كيف أكتشف الحالات الشاذّة في مقاييسي باستخدام iDBQuery؟

يعثر اكتشاف الحالات الشاذّة على القيم التي تقع خارج النطاق الطبيعي المتوقَّع لمقياس ما، وهو إنذار مبكّر بأن شيئًا ما قد تغيّر. وبدلًا من التحديق في لوحات المعلومات، يتيح لك iDBQuery طلب الحالات الشاذّة مباشرةً ومراقبة مقاييس كثيرة في آن واحد.

• تطلب من iDBQuery: «قارِن طلبات هذا الأسبوع اليومية وإيراده ومعدّل الاسترداد فيه بنمطها خلال الأسابيع الثمانية الأخيرة، وأبرِز أي يوم وقع خارج النطاق الطبيعي».
• فيقيس النطاق المعتاد لكل مقياس، ويقارن النقاط الأخيرة، ويُعيد رسمًا بيانيًا مع تحديد القيم الشاذّة وجدولًا بما انحرف وبأي قدر.
• وتُسنَد كل نقطة مُشار إليها إلى صفوفها المصدرية، فتصير الحالة الشاذّة قابلة للتحقّق، لا تنبيهًا غامضًا.

يختلف هذا عن التحقيق في حالة شاذّة واحدة معروفة: فهنا يمسح iDBQuery المقاييس المختلفة ليلتقط تغيّرات لم تكن تراقبها. وبمجرد الإشارة إلى شيء، يمكنك الانتقال مباشرةً إلى التشخيص في المحادثة نفسها: «فكِّك ارتفاع الاسترداد الشاذّ بحسب المنتج والمنطقة». ولأن المقاييس قد تتوزّع على عدة أنظمة، فإن النموذج الحي الموحّد يتيح له مراقبتها جميعًا دون أي مسار بيانات. حوِّله إلى تقرير مجدوَل حتى تُظهَر الحالات الشاذّة تلقائيًا، ودَع وكيل التحليل (Analyst) يحقّق في تحرُّك مُشار إليه بمفرده، مستشهدًا بالصفوف التي تفسّره. وهذه مراقبة شفّافة: فشفرة SQL والنطاقات المستخدَمة ظاهرة دائمًا.