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@nr-opensource-bot
nr-opensource-bot committed Apr 2, 2024
1 parent 49c2974 commit 187dfa8
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Showing 195 changed files with 9,261 additions and 5,866 deletions.
2 changes: 1 addition & 1 deletion ...docs/accounts/accounts-billing/new-relic-one-pricing-billing/add-on-billing.mdx
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Expand Up @@ -23,7 +23,7 @@ Además de los factores de facturación principales de ingesta y usuario factura

: Este complemento se aplica si excede el período de tiempo predeterminado que se conservan sus datos. Esto se aplica a todos sus datos, no solo a los registros, y es una buena opción si necesita realizar muchas consultas pequeñas o consultas sobre grandes volúmenes de datos.

* <DoNotTranslate>**Live Archives Storage**</DoNotTranslate>
* <DoNotTranslate>**Live Archives**</DoNotTranslate>

: amplíe la duración del almacenamiento log al menos 90 días más que la retención estándar. Este complemento es mejor si necesita mantener un registro que consultará con poca frecuencia. Live Archives también requiere calcular Add On.

Expand Down
29 changes: 15 additions & 14 deletions ...pplied-intelligence/applied-intelligence/anomaly-detection/custom-anomalies.mdx
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@@ -1,10 +1,11 @@
---
title: Detección de anomalías personalizada
title: Detección de anomalías
tags:
- Alerts and applied intelligence
- Applied intelligence
- Proactive detection
metaDescription: Learn how custom anomaly detection in New Relic notifies you of unusual app behavior.
- Anomaly detection
- Alerts
metaDescription: Learn how anomaly detection in New Relic notifies you of unusual app behavior.
freshnessValidatedDate: never
translationType: machine
---
Expand All @@ -19,32 +20,32 @@ import alertsFacetedAnomaliesTwo from 'images/alerts_screenshot-full_faceted-ano

import alertsAnomaliesSetUpperandLowerRanges from 'images/alerts_screenshot-full_anomalies-set-upper-and-lower-ranges.webp'

La anomalía personalizada le permite a su equipo la mayor versatilidad al detectar comportamientos inusuales en su sistema. No solo son flexibles y dinámicos, las anomalías personalizadas brindan a su equipo la capacidad de alertar sobre cualquier entidad o señal y ajustar y optimizar su umbral. Las anomalías personalizadas se crean utilizando la misma configuración de ajuste avanzada que las alertas estáticas para que pueda asegurarse de que su equipo vea solo los incidentes que son importantes para usted.
La detección de anomalías le permite a su equipo la mayor versatilidad al detectar comportamientos inusuales en su sistema. La detección de anomalías le brinda a su equipo la capacidad de alertar sobre cualquier entidad o señal y ajustar y optimizar su umbral de sensibilidad. La detección de anomalías utiliza el mismo canal de alertas de transmisión que las alertas umbral estáticas y comparte la misma configuración de ajuste avanzada. Esto garantiza que el procesamiento de la transmisión esté alineado con las características de su señal de telemetría para reducir las alertas falsas.

También puede enriquecer su configuración personalizada de detección de anomalías con metadatos adicionales para proporcionar más contexto y agregar descripciones de incidentes personalizadas que pueden proporcionar instrucciones adicionales a su ingeniero de guardia.
También puede enriquecer su configuración de detección de anomalías con metadatos adicionales para proporcionar más contexto y agregar descripciones de incidentes personalizadas que pueden proporcionar instrucciones adicionales a su ingeniero de guardia.

## Configurar umbral de anomalía personalizado [#configure-custom-anomalies]
## Configurar umbral de sensibilidad de anomalía [#configure-custom-anomalies]

Puede crear un umbral de anomalía personalizado a partir de una [condición de alerta](/docs/alerts-applied-intelligence/new-relic-alerts/alert-conditions/create-nrql-alert-conditions/). A continuación se ofrecen algunos consejos para configurar el umbral de anomalía:
Puede crear un umbral de sensibilidad de anomalía a partir de una [condición de alerta](/docs/alerts-applied-intelligence/new-relic-alerts/alert-conditions/create-nrql-alert-conditions/). A continuación se ofrecen algunos consejos para configurar el umbral de anomalía:

* Establezca la [dirección de la anomalía](#anomaly-direction) para monitor los incidentes que ocurren por encima o por debajo de la anomalía.

* Utilice la barra deslizante para ajustar la sensibilidad del umbral
* Utilice la barra deslizante para ajustar el umbral de sensibilidad

<DoNotTranslate>**Critical**</DoNotTranslate>

, representada en el gráfico de vista previa por el área gris claro alrededor de la anomalía. Cuanto más estrecha sea la banda alrededor de la anomalía, más sensible será y más incidentes generará.
, representado en el gráfico de vista previa por el área gris claro alrededor de la señal. Cuanto más estrecha sea la banda alrededor de la señal, más sensible será y más incidencia generará.

* Puede crear un [umbral](/docs/alerts-applied-intelligence/new-relic-alerts/advanced-alerts/advanced-techniques/set-thresholds-alert-condition/#threshold-levels)

<DoNotTranslate>[**Warning**](/docs/alerts-applied-intelligence/new-relic-alerts/advanced-alerts/advanced-techniques/set-thresholds-alert-condition/#threshold-levels)</DoNotTranslate>

[ ](/docs/alerts-applied-intelligence/new-relic-alerts/advanced-alerts/advanced-techniques/set-thresholds-alert-condition/#threshold-levels)(el área gris más oscura alrededor de la anomalía).

Siga estos pasos para crear su anomalía personalizada:
Siga estos pasos para crear una condición de alerta de detección de anomalías:

1. Vaya a <DoNotTranslate>**[one.newrelic.com > All capabilities](https://one.newrelic.com/all-capabilities) > Alerts & AI > Alert Conditions**</DoNotTranslate>.
2. Haga clic en <DoNotTranslate>**+ New alert condition > Use guided mode**</DoNotTranslate>.
2. Haga clic en <DoNotTranslate>**+ New alert condition > Use guided mode**</DoNotTranslate> (o en el modo de consulta más avanzado).
3. Siga los pasos guiados hasta llegar a <DoNotTranslate>**Set thresholds**</DoNotTranslate>.
4. Seleccione <DoNotTranslate>**Anomaly**</DoNotTranslate>.

Expand All @@ -55,7 +56,7 @@ Siga estos pasos para crear su anomalía personalizada:
src={alertsTryAnomalyThresholds}
/>

5. Configure los ajustes para uno o más umbrales. La detección de anomalías hace una predicción sobre cuál será el siguiente punto de datos en función de la actividad anterior. El valor umbral para la detección de anomalías personalizada es el número de desviación estándar que el valor de su señal se aleja del valor previsto.
5. Configure los ajustes para uno o más umbrales. La detección de anomalías hace una predicción sobre cuál será el siguiente punto de datos en función de la actividad anterior. El valor umbral para la detección de anomalías controla la sensibilidad de la condición de alerta para tolerar qué tan lejos está el valor real del valor previsto. El umbral es el número de desviación estándar que el valor de su señal está alejado del valor predicho. Realizamos un seguimiento de la desviación estándar entre el valor previsto y el valor real de los datos de los 7 días anteriores.

Para configurar el umbral, necesitará:

Expand Down Expand Up @@ -98,11 +99,11 @@ El algoritmo para calcular la predicción es matemáticamente complejo. Estas so

* <DoNotTranslate>**Age of data**</DoNotTranslate>

En la creación inicial, la predicción se calcula utilizando entre 1 y 4 semanas de datos, según la disponibilidad de datos y el tipo de predicción. Después de su creación, el algoritmo tiene en cuenta las fluctuaciones de datos en curso durante un largo período de tiempo, aunque se da mayor peso a los datos más recientes. Para datos que han existido por poco tiempo, el valor predicho probablemente fluctuará mucho y no será muy preciso. Esto se debe a que no hay datos suficientes para determinar sus valores y comportamiento habituales. Cuanto más historial tengan los datos, más precisa será la predicción y el umbral.
En la creación inicial, la predicción se calcula utilizando entre 1 y 4 semanas de datos, según la disponibilidad de datos y el tipo de predicción. Actualmente, las consultas que utilizan la cláusula `FACET` no están entrenadas en datos almacenados. Después de su creación, el algoritmo tiene en cuenta las fluctuaciones de datos en curso durante un largo período de tiempo, aunque se da mayor peso a los datos más recientes. Para datos que han existido por poco tiempo, el valor predicho probablemente fluctuará mucho y no será muy preciso. Esto se debe a que no hay datos suficientes para determinar sus valores y comportamiento habituales. Cuanto más historial tengan los datos, más precisa será la predicción.

* <DoNotTranslate>**Consistency of data**</DoNotTranslate>

Para los valores métricos que permanecen en un rango constante o que tienen una tendencia lenta y constante, su comportamiento más predecible significa que su umbral se volverá más ajustado alrededor de la predicción. Los datos que sean más variados e impredecibles tendrán un umbral más flexible (más amplio).
Para los valores métricos que permanecen en un rango constante o que tienen una tendencia lenta y constante, su comportamiento más predecible significa que su umbral de sensibilidad se volverá más estricto en torno a la predicción. Los datos que sean más variados e impredecibles tendrán un umbral de sensibilidad más flexible (más amplio).

* <DoNotTranslate>**Regular fluctuations**</DoNotTranslate>

Expand Down
88 changes: 2 additions & 86 deletions ...s-applied-intelligence/new-relic-alerts/get-started/alerts-ai-overview-page.mdx
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Expand Up @@ -9,11 +9,11 @@ freshnessValidatedDate: never
translationType: machine
---

En la página <InlinePopover type="alerts"/><DoNotTranslate>**Overview**</DoNotTranslate> , encontrará una vista consolidada de su incidente de alerta actual. La página <DoNotTranslate>**Issues & activity**</DoNotTranslate> tiene vistas de sus problemas activos, incidentes recientes y anomalías.
En la página <InlinePopover type="alerts"/><DoNotTranslate>**Overview**</DoNotTranslate> , encontrará una vista consolidada de su incidente de alerta actual. La página <DoNotTranslate>**Issues & activity**</DoNotTranslate> tiene vistas de sus problemas activos y de incidentes recientes.

## Por qué es importante [#why]

Las páginas <DoNotTranslate>**Overview**</DoNotTranslate> y <DoNotTranslate>**Issues & activity**</DoNotTranslate> proporcionan análisis sobre el rendimiento (o no) de su sistema. Puede cambiar rápidamente entre [<DoNotTranslate>**Overview**</DoNotTranslate>](#summary), [<DoNotTranslate>**Issues**</DoNotTranslate>](#issues), [<DoNotTranslate>**Incidents**</DoNotTranslate>](#incidents) y [<DoNotTranslate>**Anomalies**</DoNotTranslate>](#anomalies) para buscar problemas críticos que afecten a sus sistemas.
Las páginas <DoNotTranslate>**Overview**</DoNotTranslate> y <DoNotTranslate>**Issues & activity**</DoNotTranslate> proporcionan análisis sobre el rendimiento (o no) de su sistema. Puede cambiar rápidamente entre [<DoNotTranslate>**Overview**</DoNotTranslate>](#summary), [<DoNotTranslate>**Issues**</DoNotTranslate>](#issues) y [<DoNotTranslate>**Incidents**</DoNotTranslate>](#incidents) para buscar problemas críticos que afecten a sus sistemas.

## Página de descripción general [#summary]

Expand Down Expand Up @@ -353,88 +353,4 @@ Haga clic en la fila de un incidente para ver los detalles del incidente.
</td>
</tr>
</tbody>
</table>

## Anomalía

En la página <DoNotTranslate>**Issues & activity**</DoNotTranslate> , las anomalías son valores atípicos en el rendimiento y funcionamiento de su sistema que pueden ser señal de un problema. Vea cada anomalía en un solo lugar. Puede filtrar sus anomalías por estado de anomalía, entidad, configuración y tipo de configuración.

De forma predeterminada, esta página muestra una lista de todas sus anomalías recientes en la cuenta seleccionada. Seleccione una anomalía para ver un análisis detallado y más contexto.

### Columnas de alimentación de anomalías

<table>
<thead>
<tr>
<th style={{ width: "200px" }}>
Nombre de columna
</th>

<th>
Explicación
</th>
</tr>
</thead>

<tbody>
<tr>
<td>
Estado de anomalía
</td>

<td>
Valores: abierto o cerrado.
</td>
</tr>

<tr>
<td>
Categoría de anomalía
</td>

<td>
Valores: tasa de errores, rendimiento web, rendimiento no web.
</td>
</tr>

<tr>
<td>
(sin nombre de columna)
</td>

<td>
Un gráfico para ilustrar la anomalía.
</td>
</tr>

<tr>
<td>
Hora de inicio
</td>

<td>
Hace cuánto comenzó la anomalía.
</td>
</tr>

<tr>
<td>
Duración
</td>

<td>
Cuánto duró la anomalía.
</td>
</tr>

<tr>
<td>
Entidad
</td>

<td>
Nombre de la entidad.
</td>
</tr>
</tbody>
</table>

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