GetMLServiceResults - 获取指定场景任务的算法分析结果

需要具备的基本权限如下

{
    "Version": "1",
    "Statement": [
        {
            "Action": [
                "log:Get*"
            ],
            "Resource": [
                "acs:log:*:*:mlservice/sls_builtin_*"
            ],
            "Effect": "Allow"
        }
    ]
}

在不同的情况，对于请求中的参数会不一样，具体如下：

日志内容实体识别（sls_builtin_service_log_struct）

body.parameter 相关的内容

{
  "is_struct": "true",
  "use_gpu": "true/false",
  "max_fields": "1"
}

• is_struct 为 true 时，表示日志格式为 JSON 结构。目前只支持设置为 true

• use_gpu 表示是否使用 gpu 资源

• max_fields 表示当日志格式为 JSON 结构时，最多分析其中的几个字段，默认只分析一个字段

body.input 相关的内容

[
  {
    "{column_name}": "{column_value}"
  }
]

输入的内容是一个是 JSON 结构数组，其中

• column_name 表示 JSON 结构的日志的某个字段名称

• column_value 表示 JSON 结构的日志的某个字段的值

时间序列异常检测（sls_builtin_service_metric_anomaly）

body.parameter 的相关内容

{
  "isOrdered": "true/false",
  "keys": "[]",
  "timeColumnName": "",
  "analysisColumnNames": "[]",
  "interval": "-1"
}

• isOrdered 表示输入的数据是否是有序的，如果输入的序列是按照时间维度从小到大，升序排列的，设置为 true，否则设置为 false

• interval 表示时间序列的间隔大小，按照秒来描述。比如：序列是每分钟一个点，则设置为 60；如果不确定序列的间隔，则设置为 -1

• timeColumnName 表示输入的序列中，时间维度的名称

• analysisColumnNames 表示输入的序列中，带分析的数值特征维度的名称，使用数组来表示，且需要将这个数组序列化成字符串

• keys 表示输入的数据的各列的名称，使用数组表示，且需要将这个数组序列化成字符串

body.input 的相关内容

[
  {
    "{column_name}": "{column_value}"
  }
]

输入的内容是一个是数组，其中

• column_name 表示序列中某个字段的名称

• column_value 表示序列中某个字段的值的内容。当 {column_name} 等于 {timeColumnName} 时，对应的值表示的是时间大小，使用 unixtime 时间戳来表示，单位是秒

高延时链路数据检测（sls_builtin_service_trace_rca）

body.parameter 的相关内容

{
  "project": "",
  "logstore": "",
  "endpoint": "",
  "role_arn": ""
}

• project 表示待分析的 Trace 数据存储在 SLS 中的 Project 的名称

• logstore 表示待分析的 Trace 数据存储在 SLS 中的 Logstore 的名称

• endpoint 表示 project 所在地域的 endpoint 信息，这里必须使用公网域名，内网域名无法访问

• role_arn 表示已经对该资源进行授权的角色信息，这里务必使用 ETLRole 或者 AuditRole 的 arn 信息

body.input 的相关内容

[
  {
    "service": "",
    "name": "",
    "from_ts_sec": "",
    "to_ts_sec": "",
    "slo_ts_micro": "",
    "batch_id": "",
    "trace_ids": "[]"
  }
]

输入的内容是一个是数组，切输入的数组的长度是 1，其中对应的参数的含义解释如下：

• service 表示某个或者某一批待诊断的 TraceID 的服务名称，可以从 logstore 中获得

• name 表示某个或者某一批待诊断的 TraceID 的服务名称，可以从 logstore 中获得

• from_ts_sec 表示待分析的开始时间戳，单位是秒

• to_ts_sec 表示待分析的结束时间戳，单位是秒

• batch_id 表示当前待分析的一批 TraceID 的名称

• trace_ids 表示当前请求中对应的 trace_id 的列表，使用 JSON 序列化成字符串

在不同的情况，对于请求的返回值会不一样，具体如下：

日志内容实体识别（sls_builtin_service_log_struct）

data 相关的内容

[
  {
    "{column_name}": "{column_value}"
  }
]

输出内容中每一个 JSON 结构与输入的 JSON 结构日志相对应，其中

• column_name 表示 JSON 结构的日志的被分析了的某个字段名称，最多有 max_fields 个字段被分析

• column_value 表示 JSON 结构的日志的被分析了的某个字段的值，字段值中的 NER 结果被标签 <ml_ner_${ner_type}></ml_ner_${ner_type}> 包裹，其中 ${ner_type} 是具体的 NER 类型

时间序列异常检测（sls_builtin_service_metric_anomaly）

data 的相关内容

[
  {
    "start": "",
    "end": "",
    "label": ""
  }
]

• start 表示检测出来的异常区间的开始时间

• end 表示检测出来的异常区间的结束时间

• label 表示检测出来的当前区间的异常类型

  • SPIKE_UP_TYPE

  • SPIKE_DOWN_TYPE

  • TREND_UP_TYPE

  • TREND_DOWN_TYPE

  • MEANSHIFT_UPWARD_TYPE

  • MEANSHIFT_DOWNWARD_TYPE

高延时链路数据检测（sls_builtin_service_trace_rca）

data 的相关内容

[
  {
    "traceID": "",
    "service": "",
    "name": "",
    "rootCauses": "[{}]"
  }
]

• traceID 表示待检测的 traceID 信息

• service 表示当前这个 Trace 的根节点的 service 名称

• name 表示当前这个 Trace 的根节点的 name 名称

• rootCauses 表示当前这个高延时请求的 Trace 中，导致高延时的 span 的列表信息，使用序列化后的字符串来表示。该字段的值反序列化后的结构如下：

[
  {
    "spanID": "",
    "service": "",
    "name": "",
    "host": "xxxx",
    "predicateDuration": 10
  }
]