数据分析

Recommender 利用机器学习技术来提供详细的高品质数据分析。数据分析是可以用来主动关注重要资源使用模式的发现结果。您可以在建议之外单独使用数据分析。一些数据分析会链接到建议，并为关联建议提供证据

本页面介绍了解释和使用数据分析的关键概念。

数据分析类型

每项数据分析都有一个特定的数据分析类型。单个 Google Cloud 产品和资源类型都有特定的数据分析类型。单个产品可以有多个数据分析类型，可为不同的资源提供不同类型的数据分析。

每个数据分析类型都有一个用于在内部标识服务的唯一数据分析类型 ID。在使用 Recommender gcloud 命令、REST 或 RPC API 与数据分析进行交互时，请使用数据分析类型 ID

如需了解详情，请参阅数据分析类型。

数据分析是机器生成的发现结果，可能与一条或多条建议相关联。数据分析具有以下核心特性：

数据分析名称存储在数据分析实体的 name 字段中。其格式如下：

projects/TARGET_PROJECT_ID/locations/LOCATION/insightTypes/INSIGHT_TYPE_ID/insights/INSIGHT_ID

其中：

这是一份易于阅读的数据分析总结。目前仅有英文版。

每种数据分析类型可支持多个子类型。给定子类型的内容架构是稳定的。

包含数据分析详情的结构化字段。内容架构由数据分析类型和子类型决定。例如 "grantedPermissionsCount": "1000"。

与建议的影响类似，数据分析有以下类别：

数据分析的目标 Google Cloud 资源的完全限定资源名称。

数据分析被提出后，会经历多次状态转换：

ACTIVE 表示已生成数据分析，但尚未对该数据分析执行任何响应操作。当底层数据发生更改时，有效数据分析的内容会更新。有效数据分析可以标记为 DISMISSED 或 ACCEPTED。
ACCEPTED 表示已根据数据分析执行了一些操作。当关联的建议被标记为 CLAIMED、SUCCEEDED 或 FAILED 时，表示数据分析已被接受。数据分析也可被直接接受。已接受的数据分析的内容不可改变。从状态更改开始，已接受的数据分析将保留90天。
DISMISSED 表示该数据分析已被忽略，而未执行任何操作。当底层数据发生更改时，已忽略数据分析的内容会更新。

将数据分析直接标记为 ACCEPTED 时，您可以使用状态元数据来添加操作的其他相关元数据。元数据以 key:value 对形式指定。对状态元数据字段的更新会覆盖所有现有状态元数据。

Etag 是识别数据分析当前状态的唯一指纹。每次数据分析发生更改时，系统都会分配新的 ETag 值。
如要更改数据分析状态，您必须提供现有数据分析的 Etag。该操作可确保仅在上次检索数据分析后没有任何更改的情况下执行所有操作。

数据分析的严重程度表示出现以下影响的可能性：

此字段可接受的值为 CRITICAL、HIGH、MEDIUM 和 LOW，并将 LOW 设置为默认严重程度。每个数据分析类型都可以定义自己的严重程度策略。

上次刷新时间表示用于生成数据分析的数据的新鲜度。

观察期是形成数据分析的时间段。用于生成数据分析的源数据结束于 last_refresh_time，在 last_refresh_time 减 observation_period 开始。

对相关建议的引用。引用可将数据分析与其相关建议关联起来。如果没有根据数据分析得出的建议，则此字段为空。