自 2025 年 11 月 7 日起，Amazon Fraud Detector 不再向新客戶開放。對於類似 Amazon Fraud Detector 的功能，請探索 Amazon SageMaker、AutoGluon 和 AWS WAF。
本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。
# 使用 Amazon CloudWatch 監控 Amazon Fraud Detector
您可以使用 CloudWatch 監控 Amazon Fraud Detector，這會收集原始資料並將其處理為可讀且近乎即時的指標。這些統計資料會保留 15 個月，以便您存取歷史資訊，並更清楚 Web 應用程式或服務的執行效能。您也可以設定留意特定閾值的警示，當滿足這些閾值時傳送通知或採取動作。如需詳細資訊，請參閱 [Amazon CloudWatch 使用者指南](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/)。
**Topics**
+ [使用 Amazon Fraud Detector 的 CloudWatch 指標。](#using-metrics)
+ [Amazon Fraud Detector 指標](#YourService-metrics)
## 使用 Amazon Fraud Detector 的 CloudWatch 指標。
要使用指標，您必須指定下列資訊：
+ 指標命名空間。*命名空間*是 Amazon Fraud Detector 用來發佈其指標的 CloudWatch 容器。如果您使用 CloudWatch [ListMetrics](https://docs.aws.amazon.com//AmazonCloudWatch/latest/APIReference/API_ListMetrics.html) API 或 [list-metrics](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/cloudwatch/list-metrics.html) 命令來檢視 Amazon Fraud Detector 的指標，請`AWS/FraudDetector`為命名空間指定 。
+ 指標維度。*維度*是名稱/值對，可協助您唯一識別指標，例如，`DetectorId`可以是維度名稱。指定指標維度是選用的。
+ 指標名稱，例如 `GetEventPrediction`。
您可以使用 AWS 管理主控台、 AWS CLI或 CloudWatch API 來取得 Amazon Fraud Detector 的監控資料。您也可以透過其中一個 Amazon AWS 軟體開發套件 (SDK) 或 Amazon CloudWatch API 工具使用 CloudWatch API。主控台會根據 CloudWatch API 的原始資料顯示一系列圖形。根據需求，您可能偏好使用顯示於主控台中的圖形或自 API 擷取的圖形。
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下列清單顯示一些常見的指標用途。這些是協助您開始的建議，而不是完整清單。
| 我要如何？ | 相關指標 |
| --- | --- |
| 如何追蹤已執行的預測數量？ | 監控 `GetEventPrediction` 指標。 |
| 如何監控`GetEventPrediction`錯誤？ | 使用 `GetEventPrediction5xxError`和 `GetEventPrediction4xxError `指標。 |
| 如何監控 `GetEventPrediction` 呼叫延遲？ | 使用 `GetEventPredictionLatency` 指標。 |
您必須擁有適當的 CloudWatch 許可，才能使用 CloudWatch 監控 Amazon Fraud Detector。如需詳細資訊，請參閱 [Amazon CloudWatch 身分驗證與存取控制](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/auth-and-access-control-cw.html)。
### 存取 Amazon Fraud Detector 指標
下列步驟說明如何使用 CloudWatch 主控台存取 Amazon Fraud Detector 指標。
**檢視指標 (主控台)**
1. 透過 [https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch) 開啟 CloudWatch 主控台。
1. 選擇**指標**，選擇**所有指標**索引標籤，然後選擇**詐騙偵測器**。
1. 選擇指標維度。
1. 從清單中選擇所需指標，然後選擇圖形的期間。
### 建立警示
您可以建立 CloudWatch 警報，在警示變更狀態時傳送 Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) 訊息。警示會在您指定的期間監看單一指標。警示會根據在數個期間與指定閾值相關的指標值，來執行一個或多個動作。此動作是傳送到 Amazon SNS 主題或 Auto Scaling 政策的通知。
警示僅會針對持續狀態變更呼叫動作。CloudWatch 警示不會僅因為它們處於特定狀態而叫用動作。狀態必須發生變更並維持一段指定的時間。
**若要設定警示 (主控台)**
1. 登入 AWS 管理主控台 ，並在 https：//[https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/) 開啟 CloudWatch 主控台。
1. 在導覽窗格中選擇**警示**，然後選擇**建立警示**。這會開啟**建立警示精靈**。
1. 選擇**選取指標**。
1. **在所有指標**索引標籤中，選擇**詐騙偵測器**。
1. 選擇**依偵測器 ID**，然後選擇 **GetEventPrediction** 指標。
1. 選擇 **Graphed metrics (圖表化指標)** 標籤。
1. 在 **Statistic (統計資料)** 中選擇 **Sum (總和)**。
1. 選擇**選取指標**。
1. 針對**條件**，針對**閾值類型**選擇**靜態**，針對**任何時候...**選擇**較大**，然後輸入您選擇的最大值。選擇**下一步**。
1. 若要傳送警示到現有的 Amazon SNS 主題，請在**傳送通知至：**選項中選擇現有的 SNS 主題。若要設定新電子郵件訂閱清單的名稱和電子郵件地址，請選擇**新增清單**。CloudWatch 會儲存清單並將其顯示在 欄位中，以便您用來設定未來的警示。
**注意**
如果您使用**新清單**建立新的 Amazon SNS 主題，則必須在預期收件人收到通知之前驗證電子郵件地址。Amazon SNS 只會在警示進入警示狀態時才會傳送電子郵件。如果在驗證電子郵件地址之前發生此警示狀態變更，預期收件人不會收到通知。
1. 選擇**下一步**。輸入警示的名稱和選用說明。選擇**下一步**。
1. 選擇**建立警示** 。
## Amazon Fraud Detector 指標
Amazon Fraud Detector 會將下列指標傳送至 CloudWatch。所有指標都支援這些統計資料：`Average`、`Minimum`、`Maximum`、`Sum`。
| 指標 | Description |
| --- | --- |
| `GetEventPrediction` | GetEventPrediction API 請求的數量。 有效維度：`DetectorID` |
| `GetEventPredictionLatency` | 回應來自 GetEventPrediction 請求的用戶端請求所花費的時間間隔。 有效維度：`DetectorID` 單位：毫秒 |
| `GetEventPrediction4XXError` | Amazon Fraud Detector 傳回 4xx HTTP 回應碼的 GetEventPrediction 請求數量。對於每個 4xx 回應，會傳送 1 個。 有效維度：`DetectorID` |
| `GetEventPrediction5XXError` | Amazon Fraud Detector 傳回 5xx HTTP 回應碼的 GetEventPrediction 請求數目。對於每個 5xx 回應，會傳送 1 個。 有效維度：`DetectorID` |
| `Prediction` | 預測數目。如果成功，則會傳送 1。 有效維度：`DetectorID`、 `DetectorVersionID` |
| `PredictionLatency` | 預測操作所花費的時間間隔。 有效維度：`DetectorID`、 `DetectorVersionID` 單位：毫秒 |
| `PredictionError` | Amazon Fraud Detector 遇到錯誤的預測數目。如果遇到錯誤，則會傳送 1。 有效維度：`DetectorID`、 `DetectorVersionID` |
| `VariableUsed` | 在評估中使用該變數的 GetEventPrediction 請求數量。 有效維度：`DetectorID`、`DetectorVersionID`、 `VariableName` |
| `VariableDefaultReturned` | 在事件屬性中不存在變數的 GetEventPrediction 請求數量，因此在評估期間使用變數的預設值。 有效維度：`DetectorID`、`DetectorVersionID`、 `VariableName` |
| `RuleNotEvaluated` | 未評估規則的 GetEventPrediction 請求數量，因為符合先前的規則。 有效維度：`DetectorID`、`DetectorVersionID`、 `RuleID` |
| `RuleEvaluateTrue` | 規則觸發為 True 且傳回規則結果的 GetEventPrediction 請求數目。 有效維度：`DetectorID`、`DetectorVersionID`、 `RuleID` |
| `RuleEvaluateFalse` | 規則評估為 False 的 GetEventPrediction 請求數目。 有效維度：`DetectorID`、`DetectorVersionID`、 `RuleID` |
| `RuleEvaluateError` | 規則錯誤評估的 GetEventPrediction 請求數量 有效維度：`DetectorID`、`DetectorVersionID`、 `RuleID` |
| `OutcomeReturned` | 傳回指定結果的 GetEventPrediction 呼叫數目。 有效維度：`DetectorID`、`DetectorVersionID`、 `OutcomeName` |
| `ModelInvocation (Amazon SageMaker model endpoint)` | 在評估過程中調用 SageMaker 模型端點的 GetEventPrediction 請求數量。 有效維度：`DetectorID`、`DetectorVersionID`、 `ModelEndpoint` |
| `ModelInvocationError (Amazon SageMaker model endpoint)` | 調用 SageMaker 模型端點在評估期間傳回錯誤的 GetEventPrediction 請求數目。 有效維度：`DetectorID`、`DetectorVersionID`、 `ModelEndpoint` |
| `ModelInvocationLatency (Amazon SageMaker model endpoint)` | 從 Amazon Fraud Detector 檢視匯入模型回應所花費的時間間隔。此間隔僅包含模型調用。 有效維度：`DetectorID`、`DetectorVersionID`、 `ModelEndpoint` 單位：毫秒 |
| `ModelInvocation` | 在評估過程中調用模型的 GetEventPrediction 請求數量。 有效維度：`DetectorID`、`DetectorVersionID`、`ModelType`、 `ModelID` |
| `ModelInvocationError` | Amazon Fraud Detector 模型在評估期間傳回錯誤的 GetEventPrediction 請求數目。 有效維度：`DetectorID`、`DetectorVersionID`、`ModelType`、 `ModelID` |
| `ModelInvocationLatency` | 從 Amazon Fraud Detector 檢視時，Amazon Fraud Detector Model 回應所花費的時間間隔。此間隔僅包含模型調用。 有效維度：`DetectorID`、`DetectorVersionID`、`ModelType`、 `ModelID` 單位：毫秒 |