Postupy: Použití Detektor anomálií jednovariátového rozhraní API na datech časových řad
Důležité
Od 20. září 2023 nebudete moct vytvářet nové Detektor anomálií prostředky. Služba Detektor anomálií se 1. října 2026 vyřadí z provozu.
Rozhraní API Detektor anomálií poskytuje dvě metody detekce anomálií. Můžete buď detekovat anomálie jako dávku v průběhu časových řad, nebo když se data generují zjištěním stavu anomálií nejnovějšího datového bodu. Model detekce vrací výsledky anomálií spolu s očekávanou hodnotou každého datového bodu a horními a dolními hranicemi detekce anomálií. Tyto hodnoty můžete použít k vizualizaci rozsahu normálních hodnot a anomálií v datech.
Režimy detekce anomálií
Rozhraní API Detektor anomálií poskytuje režimy detekce: dávkové a streamování.
Poznámka:
Následující adresy URL požadavků se musí kombinovat s příslušným koncovým bodem pro vaše předplatné. Například: https://<your-custom-subdomain>.api.cognitive.microsoft.com/anomalydetector/v1.0/timeseries/entire/detect
Detekce dávek
K detekci anomálií v dávce datových bodů v daném časovém rozsahu použijte následující identifikátor URI požadavku s daty časových řad:
/timeseries/entire/detect.
Odesláním dat časových řad najednou rozhraní API vygeneruje model pomocí celé řady a analyzuje každý datový bod s ním.
Detekce streamování
Pokud chcete nepřetržitě zjišťovat anomálie u streamovaných dat, použijte následující identifikátor URI požadavku s nejnovějším datovým bodem:
/timeseries/last/detect.
Odesláním nových datových bodů při jejich generování můžete monitorovat data v reálném čase. Model se vygeneruje s datovými body, které odesíláte, a rozhraní API určí, jestli je nejnovější bod v časové řadě anomálie.
Úprava hranic detekce dolních a horních anomálií
Ve výchozím nastavení se horní a dolní hranice detekce anomálií počítají pomocí expectedValueanomálií upperMargina lowerMargin. Pokud požadujete různé hranice, doporučujeme použít u marginScaleupperMargin nebo lowerMargin. Hranice by se vypočítaly takto:
| Hranice | Výpočet |
|---|---|
upperBoundary |
expectedValue + (100 - marginScale) * upperMargin |
lowerBoundary |
expectedValue - (100 - marginScale) * lowerMargin |
Následující příklady ukazují výsledek rozhraní API Detektor anomálií s různými citlivostmi.
Příklad s citlivostí na 99
Příklad s citlivostí na 95
Příklad s citlivostí na 85
