в таблице инцидентов в разделе Инциденты.
ML-модель может включать в себя один или несколько элементов ML-модели, функционирующих параллельно. В разделах История и Мониторинг вы можете выбрать определенный элемент ML-модели для отображения инцидентов, зарегистрированных в результате работы определенного элемента модели. Зарегистрированные инциденты отображаются в нижней части графика артефакта элемента ML-модели в виде цветных точек-индикаторов.
В начало