„Microsoft Lumos“ dabar atvirojo kodo būdu leidžia stebėti interneto programų metriką ir greitai aptikti anomalijas pašalindama klaidingus teiginius

Žinios
„Microsoft“ / „Microsoft Lumos“ dabar atvirojo kodo būdu leidžia stebėti interneto programų metriką ir greitai aptikti anomalijas pašalindama klaidingus teiginius 3 minutes perskaityta

„Microsoft“



geriausia mini itx pagrindinė plokštė

„Microsoft“ atvėrė prieigą prie „Lumos“ - galingos „Python“ bibliotekos, skirtos automatiškai nustatyti ir diagnozuoti metrines regresijas „žiniatinklio mastelio“ programose. Pranešama, kad biblioteka buvo labai aktyvi „Microsoft Teams“ ir „Skype“. Iš esmės dabar labai atviras šaltinis yra labai galingas ir protingas „anomalijų detektorius“, kurį žiniatinklio kūrėjai gali pastebėti ir spręsti pagrindinės našumo metrikos regresijas, tuo pačiu beveik pašalindami daugumą klaidingų teigiamų rezultatų.

„Microsoft Lumos“ dabar yra atviro kodo. Jis buvo aktyviai naudojamas pasirinktuose „Microsoft“ produktuose ir dabar bus prieinamas visai interneto ir programų kūrimo bendruomenei. Pranešama, kad biblioteka leido inžinieriams aptikti šimtus metrikos pokyčių ir atmesti tūkstančius melagingų pavojaus signalų, iškilusių anomalijų detektoriais.



„Lumos“ sumažina klaidingai teigiamų įspėjimų rodiklį daugiau nei 90 procentų, teigia „Microsoft“:

„Lumos“ yra nauja metodika, apimanti esamus, domenui būdingus anomalijų detektorius. Tačiau „Microsoft“ tikina, kad „Python“ biblioteka gali sumažinti klaidingai teigiamų pavojaus signalų rodiklį daugiau nei 90 procentų. Kitaip tariant, kūrėjai dabar gali drąsiai spręsti nuolatines problemas, o ne periodines problemas, kurios neturėjo ilgalaikio žalingo poveikio.



Internetinių paslaugų būklė paprastai stebima laikui bėgant sekant Pagrindinių efektyvumo rodiklių (KPI) metriką. Inžinieriams, atliekantiems „regresijos analizę“, reikia daug laiko ir išteklių norint išsiaiškinti problemas, kurios gali rodyti dideles problemas. Šios problemos gali padidinti veiklos išlaidas ir net prarasti vartotojus, jei jų nebus išspręsta.



Nereikia pridėti, kad kiekvienos KPI regresijos priežasties nustatymas užima daug laiko. Be to, komandos dažnai praleidžia daug laiko analizuodamos problemas tik norėdamos sužinoti, kad tai tik anomalija. Čia praverčia „Microsoft Lumos“. „Python“ biblioteka pašalina procesą, nustatantį, ar pokyčiai įvyko dėl populiacijos pasikeitimo, ar dėl produkto atnaujinimo, pateikdama svarbiausių kintamųjų sąrašą pagal prioritetus, paaiškindama metrikos vertės pokyčius.



„Microsoft Lumos“ taip pat tarnauja platesniam metrikos skirtumo tarp bet kurių dviejų duomenų rinkinių supratimo tikslui. Įdomu tai, kad platforma apima „šališkumą“, o lygindama kontrolės ir gydymo duomenų rinkinį, tuo pačiu išlikdama agnostinė laiko juostos komponentui, „Lumos“ gali ištirti anomalijos.

Kaip veikia „Microsoft Lumos“?

„Microsoft Lumos“ dirba su A / B testavimo principais, kad palygintų duomenų rinkinių poras. „Python“ biblioteka prasideda patikrindama, ar metrikos regresija tarp duomenų rinkinių yra statistiškai reikšminga. Tada atliekama populiacijos šališkumo patikra ir šališkumo normalizavimas, siekiant atsižvelgti į bet kokius populiacijos pokyčius tarp dviejų duomenų rinkinių. „Lumos“ nusprendžia, kad šio klausimo neverta spręsti, jei metrikoje nėra statistiškai reikšmingos regresijos. Tačiau jei metrikos delta yra statistiškai reikšminga, „Lumos“ žymi ypatybes ir ranguoja jas pagal jų indėlį į deltą tikslinėje metrikoje.

„Lumos Python“ biblioteka yra pagrindinis įrankis stebint šimtų metrikų scenarijus. Kūrėjai ir komandos, atliekančios našumo analizę, galėtų stebėti ir dirbti su „Microsoft“ skambinimo, susitikimų ir viešojo komutuojamo telefono tinklo (PSTN) paslaugų patikimumu. Biblioteka veikia „Azure Databricks“, bendrovės „Apache-spark“ paremtoje didžiųjų duomenų analizės tarnyboje. Jis sukonfigūruotas paleisti su keletu užduočių, išdėstytų pagal prioritetus, sudėtingumą ir metrikos tipą. Darbai baigiami asinchroniškai. Tai reiškia, kad jei sistema aptinka anomaliją, suveikia „Lumos“ darbo eiga, o biblioteka protingai analizuoja ir tikrina, ar verta anomaliją spręsti ir spręsti.

„Microsoft“ pastebėjo, kad nėra garantuojama, kad „Lumos“ sulauks visų paslaugų regresų. Be to, norint teikti patikimas įžvalgas, paslaugai reikės daugybės duomenų rinkinių. Bendrovė planuoja įtraukti nuolatinę metrikos analizę, atlikti geresnį funkcijų reitingavimą ir įdiegti funkcijų grupes. Šie veiksmai turėtų spręsti pagrindinį daugialypiškumo iššūkį vertinant objektus.

Žymos „Microsoft“