Dépannage

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Impossible d'ajouter Timeseries Insights DataSet Owner au compte de service

Le rôle "Propriétaire d'ensemble de données d'insights sur les séries temporelles" peut ne pas s'afficher dans l'interface utilisateur. Vous pouvez utiliser l'ID de rôle roles/timeseriesinsights.datasetsOwner avec la commande gcloud pour accorder l'accès nécessaire.

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

Détection d'anomalies

Cette section présente quelques étapes de débogage courantes pour comprendre les réponses de l'API Timeseries Insights si elles ne correspondent pas à vos attentes.

Segments vides

Lorsque vous exécutez une requête Timeseries Insights sur un ensemble de données chargé, vous pouvez recevoir une réponse vide.

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

Une valeur slices vide indique qu'il n'y a pas de point de données dans les intervalles de temps demandés [detectionTime - TimeseriesParams.forecastHistory, detectionTime + TimeseriesParams.granularity].

Vous pouvez également essayer d'interroger une tranche explicite qui devrait figurer dans l'ensemble de données à l'aide de l'API evaluateSlice. Cela oblige le système à renvoyer la série temporelle pour le segment donné et son état d'évaluation.

ForecastResult.label INSUFFICIENT_DATA

Lors de l'exécution d'une requête ou d'une evaluateSlice de l'API Timeseries Insights, vous pouvez observer INSUFFICIENT_DATA comme ForecastResultLabel par tranche. Cela signifie que nous n'avons pas assez de données pour classer ces tranches.

Code d'état: 3. message: Densité obtenue = xx. Densité minimale = yy

Dans l'exemple de code suivant, l'utilisateur a demandé à l'API Timeseries Insights d'effectuer la classification si 90% des points de données sont présents dans les intervalles de temps demandés [detectionTime - TimeseriesParams.forecastHistory, detectionTime]. L'API Timeseries Insights ne peut pas fournir de classification, car seul 1% des points de données n'est pas vide dans l'intervalle des séries temporelles.

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

Essayez d'expérimenter les paramètres suivants dans la requête afin de comprendre pourquoi les points de données peuvent ne pas exister.

  • détectionTime et TimeseriesParams

    • Assurez-vous que [detectionTime - TimeseriesParams.forecastHistory, detectionTime + TimeseriesParams.granularity] est une sous-plage de tous les événements disponibles dans votre ensemble de données afin que l'historique puisse être utilisé par l'API Timeseries Insights. Vous devrez peut-être choisir une valeur detectionTime proche de la fin de la série temporelle.

    • L'API Timeseries Insights crée une série temporelle en remontant dans le temps à partir de detectionTime. Le nombre de points dans le temps et le nombre de points inclus dans la série temporelle sont déterminés par TimeseriesParams.forecastHistory et TimeseriesParams.granularity,

    • Commencez par une valeur minDensity = 0.0 en cas de doute sur la densité réelle des événements dans l'ensemble de données. Affinez le paramètre pour une meilleure précision par la suite.

Consultez également la page Concepts des séries temporelles pour connaître les définitions des paramètres.