Risoluzione dei problemi

Accesso

Impossibile aggiungere Timeseries Insights DataSet Owner all'account di servizio

Il ruolo "Proprietario set di dati di insight sulle serie temporali" potrebbe non essere visualizzato nella UI. Puoi utilizzare l'ID ruolo roles/timeseriesinsights.datasetsOwner con il comando gcloud per concedere l'accesso necessario.

 gcloud projects add-iam-policy-binding "${PROJECT_ID}" \
      --member="serviceAccount:${SVC_ACCOUNT}" \
      --role=roles/timeseriesinsights.datasetsOwner \
      --condition=None

Rilevamento di anomalie

Questa sezione illustra alcuni passaggi di debug comuni per comprendere le risposte dell'API Timeseries Insights nel caso in cui siano diverse dalle tue aspettative.

Sezioni vuote

Durante l'esecuzione di una query di insight sulle serie temporali su un set di dati caricato, potresti ricevere una risposta vuota.

Example empty response,
{'name': 'projects/demo-project/datasets/demo-dataset',
'slices': []}

Se il valore slices è vuoto, significa che non sono presenti punti dati negli intervalli di tempo richiesti [detectionTime - TimeseriesParams.forecastHistory, detectionTime + TimeseriesParams.granularity].

In alternativa, puoi provare a eseguire una query per una sezione esplicita che ti aspetti sia presente nel set di dati utilizzando l'API evaluateSlice. Questo obbliga il sistema a restituire la serie temporale per la sezione specificata e il relativo stato di valutazione.

PrevisioneResult.label INSUFFICIENT_DATA

Durante l'esecuzione di una query o di evaluateSlice dell'API Timeseries Insights, potresti osservare INSUFFICIENT_DATA come ForecastResultLabel per sezione. Ciò significa che non disponiamo di dati sufficienti per classificare le sezioni specifiche.

codice di stato: 3. messaggio: Densità ottenuta = xx. Densità minima = yy

Nel seguente esempio di codice, l'utente ha chiesto all'API Timeseries Insights di effettuare la classificazione se il 90% dei punti dati è presente negli intervalli di tempo richiesti [detectionTime - TimeseriesParams.forecastHistory, detectionTime]. L'API Approfondimenti della serie temporale non può fornire una classificazione, perché solo l'1% dei punti dati non è vuoto nell'intervallo delle serie temporali.

"status": {
  "code": 3,
  "message": "Got density = 1. Min density = 90"
}

Prova a fare esperimenti con i seguenti parametri nella richiesta per capire perché i punti dati potrebbero non esistere.

  • rilevamentoTime e TimeseriesParams

    • Assicurati che [detectionTime - TimeseriesParams.forecastHistory, detectionTime + TimeseriesParams.granularity] sia un sottointervallo di tutti gli eventi disponibili nel tuo set di dati in modo che la cronologia sia sufficiente per consentire l'utilizzo dell'API Timeseries Insights. Potrebbe essere necessario scegliere un valore detectionTime vicino alla fine della serie temporale.

    • L'API Timeeries Insights crea una serie temporale tornando indietro nel tempo a partire da detectionTime. Il modo in cui torniamo indietro nel tempo e il numero di punti inclusi nelle serie temporali vengono determinati da TimeseriesParams.forecastHistory e TimeseriesParams.granularity,

    • Inizia con un minDensity = 0.0 in caso di dubbi sulla densità effettiva degli eventi nel set di dati. Ottimizza il parametro per migliorare la precisione in seguito.

Inoltre, consulta i concetti relativi alle serie temporali per le definizioni dei parametri.