Episode

Anomalieerkennung für Streamingdaten mit Azure Databricks

In unseren vorherigen Episoden der AI Show haben wir alles über den Azure Anomaly-Detektor gelernt, wie sie den Dienst lokal bringen, und einige tolle Tipps und Tricks, um den Dienst gut für Sie zu arbeiten. In dieser Episode der AI ShowQun  Ying wird gezeigt, wie Sie eine End-to-End-Lösung mithilfe der Anomalieerkennung und Azure Databricks erstellen. In diesem Schritt erkennt die Demo numerische Anomalien aus Streamingdaten, die durch Azure Event Hubs kommen.

Weitere Informationslinks:

Re-Visit Ihr Lieblingsteil des Videos:

  • [00:74] Das Geschäftsproblem der Demolösung.
  • [01:18] Die Architektur der Lösung.
  • [02:25] Lösungsvoraussetzungen und Ressourceneinrichtung.
  • [06:11] Code exemplarische Vorgehensweise zum Senden von Tweets an Event Hubs.
  • [07:08] Code exemplarische Vorgehensweise zum Lesen von Tweets von Event Hubs.
  • [09:25] Code exemplarische Vorgehensweise der Datenaggregation und Speicherung in Delta.
  • [11:28] Code exemplarische Vorgehensweise der Anomalieerkennung mit Anomalieerkennung.

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