- Schéma :
Vue ANOMALIES_DAILY¶
Cette vue Account Usage permet de savoir si des anomalies de coût se sont produites sur le compte.
Chaque ligne fournit la consommation d’un jour donné et indique si cette consommation constitue une anomalie de coût.
Colonnes¶
Nom de la colonne |
Type de données |
Description |
---|---|---|
DATE |
DATE |
Jour en UTC où la consommation a eu lieu. |
ANOMALY_ID |
VARCHAR |
Identificateur généré par le système. |
IS_ANOMALY |
BOOLEAN |
Si c’est le cas, la consommation a été identifiée comme une anomalie de coût parce qu’elle est sortie de la fourchette des limites supérieure et inférieure. |
ACTUAL_VALUE |
NUMBER |
Montant de la consommation mesuré en crédits. |
UPPER_BOUND |
NUMBER |
Niveau de consommation le plus élevé prédit sur la base de l’algorithme de détection des anomalies, mesuré en crédits. Les niveaux de consommation supérieurs à cette valeur sont considérés comme une anomalie. |
LOWER_BOUND |
NUMBER |
Niveau de consommation le plus bas prédit sur la base de l’algorithme de détection des anomalies, mesuré en crédits. Les niveaux de consommation inférieurs à cette valeur sont considérés comme une anomalie. |
FORECASTED_VALUE |
NUMBER |
Consommation prévue sur la base de l’algorithme de détection des anomalies, mesurée en crédits. |
Notes sur l’utilisation¶
La latence de la vue peut atteindre jusqu’à 8 heures.