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Log Center 中的异常检测
从 Log Center 中的异常模式中识别性能回归、操作问题和可疑活动。Log Center 持续分析传入的日志数据，并将数据与学习的基准行为进行比较。当数据偏离基准并达到阈值时，Log Center 会标记异常。本主题适用于 B2C Commerce。使用这些指南可减少误报并提高检测器准确性。
- 从关键应用程序开始，例如身份验证失败或错误日志。
- 从更高的阈值开始，然后随着时间的推移调整严重性和置信度。
- 定期查看检测器结果，并优化筛选器以显示更相关的结果。
- 为不同的环境创建单独的检测器，以避免混合基线。
“Log Center 异常结果”窗口显示随时间变化检测到的异常。可以比较实际趋势和预期趋势，并打开相关日志进行调查。
| 字段 | 描述 |
|---|---|
| 严重程度 | 模型预测的严重性分数和类别，介于 0.0 到 1.0 之间。值越高表示异常越严重。 严重性范围：
严重性还映射到图表和表格颜色：
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| 信心 | 模型置信度得分，介于 0.0 到 1.0 之间，表示行为异常。值越高表示置信度越高。 典型范围：
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| 实际 | 异常发生时指标或趋势的观测值。 |
| 预期 | 发生异常时指标或趋势的预测值。 |
| 偏差 | 实际值与预期值之间的差值。 |
如果您在验证检测器策略、调整阈值或故障排除结果方面需要帮助，请联系您的 Salesforce 管理员或提交支持案例。
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