步骤 1：选择模块和配置
-
点击“配置”按钮
进入强Swan的配置界面。
-
选择模块
选择“监控”模块,进入监控模块。
-
选择数据源
从数据源中选择合适的数据源，日志”、“系统日志”、“用户日志”等。
-
设置数据源路径
确保数据源的路径正确无误,可以选择本地或远程数据源。
-
配置权限
设置访问权限,确保系统的正确运行和数据的正确使用。
步骤 2：选择分析模块
-
选择“数据分析”模块
进入数据分析模块。
-
选择分析类型
选择“机器学习”、“数据图表”或“系统日志分析”等类型。
-
设置分析参数
根据需要设置机器学习模型的参数（如树的深度、树的最小样本数）。
-
设置监控参数
- 定义监控的指标（如CPU使用率、内存使用率、网络流量等）。
- 设置监控时间范围（如每天、每周、每月）。
- 定义异常阈值（如CPU异常阈值为15%）。
步骤 3：配置数据源
-
注册数据源
如果使用了自动生成的数据源,需要注册并配置数据源。
-
设置数据源配置
根据需要设置数据源的名称、类型、名称、数据源路径等信息。
步骤 4：运行配置
-
点击“开始分析”按钮
强Swan将开始分析数据,并生成分析结果。
-
查看分析结果
检查分析结果,查看机器学习模型的输出和监控图谱。
步骤 5：监控设备
-
设置监控设备
在监控模块中，设置设备的名称、设备类型、设备状态等信息。
-
设置监控指标
明确监控的目标指标（如CPU利用率、网络流量、内存使用率等）。
-
设置监控时间范围
设置监控的日期范围（如每天、每周、每月）。
-
设置监控阈值
确保监控阈值设置合理,避免过低或过高的阈值导致监控效果不佳。
步骤 6：获取分析结果
-
查看分析结果
强Swan将生成分析结果，包括机器学习模型输出、监控图谱、设备运行状态等。
-
提取数据
将分析结果提取到本地,方便后续使用。
步骤 7：使用分析结果
-
添加分析工具
在Kibana中添加强Swan的分析工具,生成机器学习图表或报告。
-
查看监控结果
检查监控图谱,了解设备的运行状态和问题点。
-
生成提醒
根据分析结果生成提醒,提醒需要关注的设备或时段。
步骤 8：解决配置问题
-
检查权限设置
确保权限设置正确,确保数据的正确访问和使用。
-
检查数据源配置
回到数据源配置，确保数据源的路径正确,数据源名称和类型正确。
-
重新配置参数
修改机器学习模型的参数,调整监控阈值等。
