Добавление элемента ML-модели на основе эллиптического конверта
Добавление элементов ML-моделей доступно системным администраторам и пользователям с правом Создание моделей из группы прав Управление ML-моделями.
Функциональность доступна после добавления лицензионного ключа.
Чтобы добавить элемент ML-модели на основе эллиптического конверта:
- В основном меню выберите раздел Модели.
- Для добавления эллиптического конверта выполните следующие действия:
- В дереве активов рядом с именем ML-модели, к которой вы хотите добавить эллиптический конверт, откройте вертикальное меню
и выберите пункт Создать элемент. - В открывшемся окне выберите тип элемента Эллиптический конверт.
- Нажмите на кнопку Создать.
Справа отобразится список параметров.
- В дереве активов рядом с именем ML-модели, к которой вы хотите добавить эллиптический конверт, откройте вертикальное меню
- В поле Имя укажите имя элемента ML-модели.
- В поле Описание укажите описание элемента ML-модели.
- В блоке параметров Общие параметры элемента выполните следующие действия:
- В поле Период напоминания (сек.) укажите период в секундах, при достижении которого ML-модель сгенерирует повторный инцидент при сохранении аномального поведения в каждом узле РИВС.
По умолчанию этот параметр имеет значение
0, что соответствует отсутствию напоминаний. - В поле Период подавления повторных срабатываний (сек.) укажите период в секундах, в течение которого ML-модель не регистрирует повторные инциденты от одного и того же элемента.
По умолчанию этот параметр имеет значение
0(повторные инциденты не подавляются). - В поле Интервал наблюдения за аномалией (сек.) укажите период в секундах, в течение которого отслеживается аномальное поведение тега для принятия решения о регистрации инцидента.
- В поле Доля длительности аномалии в интервале укажите в виде десятичной дроби долю от периода, заданного в параметре Интервал наблюдения за аномалией (сек.), при достижении которой элемент ML-модели зарегистрирует инцидент.
Вы можете указать значение в диапазоне от
0до1. - В поле Порог регистрации инцидентов укажите пороговое значение, при достижении которого происходит регистрация инцидента.
По умолчанию значение порога автоматически корректируется после каждого обучения элемента. Если после завершения обучения вы включите переключатель Зафиксировать порог регистрации инцидентов, то значение порога будет зафиксировано и не изменится после повторного обучения элемента. При необходимости вы можете изменить значение этого параметра.
- В поле Цвет точек-индикаторов инцидентов выберите цвет точек-индикаторов инцидентов, зарегистрированных элементом ML-модели, на графиках в разделах Мониторинг и История. В этом цвете также будет отображаться график артефакта, сформированный этим элементом.
- Если требуется, в раскрывающемся списке Статус инцидента выберите статус инцидента, который будет автоматически присвоен инцидентам, зарегистрированным элементом ML-модели.
По умолчанию статус не установлен.
- Если требуется, в раскрывающемся списке Причина инцидента выберите причину инцидента, которая будет автоматически задана для инцидентов, зарегистрированных элементом ML-модели, если эта причина заранее известна.
- Если требуется, в раскрывающемся списке Приоритет инцидента выберите приоритет, который будет автоматически присвоен инцидентам, зарегистрированным элементом ML-модели.
По умолчанию инциденту присваивается приоритет Средний.
- Если требуется, в поле Экспертные рекомендации укажите экспертные рекомендации, которые будет автоматически добавлены инцидентам, зарегистрированным элементом ML-модели, если содержание этих рекомендаций заранее известно.
- В поле Период напоминания (сек.) укажите период в секундах, при достижении которого ML-модель сгенерирует повторный инцидент при сохранении аномального поведения в каждом узле РИВС.
- В поле Шаг сетки (сек.) укажите период РИВС для элемента в секундах в виде целого числа или десятичной дроби.
- В блоке параметров Входные теги выполните следующие действия:
- Нажмите на кнопку Выбрать теги.
Откроется панель Выбор тегов модели, отображающая таблицу с деревом активов.
- Если требуется настроить отображение таблицы с деревом активов, выполните следующие действия:
- Нажмите на кнопку
, расположенную в правом верхнем углу панели. - Установите флажки рядом с теми столбцами таблицы, которые необходимо отображать.
- Нажмите на кнопку Сохранить.
- Нажмите на кнопку
- Если требуется использовать теги, входящие в определенные пресеты, выполните следующие действия:
- Нажмите на кнопку
, расположенную в правом верхнем углу панели. - Выберите нужные пресеты.
При необходимости введите поисковый запрос в поле Поиск. Поиск выполняется по мере ввода символов в строку поиска.
- Нажмите на кнопку Применить.
В панели Выбор тегов модели отобразятся теги, входящие в выбранные пресеты.
- Нажмите на кнопку
- Для выбора тегов, выполните одно из следующих действий:
- Если требуется выбрать определенный тег, включите переключатель в столбце Входной тег для нужного тега.
- Если требуется выбрать несколько тегов, установите флажки рядом с нужными тегами и в раскрывающемся списке Массовые действия выберите элемент Включить.
- Если требуется отобразить только теги, которые были выбраны в качестве входных, включите переключатель Используемые теги над деревом активов.
- Если требуется исключить выбранные теги из входных, установите флажки рядом с нужными тегами и в раскрывающемся списке Массовые действия выберите элемент Исключить.
- Нажмите на кнопку Сохранить.
- Нажмите на кнопку Выбрать теги.
- В правом верхнем углу страницы нажмите на кнопку Сохранить.
При создании первого элемента в составе ML-модели в дереве активов будет автоматически создана группа Эллиптические конверты. Созданный элемент отобразится в этой группе.
Элементу ML-модели будет присвоен статус Не обучен, а ML-модели, к которой относится добавленный элемент, будет присвоен статус Не обучена. Для запуска инференса ML-модели требуется обучить все ее предиктивные элементы и элементы на основе эллиптического конверта.