こんにちは@tereka114です。
ついに待望のX-Pack Machine Learning（X-Pack ML）が昨日7/7に正式リリースされました。
X-Pack MLはElastic Stackで時系列の異常検知を行える機械学習の製品です。
詳細はこちらで紹介しています。
正式リリースになって実装された機能
正式リリースを迎えて、変わった主な点は3つあります。
- Multi Metric JobからSingle Metric Jobを開ける機能
- Machine Learningを利用した通知機能
- Bucket spanを推定する機能（Experimental）
これら3つの機能を紹介します。
Multi Metric JobからSingle Metric Jobを開ける機能
分析者にとって嬉しい機能ですね。
これまではMulti Metric JobのX-Pack MLの結果の詳細を
Signle Metric Viewerで確認できませんでした。
X-Pack ML 5.5ではAnomaly Explorerで確認したい系列を
SIngle Metric Viewer上で分析可能となりました。
次の図はAnomaly Explorerを開いた状態です。
確認したい対象のデータをクリックし、View ボタンを押します。
今までMulti Metric Jobの結果画面で概要を見る分析しかできませんでした。
この機能により、Single Metric Viewerを使って、より詳細に分析ができます。
Machine Learningを利用した通知機能
正式リリースに伴い、X-Pack MLとAleartingを組み合わせた機能ができました。
次の例はMulti Metric Jobを作成した場合にAlertingの設定をする例です。
X-Pack MLによる解析が完了後に「Continue job in real time」と「Create watch for real time job」をクリックします。
次にApplyをクリックすると設定が完了します。
「Edit ml-multi_metric_test in Watcher」をクリックすると実際のAlertingのクエリを編集できます。
これは、Alertingのクエリを編集する画面です。
X-Pack MLからAlertingのクエリを編集・確認できるようになっています。
Bucket spanを推定する機能（Experimental）
これまではBucket Spanのパラメータを自分で設定する必要があります。
このパラメータですが、解析の精度に大きく影響します。
そのため、このパラメータをうまく設定することが解析を成功させるコツとなっています。
そのようなBucket Spanのパラメータを推定できるようになりそうです。
Bucket Spanの時間設定の隣に、「Estimate bucket span」ボタンがあります。
解析のタイミングでこれをクリックすると実行できます。
最後に
よりユーザから見て使いやすくなったように感じました！
今後どう進化していくか非常に期待しています！
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