Microsoft Lumos tagad ir atvērta pirmkoda programma, kas ļauj uzraudzīt tīmekļa lietotņu metriku un ātri atklāt anomālijas, novēršot viltus pozitīvos datus

Microsoft Lumos tagad ir atvērta pirmkoda programma, kas ļauj uzraudzīt tīmekļa lietotņu metriku un ātri atklāt anomālijas, novēršot viltus pozitīvos datus

Microsoft / Microsoft Lumos tagad ir atvērta pirmkoda programma, kas ļauj uzraudzīt tīmekļa lietotņu metriku un ātri atklāt anomālijas, novēršot viltus pozitīvos datus 3 minūtes lasīts

Microsoft

Korporācija Microsoft ir atvērusi piekļuvi ‘Lumos’ - jaudīgai Python bibliotēkai, lai automātiski noteiktu un diagnosticētu metriskās regresijas “tīmekļa mēroga” lietojumprogrammās. Kā ziņots, bibliotēka ir bijusi ļoti aktīva Microsoft Teams un Skype iekšienē. Būtībā ļoti spēcīgs un inteliģents “anomāliju detektors” tagad ir atvērts un pieejams tīmekļa izstrādātājiem, lai pamanītu un novērstu regresijas galvenajos veiktspējas rādītājos, vienlaikus gandrīz novēršot lielāko daļu viltus pozitīvo rezultātu.



Microsoft Lumos tagad ir atvērtā koda. Tas tika aktīvi izmantots atsevišķos Microsoft produktos, un tagad tas būs pieejams vispārējai tīmekļa un lietotņu izstrādes kopienai. Kā ziņots, bibliotēka ļāva inženieriem atklāt simtiem izmaiņu metrikā un noraidīt tūkstošiem viltus trauksmju, kuras atklāja anomāliju detektori.



Lumos samazina viltus pozitīvu brīdinājumu līmeni par vairāk nekā 90 procentiem, apgalvo Microsoft:

Lumos ir jauna metodika, kas ietver esošus, domēnam raksturīgus anomāliju detektorus. Tomēr Microsoft garantē, ka Python bibliotēka var samazināt viltus pozitīvo brīdinājumu līmeni par vairāk nekā 90 procentiem. Citiem vārdiem sakot, izstrādātāji tagad var droši pārvarēt pastāvīgas problēmas, nevis periodiskas problēmas, kurām nebija ilgtermiņa kaitīgas ietekmes.

Tiešsaistes pakalpojumu stāvokli parasti uzrauga, laika gaitā izsekojot galveno veiktspējas rādītāju (KPI) rādītājiem. Inženieriem, kas veic regresijas analīzi, ir vajadzīgs daudz laika un resursu, lai atsijātu jautājumus, kas var liecināt par lielām problēmām. Šīs problēmas var izraisīt darbības izmaksu pieaugumu un pat lietotāju zaudēšanu, ja tās netiek risinātas.



Lieki piebilst, ka katras KPI regresijas pamatcēloņa izsekošana ir laikietilpīga. Turklāt komandas bieži pavada daudz laika, analizējot problēmas, tikai lai konstatētu, ka tās ir tikai anomālijas. Šeit noder Microsoft Lumos. Python bibliotēka novērš procesu, lai noteiktu, vai izmaiņas ir saistītas ar izmaiņām populācijā vai produkta atjaunināšanu, nodrošinot svarīgāko mainīgo prioritātes sarakstu, izskaidrojot metriskās vērtības izmaiņas.



Microsoft Lumos kalpo arī plašākam mērķim, lai izprastu metrikas atšķirību starp jebkurām divām datu kopām. Interesanti, ka platforma ietver “neobjektivitāti”, un, salīdzinot vadības un apstrādes datu kopu, vienlaikus saglabājot agnostiku ar laika rindas komponentu, Lumos var izpētīt anomālijas.

Kā darbojas Microsoft Lumos?

Microsoft Lumos strādā ar A / B testēšanas principiem, lai salīdzinātu datu kopu pārus. Python bibliotēka sākas ar pārbaudi, vai regresija metrikā starp datu kopām ir statistiski nozīmīga. Tad seko populācijas novirzes pārbaudei un novirzes normalizēšanai, lai ņemtu vērā visas iedzīvotāju skaita izmaiņas starp abām datu kopām. Lumos izlemj, ka jautājumu nav vērts turpināt, ja metrikā nav statistiski nozīmīgas regresijas. Tomēr, ja metrikas delta ir statistiski nozīmīga, Lumos iezīmē pazīmes un sarindo tās atbilstoši to ieguldījumam delta rādītājā metrikā.

Lumos Python bibliotēka kalpo kā galvenais rīks simtiem metriku scenāriju uzraudzībai. Izstrādātāji un komandas, kas veic veiktspējas analīzi, varētu uzraudzīt zvanu, sapulču un publiskā komutētā tālruņa tīkla (PSTN) pakalpojumu uzticamību un strādāt pie tā. Bibliotēka darbojas Azure Databricks, uzņēmuma Apache-spark balstītajā lielo datu analīzes pakalpojumā. Tas ir konfigurēts darbam ar vairākiem darbiem, kas ir sakārtoti atbilstoši prioritātei, sarežģītībai un metrikas tipam. Darbi tiek pabeigti asinhroni. Tas nozīmē, ka, ja sistēma atklāj anomāliju, tiek aktivizēta Lumos darbplūsma, un bibliotēka pēc tam gudri analizē un pārbauda, ​​vai anomāliju ir vērts novērst un novērst.

Korporācija Microsoft ir atzīmējusi, ka netiek garantēts, ka Lumos uztvers visas pakalpojumu regresijas. Turklāt, lai sniegtu uzticamu ieskatu, pakalpojumam būs nepieciešams liels skaits datu kopu. Uzņēmums plāno iekļaut nepārtrauktu metrikas analīzi, veikt labāku funkciju rangu un ieviest arī funkciju kopu. Šīm darbībām būtu jārisina multikolinearitātes primārā problēma objektu rangā.

Tagi Microsoft