私のブックマーク
ブックマークを追加
ブックマークを削除バケット取得API
1つ以上のバケットの異常検出ジョブの結果を取得します。
リクエスト
GET _ml/anomaly_detectors/<job_id>/results/buckets
GET _ml/anomaly_detectors/<job_id>/results/buckets/<timestamp>
前提条件
monitor_ml クラスター権限が必要です。この権限は machine_learning_user ビルトインロールに含まれています。
説明
バケット取得APIは、バケットごとにグループ化されたレコードの時系列ビューを提供します。
パスパラメータ
<job_id>- (必須、文字列) 異常検出ジョブの識別子。
<timestamp>- (オプション、文字列) 単一のバケット結果のタイムスタンプ。このパラメータを指定しない場合、APIはすべてのバケットに関する情報を返します。
クエリパラメータ
anomaly_score- (オプション、倍精度浮動小数点数) この値以上の異常スコアを持つバケットを返します。デフォルトは
0.0です。 desc- (オプション、ブール値) trueの場合、バケットは降順にソートされます。デフォルトは
falseです。 end- (オプション、文字列) この時間よりも早いタイムスタンプを持つバケットを返します。デフォルトは
-1で、これは未設定であり、結果は特定のタイムスタンプに制限されません。 exclude_interim- (オプション、ブール値)
trueの場合、出力は中間結果を除外します。デフォルトはfalseで、これは中間結果が含まれることを意味します。 expand- (オプション、ブール値) trueの場合、出力には異常レコードが含まれます。デフォルトは
falseです。 from- (オプション、整数) 指定された数のバケットをスキップします。デフォルトは
0です。 size- (オプション、整数) 取得するバケットの最大数を指定します。デフォルトは
100です。 sort- (オプション、文字列) リクエストされたバケットのソートフィールドを指定します。デフォルトでは、バケットは
timestampフィールドでソートされます。 start- (オプション、文字列) この時間以降のタイムスタンプを持つバケットを返します。デフォルトは
-1で、これは未設定であり、結果は特定のタイムスタンプに制限されません。
リクエストボディ
リクエストボディ内でクエリパラメータを指定することもできます。例外は from と size で、代わりに page を使用します:
pagepageのプロパティfrom- (オプション、整数) 指定された数のバケットをスキップします。デフォルトは
0です。 size- (オプション、整数) 取得するバケットの最大数を指定します。デフォルトは
100です。
レスポンスボディ
APIは、次のプロパティを持つバケットオブジェクトの配列を返します:
anomaly_score- (数値) バケットインフルエンサーの最大異常スコア、0-100の範囲。このスコアは、ジョブの全体的な、レート制限されたスコアです。バケット内のすべての異常レコードがこのスコアに寄与します。この値は、新しいデータが分析されると更新される可能性があります。
bucket_influencers- (配列) バケットインフルエンサーオブジェクトの配列。
bucket_influencersのプロパティanomaly_score- (数値) 各バケットインフルエンサーに対して計算された0-100の範囲の正規化スコア。このスコアは、新しいデータが分析されると更新される可能性があります。
bucket_span- (数値) バケットの長さ（秒単位）。この値は、ジョブで指定された
bucket_spanに一致します。 influencer_field_name- (文字列) インフルエンサーのフィールド名。
initial_anomaly_score- (数値) 各バケットインフルエンサーの0-100の範囲のスコア。このスコアは、バケットが処理された時点で計算された初期値です。
is_interim- (ブール値)
trueの場合、これは中間結果です。言い換えれば、結果は部分的な入力データに基づいて計算されます。 job_id- (文字列) 異常検出ジョブの識別子。
probability- (数値) この動作を持つバケットの確率、0から1の範囲。この値は300以上の小数点以下の精度を持つことができるため、
anomaly_scoreは人間が読みやすく、親しみやすい解釈として提供されます。 raw_anomaly_score- (数値) 内部。
result_type- (文字列) 内部。この値は常に
bucket_influencerに設定されます。 timestamp- (日付) これらの結果が計算されたバケットの開始時間。
bucket_span- (数値) バケットの長さ（秒単位）。この値は、ジョブで指定された
bucket_spanに一致します。 event_count- (数値) このバケットで処理された入力データレコードの数。
initial_anomaly_score- (数値) バケットインフルエンサーの最大
anomaly_score。この値は、バケットが処理された時点で計算された初期値です。 is_interim- (ブール値)
trueの場合、これは中間結果です。言い換えれば、結果は部分的な入力データに基づいて計算されます。 job_id- (文字列) 異常検出ジョブの識別子。
processing_time_ms- (数値) バケットの内容を分析し、結果を計算するのにかかった時間（ミリ秒単位）。
result_type- (文字列) 内部。この値は常に
bucketに設定されます。 timestamp- (日付) バケットの開始時間。このタイムスタンプはバケットを一意に識別します。バケットのタイムスタンプで正確に発生するイベントは、バケットの結果に含まれます。
例
Python
resp = client.ml.get_buckets(job_id="low_request_rate",anomaly_score=80,start="1454530200001",)print(resp)
Ruby
response = client.ml.get_buckets(job_id: 'low_request_rate',body: {anomaly_score: 80,start: '1454530200001'})puts response
Js
const response = await client.ml.getBuckets({job_id: "low_request_rate",anomaly_score: 80,start: 1454530200001,});console.log(response);
コンソール
GET _ml/anomaly_detectors/low_request_rate/results/buckets{"anomaly_score": 80,"start": "1454530200001"}
この例では、APIは指定されたスコアと時間制約に一致する単一の結果を返します:
Js
{"count" : 1,"buckets" : [{"job_id" : "low_request_rate","timestamp" : 1578398400000,"anomaly_score" : 91.58505459594764,"bucket_span" : 3600,"initial_anomaly_score" : 91.58505459594764,"event_count" : 0,"is_interim" : false,"bucket_influencers" : [{"job_id" : "low_request_rate","result_type" : "bucket_influencer","influencer_field_name" : "bucket_time","initial_anomaly_score" : 91.58505459594764,"anomaly_score" : 91.58505459594764,"raw_anomaly_score" : 0.5758246639716365,"probability" : 1.7340849573442696E-4,"timestamp" : 1578398400000,"bucket_span" : 3600,"is_interim" : false}],"processing_time_ms" : 0,"result_type" : "bucket"}]}
