検出器を作成するためのベストプラクティスは次のとおりです。
最高の解像度でデータを表示します。これにより、異常や問題を示している可能性があるデータ内の重要なシグナルやパターンを見逃すことがなくなります。1 値の一貫性があります。つまり、検出に使用するメトリックまたはディメンションは、さまざまなソース、コンテキスト、期間にわたって明確で安定した意味を持つ必要があります。たとえば、構成、サンプリング、集計の変更によって影響を受けるメトリックは使用しないでください。2 検出器をチャートで表示します。これにより、データと検出器のロジックを視覚化し、誤検知や誤検出を特定するのに役立ちます。また、データの分布と動作に基づいて検出器のパラメータとしきい値を調整することもできます。3 測定の種類に一貫性があります。つまり、検出に使用するメトリックまたはディメンションは、さまざまなソース、コンテキスト、期間にわたって同じ単位とスケールを持つ必要があります。たとえば、バイトとビット、秒とミリ秒を混在させないでください。
1: https://docs.splunk.com/Observability/gdi/metrics/detectors.html#Best-practices-for-detectors
2: https://docs.splunk.com/Observability/gdi/metrics/detectors.html#Best-practices-for-detectors
3: https://docs.splunk.com/Observability/gdi/metrics/detectors.html#View-detector-in-a-chart
4: https://docs.splunk.com/Observability/gdi/metrics/detectors.html#Best-practices-for-detectors

Splunk O11y Cloud Certified Metrics User Track ドキュメント1によると、パーセンテージと比率は、キャッシュヒットとキャッシュミス、あるいは成功したリクエストと失敗したリクエストなど、あるメトリックと別のメトリックの比率を計算するのに役立ちます。SignalFlowの percentage() または ratio() 関数を使用してこれらの値を計算し、グラフに表示できます。例えば、サービスのキャッシュヒット率を計算するには、次のSignalFlowコードを使用します。
パーセンテージ(カウンター("cache.hits"), カウンター("cache.misses"))
これは、キャッシュ試行の総数に対するキャッシュヒットの割合を返します。ratio() 関数を使用して同じ結果を取得することもできますが、パーセンテージではなく小数値で返されます。
比率(カウンター("キャッシュヒット")、カウンター("キャッシュミス"))

説明
正解は B です。すべて同じメトリック名とディメンションのリストを持つデータ ポイントのセットです。
メトリック時系列（MTS）は、同じメトリックと同じディメンションセットを持つデータポイントの集合です。例えば、以下のデータポイントセットは3つの異なるMTSに存在します。
MTS1: ゲージメトリック cpu.utilization、ディメンション "hostname": "host1" MTS2: ゲージメトリック cpu.utilization、ディメンション "hostname": "host2" MTS3: ゲージメトリック memory.usage、ディメンション "hostname": "host1" メトリックとは、CPU使用率やメモリ使用量など、時間の経過とともに変化する数値測定値です。ディメンションとは、ホスト名や場所など、メトリックに関する追加情報を提供するキーと値のペアです。データポイントとは、メトリック、ディメンション、値、タイムスタンプの組み合わせです。

説明
この問題の最も可能性の高い根本原因は D です。検出器にはミュート ルールがあります。
ミュート ルールは、検出器を無効にしたり、アラート条件を変更したりせずに、検出器が特定のアラートについて通知を送信するのを一時的に停止する方法です。ミュート ルールは、計画メンテナンス、テスト、またはメトリックが通常から逸脱することが予想されるその他の状況でアラート ノイズを回避する場合に役立ちます1 検出器にミュート ルールがある場合、Splunk Observability UI 内では引き続きアラートが生成されますが、電子メール通知や、検出器に設定されているその他の種類の通知は送信されません。検出器にミュート ルールがあるかどうかを確認するには、検出器ページの [ミュート ルール] タブを確認します。また、そこからミュート ルールを作成、編集、または削除することもできます1 Splunk Observability Cloud でミュート ルールを使用する方法の詳細については、こちらのドキュメントを参照してください1。

説明
正解はD.平均（変換）です。
ウェブ検索結果によると、平均変換とは、指定された時間間隔におけるメトリックまたはディメンションの平均値を返す分析関数です1。平均変換は、外れ値やノイズの影響を軽減することで、cpu.utilization のような非常にスパイクの大きいメトリックを平滑化するために使用できます。また、平均値の大まかな方向を示すことで、メトリックが時間の経過とともに上昇傾向にあるか下降傾向にあるかを確認するのにも役立ちます。例えば、cpu.utilization メトリックを平滑化し、時間の経過とともに上昇傾向にあるかどうかを確認するには、次の SignalFlow コードを使用します。
平均(1時間、カウンター("CPU使用率"))
これにより、過去1時間における各メトリック時系列（MTS）のcpu.utilizationカウンターメトリックの平均値が表示されます。チャートを使用して結果を視覚化し、異なるMTS間で平均値を比較することができます。
オプション A は不正解です。rate/sec は分析関数ではなく、MTS レポート間隔内のデータ ポイントの変化率を返すロールアップ関数です1。rate/sec は累積カウンター メトリックをカウンター メトリックに変換するために使用できますが、メトリックの平滑化やトレンド分析は行いません。オプション B は不正解です。median は分析関数ではなく、時間範囲全体にわたるメトリックまたはディメンションの中央値を返す集計関数です1。median はメトリックの標準的な値を見つけるために使用できますが、メトリックの平滑化やトレンド分析は行いません。オプション C は不正解です。mean (by host) は分析関数ではなく、同じホスト ディメンションを持つすべての MTS にわたるメトリックまたはディメンションの平均値を返す集計関数です1。mean (by host) は異なるホストのパフォーマンスを比較するために使用できますが、メトリックの平滑化やトレンド分析は行いません。
平均（変換）は、指定した時間枠で移動平均を適用することで、スパイクの大きいメトリックを平滑化できる分析関数です。これにより、短期的な変動に惑わされることなく、メトリックの全体的な傾向を時間の経過とともに確認できます1。CPU使用率メト​​リックで平均（変換）を使用するには、メトリックファインダーからメトリックを選択し、「分析の追加」をクリックして、関数のリストから平均（変換）を選択します。次に、5分、15分、1時間など、移動平均の時間枠を指定できます。また、メトリックをホストまたはその他のディメンションでグループ化して、異なるサーバー間で平滑化された値を比較することもできます2。Splunk Observability Cloud で平均（変換）およびその他の分析関数を使用する方法の詳細については、こちらのドキュメント2を参照してください。
1: https://docs.splunk.com/Observability/gdi/metrics/analytics.html#Mean-Transformation 2:
https://docs.splunk.com/Observability/gdi/metrics/analytics.html