HAQM Lookout for Metrics utilise le machine learning (ML) pour détecter les anomalies dans pratiquement toutes les métriques commerciales ou opérationnelles de séries chronologiques, telles que les performances en termes de chiffre d'affaires, les transactions d'achat et les taux d'acquisition et de fidélisation des clients, sans qu'aucune expérience en ML ne soit nécessaire.
Détection des anomalies optimisée par le ML
HAQM Lookout for Metrics surveille les métriques et détecte les anomalies avec une grande précision grâce à la technologie ML. Il utilise des modèles ML spécialisés pour détecter les anomalies en fonction des caractéristiques de vos données. Aucune expérience en ML n'est pas nécessaire pour utiliser HAQM Lookout for Metrics.
Regroupement et classement des anomalies
HAQM Lookout for Metrics regroupe automatiquement les anomalies qui pourraient être liées à un même événement et les classe par ordre de gravité, afin que vous puissiez vous concentrer sur ce qui importe le plus à un moment donné.
Résultats ajustables
Vous pouvez fournir un retour d'information sur la pertinence des anomalies détectées. Ces informations aident HAQM Lookout for Metrics à ajuster les résultats en fonction de vos paramètres. La précision des résultats continue d'augmenter au fil du temps, à mesure que vous fournissez davantage de commentaires.
Compatibilité des sources de données
HAQM Lookout for Metrics se connecte de manière transparente aux sources de données courantes, notamment HAQM Simple Storage Service (HAQM S3), HAQM Redshift, HAQM Relational Database Service (HAQM RDS), HAQM CloudWatch, Salesforce, Marketo, Dynatrace, Singular, Zendesk, Servicenow, Infor Nexus, Trendmicro, Veeva, Google Analytics et Amplitude.
Alertes automatisées personnalisées
Une fois qu'HAQM Lookout for Metrics a créé un modèle de détection d'anomalie, ou détecteur, vous pouvez lui associer des alertes en utilisant les connecteurs de sortie pris en charge tels qu'HAQM Simple Notification Service (HAQM SNS), les fonctions AWS Lambda, Datadog, PagerDuty, Webhooks et Slack. Vous pouvez créer des alertes personnalisées pour vous avertir lorsque HAQM Lookout for Metrics détecte une anomalie d'un niveau de gravité donné.
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