在揭露電腦視覺服務Amazon Lookout for Vision和設備偵測服務Amazon Lookout for Equipment之後，AWS現在還發布了一個新的機器學習服務，可自動監控指標，協助企業達到提升速度和精確度等目的，或者診斷異常現象，快速掌握像是收入意外大幅降低，或大量付款失敗等事件。
資料中突如其來的模式改變，可能代表著異常事件發生，除了網站技術故障，但也或許是尚未開發的商機，AWS提到，隨著企業收集越來越多的資料，需要具備偵測資料的變化，並能及時做出反應的能力，但是要偵測這些資料變化並不是一件簡單的事情。而AWS所推出的Lookout for Metrics服務，可以讓企業更容易地使用機器學習技術來監控指標，以提高對事件的反應能力。
Look for Metrics不僅能用於簡單的異常檢測，其提供開發人員與Amazon內部使用相同的技術來監控指標，只要透過點擊操作，就可以開始監控重要的指標，用戶不需要對機器學習有任何使用經驗與知識，就可以監控異常並發現造成異常的原因。
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為了要理解用戶的資料，Look for Metrics利用偵測器對資料進行學習，用戶可以創建偵測器，並且選擇5分鐘就是1天等不同的時間區間，決定偵測器匯入資料的頻率，根據用戶選擇的時間間隔，偵測器要能偵測異常，需花費數小時或是數天來學習資料，不過，用戶也能透過提供歷史資料，來加速學習歷程。
該服務可以連接到19個資料來源，包括Amazon的服務S3、CloudWatch和RDS等，還有Salesforce、Marketo和Zendesk等應用程式，以持續監控業務上的指標，Lookout for Metrics能夠自動檢視和準備資料使用機器學習技術偵測異常，當有多個指標受到異常事件影響，相關的指標會被匯總在一起，並總結出造成異常的根本原因，另外，AWS提到，該服務還會按嚴重性對異常進行排名，讓用戶可以確認需要優先解決的問題。
Lookout for Metrics也能被連接到通知和事件服務，諸如Amazon SNS、Slack、Pager Duty和AWS Lambda，進而使用戶可以創建自定義警示或是操作，自動產生錯誤報告，或是從產品目錄中刪除價格不正確的產品。當Lookout for Metrics服務開始回傳結果時，用戶可以在控制臺和API，取得異常相關性的回饋，而服務精確度也會隨著時間提高。
https://www.ithome.com.tw/news/143520
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Orignal From: AWS推出可偵測指標異常的Lookout for Metrics服務
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