Le 09/10/2025, AWS mettra fin à la prise en charge d'HAQM Lookout for Metrics. Après le 09/10/2025, vous ne pourrez plus accéder à la console Lookout for Metrics ni aux ressources de Lookout for Metrics. Pour plus d'informations, consultez la section Transition vers l’abandon d’HAQM Lookout for Metrics.

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HAQM Lookout for Metrics

Détectez automatiquement les anomalies dans les métriques et identifier leurs causes profondes.

Démarrer avec HAQM Lookout for Metrics

Pourquoi choisir HAQM Lookout for Metrics ?

La détection d’anomalies inattendues représente un défi, car les méthodes traditionnelles sont manuelles et sujettes à erreur. Lookout for Metrics utilise le ML pour détecter et diagnostiquer les erreurs dans vos données, sans avoir à recourir à des experts en intelligence artificielle (IA).

Avantages

Réduisez les faux positifs et utilisez le machine learning (ML) pour détecter avec précision les anomalies dans les métriques métier.

Diagnostiquez la cause racine des anomalies en regroupant les valeurs aberrantes apparentées. Résumez les causes racines et classez-les par ordre de gravité.

Intégrez de manière transparente les bases de données AWS, les services de stockage et les applications SaaS tierces pour surveiller les métriques et détecter les anomalies.

Automatisez des alertes et des actions personnalisées lorsque des anomalies sont détectées.

Cas d'utilisation

Identifiez les variations inhabituelles en matière d'abonnements, de taux de conversion et de revenus, afin de rester à l'affût des modifications soudaines.

Détectez les pics et les creux dans les métriques pour mieux comprendre les problèmes liés aux clients, les taux de désabonnement et les taux d'installation ou d'achat.

Comprenez automatiquement quand votre campagne est en dépassement de budget, en sous-performance ou en erreur, sans devoir intervenir manuellement.

Optimisez l'engagement des utilisateurs en détectant les changements relatifs aux nouveaux utilisateurs, aux installations d'applications, aux achats intégrés ou à la fidélisation.

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