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Microsoftは、「Webスケール」アプリケーションのメトリック回帰を自動的に検出および診断するための強力なPythonライブラリである「Lumos」へのアクセスを開放しました。伝えられるところによると、このライブラリはMicrosoftTeamsとSkype内で非常に活発に活動しています。基本的に、非常に強力でインテリジェントな「異常検出器」がオープンソースになり、Web開発者は、誤検知の大部分をほぼ排除しながら、主要業績評価指標の回帰を見つけて対処することができます。
MicrosoftLumosがオープンソースになりました。これは、一部のMicrosoft製品で積極的に使用されていましたが、現在、一般的なWebおよびアプリ開発コミュニティで利用できるようになります。伝えられるところによると、このライブラリにより、エンジニアはメトリックの何百もの変化を検出し、異常検出器によって表面化された何千もの誤警報を拒否することができました。
Lumosは偽陽性率を90％以上削減し、Microsoftは次のように主張しています。
Lumosは、既存のドメイン固有の異常検出器を含む新しい方法論です。ただし、Microsoftは、Pythonライブラリが誤検知アラート率を90％以上削減できることを保証しています。つまり、開発者は、長期的な悪影響を及ぼさなかった断続的な問題ではなく、永続的な問題を自信を持って追跡できるようになりました。
オンラインサービスの状態は通常、主要業績評価指標（KPI）のメトリックを経時的に追跡することによって監視されます。 「回帰分析」を実施するエンジニアは、主要な問題を示す可能性のある問題を取り除くために多くの時間とリソースを必要とします。これらの問題により、運用コストが増大し、対処しないとユーザーが失われる可能性があります。
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— Dataware Tech Ghana（@datawareghana） 2020年4月1日
言うまでもなく、すべてのKPI回帰の根本原因を追跡するのは時間がかかります。さらに、チームは問題の分析に多くの時間を費やして、問題が単なる異常であることに気付くことがよくあります。ここでMicrosoftLumosが役に立ちます。 Pythonライブラリは、メトリック値の変更を説明する上で最も重要な変数の優先リストを提供することにより、変更が人口の変化によるものか製品の更新によるものかを確認するプロセスを排除します。
Microsoft Lumosは、任意の2つのデータセット間のメトリックの違いを理解するという幅広い目的にも役立ちます。興味深いことに、プラットフォームには「バイアス」が含まれており、時系列コンポーネントにとらわれずにコントロールと治療のデータセットを比較することで、Lumosは異常。
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— Dataware Tech Ghana（@datawareghana） 2020年3月2日
Microsoft Lumosはどのように機能しますか？
Microsoft Lumosは、A / Bテストの原則と連携して、データセットのペアを比較します。 Pythonライブラリは、データセット間のメトリックの回帰が統計的に有意であるかどうかを確認することから始まります。次に、2つのデータセット間の母集団の変化を説明するために、母集団のバイアスチェックとバイアスの正規化を行います。 Lumosは、指標に統計的に有意な回帰がない場合、問題を追求する価値はないと判断しました。ただし、メトリックのデルタが統計的に有意である場合、Lumosは特徴をマークし、ターゲットメトリックのデルタへの寄与に従ってそれらをランク付けします。
「マイクロソフトの研究者は、Lumosがサービスのすべてのリグレッションをキャッチすることは保証されておらず、十分な量のデータがないと洞察を提供できないことを警告しています。」マイクロソフトのオープンソースLumos、 https://t.co/IXmMqGjrN8 経由 @VentureBeat
—リサ・ウッド・シャピロ（@LisaWShapiro） 2020年6月29日
Lumos Pythonライブラリは、数百のメトリックのシナリオ監視のための主要なツールとして機能します。パフォーマンス分析を実施する開発者とチームは、マイクロソフトの通話、会議、および公衆交換電話網（PSTN）サービスの信頼性を監視して作業することができます。このライブラリは、同社のApacheSparkベースのビッグデータ分析サービスであるAzureDatabricksで運用されています。優先度、複雑さ、およびメトリックの種類ごとに配置された複数のジョブで実行するように構成されています。ジョブは非同期で完了します。これは、システムが異常を検出すると、Lumosワークフローがトリガーされ、ライブラリがインテリジェントに分析して、異常を追跡して対処する価値があるかどうかを確認することを意味します。
Microsoftは、Lumosがサービスのすべてのリグレッションをキャッチすることが保証されているわけではないと述べています。さらに、このサービスでは、信頼できる洞察を提供するために多数のデータセットが必要になります。同社は、継続的なメトリック分析を含め、より優れた特徴ランキングを実行し、特徴クラスタリングも導入することを計画しています。これらの手順は、特徴ランキングにおける多重共線性の主要な課題に対処する必要があります。
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