# 智能监控 >[info]方舟版本 V 4.5.0及以上具备此功能。 ## 运用场景 自定义监控由于需要手动设定,往往只能覆盖小部分指标,但那些未被设定的指标中也常会发生值得关注的异常。 这时,就可以通过智能监控来覆盖更多的事件。智能监控可以对所有启用事件的每天触发次数和触发人数进行监控,并根据相关算法预测出当日事件的触发次数和触发人数,和实际值进行对比后,如果超过阈值范围则会通过站内消息及邮件的方式进行告警。 ## 具体功能 ### 管理智能监控 点击【管理】-【监控告警】-【智能监控】进入智能监控管理界面,可以设定单条监控指标的阈值范围和订阅状态,也可以点击【取消全部订阅】,一键取消所有监控。 ![](https://img.kancloud.cn/39/1f/391fb54cba9d87b65baa3d6dce805a45_1839x775.png) | 监控阈值范围 | 预测值范围上下浮动 | | ------ | --------- | | 严格 | +/-10% | | 中等 | +/-30% | | 宽松 | +/-50% | ### 查询告警消息 通过点击触发的告警消息的【查看详情】按钮,可以进入事件分析,在图表中查看具体异常点和预测值区间,并通过细分维度等方式快速找到异常原因,从而采取有效改进措施。 ![告警消息进入事件分析详情](<https://img.kancloud.cn/64/e5/64e57ffd1bcbd2f80499761e6809c2ae_1289x800.png>) ## FAQ ### 1 该预测的算法是基于什么原理? 基于常用的天周期粒度,考虑时间序列的周期性和趋势性两个方面,并根据通用行业历史真实数据和预测数据对比,当前算法模型的预测准确率达到80%,具体模型计算方法如下: 预测数据=(工作日过去12期平均值+周平均值)/2 示例如下图: ![](<https://img.kancloud.cn/61/74/61747a5bee88bf32c23a696277cc4a47_685x285.png>) 预测本周二数据,周平均值=本周一至上周二的平均值 工作日过去12期平均值=过去12个星期二的平均 ### 2 预测基于的过去多久的历史数据? 基于过去12周的历史数据,通过算法模型预测出最终结果。 ### 3 该预测是否根据不同行业有不同的针对性? 该预测模型基于通用行业数据和预测数据对比,准确率达到80%;也可以根据您所在行业调整每一条监控的阈值范围:严格(预测值的+/-10%),中等(预测值的+/-30%)和宽松(预测值的+/-50%),从而达到您最终的监控要求。 ### 4 会不会把我的数据分享出去? 针对公有云客户,我们采用行业内通行的、合理的标准来保护我们所储存的信息的安全性和保密性。包括但不限于:防火墙和数据备份措施;数据中心的访问权限限制等。整个服务过程中,我们会签署一份保密协议,付费版有单独的NDA,免费版在使用协议里,对您的数据进行严格保密。 针对私有化部署客户,数据存储在客户本地,更不用担心数据分享的问题。 ### 5 该功能未来有什么规划? 未来为了让您发现异常点后,更加快捷的找到异常原因,我们也会探索智能下钻相关功能,让智能监控模块使用更加方便。 ### 6 针对管理员和其他非管理员该功能使用有什么差别吗? 管理员可以最终控制每条监控的开关,即管理员关闭一条监控,所有成员都收不到该条监控的告警。 而其他非管理人员,可以关闭针对其个人的告警消息提醒,但是不能干预其他人的设置。