Démarrage rapide : Utiliser les bibliothèques de client ou les API REST pour personnaliser votre solution

Article
01/19/2024

Important

Depuis le 20 septembre 2023, vous ne pouvez plus créer de ressources Metrics Advisor. Le service Metrics Advisor sera mis hors service le 1er octobre 2026.

Bien démarrer avec les bibliothèques client ou l’API REST Metrics Advisor. Suivez les étapes suivantes pour installer le package et essayer l’exemple de code pour les tâches de base.

Utilisez Metrics Advisor pour :

Ajouter un flux de données à partir d’une source de données
Vérifier l’état d’ingestion
Configurer la détection et les alertes
Interroger les résultats de la détection des anomalies
Diagnostiquer les anomalies

Documentation de référence | Code source de la bibliothèque | Package (NuGet) | Exemples

Prérequis

Abonnement Azure - En créer un gratuitement
Version actuelle de .NET Core
Une fois que vous avez votre abonnement Azure, créez une ressource Metrics Advisor dans le portail Azure pour déployer votre instance de Metrics Advisor.
Votre propre base de données SQL avec des données de séries chronologiques.

Conseil

Vous trouverez des exemples Metrics Advisor .NET sur GitHub.
10 à 30 minutes peuvent être nécessaires pour que votre ressource Metrics Advisor déploie une instance de service que vous puissiez utiliser. Sélectionnez Accéder à la ressource une fois le déploiement réussi. Après le déploiement, vous pouvez commencer à utiliser votre instance Metrics Advisor avec le portail web et l’API REST.
Vous trouverez l’URL de l’API REST dans le portail Azure, dans la section Vue d’ensemble de votre ressource. Voici le résultat :
https://<instance-name>.cognitiveservices.azure.com/

Configurer

Installer la bibliothèque de client

Une fois que vous avez créé un projet, installez la bibliothèque de client en cliquant avec le bouton droit sur la solution de projet dans l’Explorateur de solutions et en sélectionnant Gérer les packages NuGet. Dans le gestionnaire de package qui s’ouvre, sélectionnez Parcourir, cochez Inclure la préversion et recherchez Azure.AI.MetricsAdvisor. Sélectionnez la version 1.0.0, puis Installer.

Dans une fenêtre de console (par exemple cmd, PowerShell ou Bash), utilisez la commande dotnet new pour créer une application console avec le nom metrics-advisor-quickstart. Cette commande crée un projet C# simple nommé « Hello World » avec un seul fichier source : program.cs.

dotnet new console -n metrics-advisor-quickstart

Déplacez vos répertoires vers le dossier d’application nouvellement créé. Vous pouvez générer l’application avec :

dotnet build

La sortie de génération ne doit contenir aucun avertissement ni erreur.

...
Build succeeded.
 0 Warning(s)
 0 Error(s)
...

Si vous utilisez un IDE autre que Visual Studio, vous pouvez installer la bibliothèque de client Metrics Advisor pour .NET avec la commande suivante :

dotnet add package Azure.AI.MetricsAdvisor --version 1.1.0

Variables d'environnement

Pour effectuer un appel sur le service Détecteur d'anomalies, vous aurez besoin des valeurs suivantes :

Nom de la variable	Valeur
`METRICS_ADVISOR_ENDPOINT`	Cette valeur se trouve dans la section Clés et point de terminaison quand vous examinez votre ressource à partir du portail Azure. Exemple de point de terminaison : `https://YOUR_RESOURCE_NAME.cognitiveservices.azure.com/`
`METRICS_ADVISOR_KEY`	Vous trouverez la valeur de clé dans la section Clés et point de terminaison quand vous examinerez votre ressource à partir du Portail Azure. Vous pouvez utiliser soit `KEY1`, soit `KEY2`.
`METRICS_ADVISOR_API_KEY`	La valeur de clé se trouve sousClés API>Paramètres lors de l’examen de votre ressource à partir du portail Metrics Advisor. Vous pouvez utiliser soit `KEY1`, soit `KEY2`.
`SQL_CONNECTION_STRING`	Pour ce démarrage rapide, vous devez disposer de votre propre chaîne de connexion SQL Database +. Un exemple de chaîne de connexion ressemble à l’exemple suivant :`Data Source=<Server>;Initial Catalog=<db-name>;User ID=<user-name>;Password=<password>` pour plus d’informations sur la construction de chaînes de connexion SQL, consultez la documentation SQL.
`SQL_QUERY`	Requête unique spécifique à votre jeu de données.

Créer des variables d’environnement

Créez et affectez des variables d’environnement persistantes pour votre clé et votre point de terminaison.

setx METRICS_ADVISOR_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE" 
setx METRICS_ADVISOR_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" 
setx METRICS_ADVISOR_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" 
setx SQL_CONNECTION_STRING "REPLACE_WITH_YOUR_UNIQUE_SQL_CONNECTION_STRING" 
setx SQL_QUERY "REPLACE_WITH_YOUR_UNIQUE_SQL_QUERY_BASED_ON_THE_UNDERLYING_STRUCTURE_OF_YOUR_DATA"

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('METRICS_ADVISOR_ENDPOINT', 'REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE', 'User')
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('METRICS_ADVISOR_KEY', 'REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE', 'User')
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('METRICS_ADVISOR_API_KEY', 'REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE', 'User')
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('SQL_CONNECTION_STRING', 'REPLACE_WITH_YOUR_UNIQUE_SQL_CONNECTION_STRING', 'User')
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('SQL_QUERY', 'REPLACE_WITH_YOUR_UNIQUE_SQL_QUERY_BASED_ON_THE_UNDERLYING_STRUCTURE_OF_YOUR_DATA', 'User')

echo export METRICS_ADVISOR_ENDPOINT="REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE" >> /etc/environment && source /etc/environment
echo export METRICS_ADVISOR_KEY="REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" >> /etc/environment && source /etc/environment
echo export METRICS_ADVISOR_API_KEY="REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" >> /etc/environment && source /etc/environment
echo export SQL_CONNECTION_STRING="REPLACE_WITH_YOUR_UNIQUE_SQL_CONNECTION_STRING" >> /etc/environment && source /etc/environment
echo export SQL_QUERY="REPLACE_WITH_YOUR_UNIQUE_SQL_QUERY_BASED_ON_THE_UNDERLYING_STRUCTURE_OF_YOUR_DATA" >> /etc/environment && source /etc/environment

Créer votre application

Modifiez votre fichier program.cs et remplacez par ce qui suit :

// Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved.
// Licensed under the MIT License.

using System;
using System.Threading.Tasks;
using Azure.AI.MetricsAdvisor.Administration;
using Azure.AI.MetricsAdvisor.Models;
using Azure.AI.MetricsAdvisor.Tests;
using Azure.Core.TestFramework;
using NUnit.Framework;
using static System.Environment;

namespace Azure.AI.MetricsAdvisor.Samples
{
    [LiveOnly]
    public partial class MetricsAdvisorSamples : MetricsAdvisorTestEnvironment
    {
        [Test]
        public async Task CreateAndDeleteDataFeedAsync()
        {
            string endpoint =  GetEnvironmentVariable("METRICS_ADVISOR_ENDPOINT");
            string subscriptionKey = GetEnvironmentVariable("METRICS_ADVISOR_KEY");
            string apiKey = GetEnvironmentVariable("METRICS_ADVISOR_API_KEY");
            var credential = new MetricsAdvisorKeyCredential(subscriptionKey, apiKey);

            var adminClient = new MetricsAdvisorAdministrationClient(new Uri(endpoint), credential);

            #region Snippet:CreateDataFeedAsync
#if SNIPPET
            string sqlServerConnectionString = GetEnvironmentVariable("SQL_CONNECTION_STRING");
            string sqlServerQuery = GetEnvironmentVariable("SQL_QUERY");
#else
            string sqlServerConnectionString = SqlServerConnectionString;
            string sqlServerQuery = SqlServerQuery;
#endif

            var dataFeed = new DataFeed();

#if SNIPPET
            dataFeed.Name = "<dataFeedName>";
#else
            dataFeed.Name = GetUniqueName();
#endif
            dataFeed.DataSource = new SqlServerDataFeedSource(sqlServerConnectionString, sqlServerQuery);
            dataFeed.Granularity = new DataFeedGranularity(DataFeedGranularityType.Daily);

            dataFeed.Schema = new DataFeedSchema();
            dataFeed.Schema.MetricColumns.Add(new DataFeedMetric("cost"));
            dataFeed.Schema.MetricColumns.Add(new DataFeedMetric("revenue"));
            dataFeed.Schema.DimensionColumns.Add(new DataFeedDimension("category"));
            dataFeed.Schema.DimensionColumns.Add(new DataFeedDimension("region"));

            dataFeed.IngestionSettings = new DataFeedIngestionSettings(DateTimeOffset.Parse("2020-01-01T00:00:00Z"));

            Response<DataFeed> response = await adminClient.CreateDataFeedAsync(dataFeed);

            DataFeed createdDataFeed = response.Value;

            Console.WriteLine($"Data feed ID: {createdDataFeed.Id}");
            Console.WriteLine($"Data feed status: {createdDataFeed.Status.Value}");
            Console.WriteLine($"Data feed created time: {createdDataFeed.CreatedOn.Value}");

            Console.WriteLine($"Data feed administrators:");
            foreach (string admin in createdDataFeed.Administrators)
            {
                Console.WriteLine($" - {admin}");
            }

            Console.WriteLine($"Metric IDs:");
            foreach (DataFeedMetric metric in createdDataFeed.Schema.MetricColumns)
            {
                Console.WriteLine($" - {metric.Name}: {metric.Id}");
            }

            Console.WriteLine($"Dimensions:");
            foreach (DataFeedDimension dimension in createdDataFeed.Schema.DimensionColumns)
            {
                Console.WriteLine($" - {dimension.Name}");
            }
            #endregion

            // Delete the created data feed to clean up the Metrics Advisor resource. Do not perform this
            // step if you intend to keep using the data feed.

            await adminClient.DeleteDataFeedAsync(createdDataFeed.Id);
        }

        [Test]
        public async Task GetDataFeedAsync()
        {
            string endpoint = GetEnvironmentVariable("METRICS_ADVISOR_ENDPOINT");
            string subscriptionKey = GetEnvironmentVariable("METRICS_ADVISOR_KEY");
            string apiKey = GetEnvironmentVariable("METRICS_ADVISOR_API_KEY");
            var credential = new MetricsAdvisorKeyCredential(subscriptionKey, apiKey);

            var adminClient = new MetricsAdvisorAdministrationClient(new Uri(endpoint), credential);

            string dataFeedId = DataFeedId;

            Response<DataFeed> response = await adminClient.GetDataFeedAsync(dataFeedId);

            DataFeed dataFeed = response.Value;

            Console.WriteLine($"Data feed status: {dataFeed.Status.Value}");
            Console.WriteLine($"Data feed created time: {dataFeed.CreatedOn.Value}");

            Console.WriteLine($"Data feed administrators:");
            foreach (string admin in dataFeed.Administrators)
            {
                Console.WriteLine($" - {admin}");
            }

            Console.WriteLine($"Metric IDs:");
            foreach (DataFeedMetric metric in dataFeed.Schema.MetricColumns)
            {
                Console.WriteLine($" - {metric.Name}: {metric.Id}");
            }

            Console.WriteLine($"Dimensions:");
            foreach (DataFeedDimension dimension in dataFeed.Schema.DimensionColumns)
            {
                Console.WriteLine($" - {dimension.Name}");
            }
        }

        [Test]
        public async Task UpdateDataFeedAsync()
        {
            string endpoint = GetEnvironmentVariable("METRICS_ADVISOR_ENDPOINT");
            string subscriptionKey = GetEnvironmentVariable("METRICS_ADVISOR_KEY");
            string apiKey = GetEnvironmentVariable("METRICS_ADVISOR_API_KEY");
            var credential = new MetricsAdvisorKeyCredential(subscriptionKey, apiKey);

            var adminClient = new MetricsAdvisorAdministrationClient(new Uri(endpoint), credential);

            string dataFeedId = DataFeedId;

            Response<DataFeed> response = await adminClient.GetDataFeedAsync(dataFeedId);
            DataFeed dataFeed = response.Value;

            string originalDescription = dataFeed.Description;
            dataFeed.Description = "This description was generated by a sample.";

            // Some properties, such as IngestionStartOffset, can be reset to their default value
            // when set to null during an Update operation. Check the API documentation to verify
            // when a property supports this feature.

            TimeSpan? originalStartOffset = dataFeed.IngestionSettings.IngestionStartOffset;
            dataFeed.IngestionSettings.IngestionStartOffset = null;

            response = await adminClient.UpdateDataFeedAsync(dataFeed);
            DataFeed updatedDataFeed = response.Value;

            Console.WriteLine($"Updated description: {updatedDataFeed.Description}");
            Console.WriteLine($"Updated ingestion start offset: {updatedDataFeed.IngestionSettings.IngestionStartOffset}");

            // Undo the changes to leave the data feed unaltered. Skip this step if you intend to keep
            // the changes.

            dataFeed.Description = originalDescription;
            dataFeed.IngestionSettings.IngestionStartOffset = originalStartOffset;

            await adminClient.UpdateDataFeedAsync(dataFeed);
        }

        [Test]
        public async Task GetDataFeedsAsync()
        {
            string endpoint = GetEnvironmentVariable("METRICS_ADVISOR_ENDPOINT");
            string subscriptionKey = GetEnvironmentVariable("METRICS_ADVISOR_KEY");
            string apiKey = GetEnvironmentVariable("METRICS_ADVISOR_API_KEY");
            var credential = new MetricsAdvisorKeyCredential(subscriptionKey, apiKey);

            var adminClient = new MetricsAdvisorAdministrationClient(new Uri(endpoint), credential);

            var filter = new DataFeedFilter()
            {
                Status = DataFeedStatus.Active,
                GranularityType = DataFeedGranularityType.Daily
            };
            var options = new GetDataFeedsOptions()
            {
                Filter = filter,
                MaxPageSize = 5
            };

            int dataFeedCount = 0;

            await foreach (DataFeed dataFeed in adminClient.GetDataFeedsAsync(options))
            {
                Console.WriteLine($"Data feed ID: {dataFeed.Id}");
                Console.WriteLine($"Name: {dataFeed.Name}");
                Console.WriteLine($"Description: {dataFeed.Description}");
                Console.WriteLine();

                // Print at most 5 data feeds.
                if (++dataFeedCount >= 5)
                {
                    break;
                }
            }
        }
    }
}

Exécution de l'application

Exécutez l’application à partir de votre répertoire d’application avec la commande dotnet run.

dotnet run

Documentation de référence | Code source de la bibliothèque | Artefact (Maven) | Exemples

Prérequis

Abonnement Azure - En créer un gratuitement
La version actuelle du JDK (Java Development Kit)
L’outil de génération Gradle ou un autre gestionnaire de dépendances.
Une fois que vous avez votre abonnement Azure, créez une ressource Metrics Advisor dans le portail Azure pour déployer votre instance de Metrics Advisor.
Votre propre base de données SQL avec des données de séries chronologiques.

Conseil

Vous trouverez des exemples Metrics Advisor Java sur GitHub.
10 à 30 minutes peuvent être nécessaires pour que votre ressource Metrics Advisor déploie une instance de service que vous puissiez utiliser. Sélectionnez Accéder à la ressource une fois le déploiement réussi. Après le déploiement, vous pouvez commencer à utiliser votre instance Metrics Advisor avec le portail web et l’API REST.
Vous trouverez l’URL de l’API REST dans le portail Azure, dans la section Vue d’ensemble de votre ressource. Elle se présente comme suit :
- https://<instance-name>.cognitiveservices.azure.com/

Configurer

Créer un projet Gradle

Ce guide de démarrage rapide utilise le gestionnaire de dépendances Gradle. Vous trouverez plus d’informations sur la bibliothèque de client dans le référentiel central Maven.

Dans une fenêtre de console (telle que cmd, PowerShell ou bash), créez un répertoire pour votre application et accédez-y.

mkdir myapp && cd myapp

Exécutez la commande gradle init à partir de votre répertoire de travail. Cette commande crée des fichiers de build essentiels pour Gradle, notamment build.gradle.kts, qui est utilisé au moment de l’exécution pour créer et configurer votre application.

gradle init --type basic

Quand vous êtes invité à choisir un DSL, sélectionnez Kotlin.

Installer la bibliothèque de client

Recherchez build.gradle.kts et ouvrez-le avec votre IDE ou votre éditeur de texte habituel. Copiez-y ensuite cette configuration de build. Veillez à inclure les dépendances du projet.

dependencies {
    compile("com.azure:azure-ai-metricsadvisor:1.1.8")
}

Créer un fichier Java

Créez un dossier pour votre exemple d’application. Entrez la commande suivante à partir de votre répertoire de travail :

mkdir -p src/main/java

Accédez au nouveau dossier et créez le fichier MetricsAdvisorQuickstarts.java. Ouvrez-le dans votre éditeur ou IDE habituel et ajoutez les instructions import suivantes :

Conseil

Vous voulez voir l’intégralité du fichier de code de démarrage rapide à la fois ? Vous le trouverez sur GitHub, qui contient les exemples de code utilisés dans ce guide de démarrage rapide.

Variables d'environnement

Pour effectuer un appel sur le service Détecteur d'anomalies, vous aurez besoin des valeurs suivantes :

Nom de la variable	Valeur
`METRICS_ADVISOR_ENDPOINT`	Cette valeur se trouve dans la section Clés et point de terminaison quand vous examinez votre ressource à partir du portail Azure. Exemple de point de terminaison : `https://YOUR_RESOURCE_NAME.cognitiveservices.azure.com/`
`METRICS_ADVISOR_KEY`	Vous trouverez la valeur de clé dans la section Clés et point de terminaison quand vous examinerez votre ressource à partir du Portail Azure. Vous pouvez utiliser soit `KEY1`, soit `KEY2`.
`METRICS_ADVISOR_API_KEY`	La valeur de clé se trouve sousClés API>Paramètres lors de l’examen de votre ressource à partir du portail Metrics Advisor. Vous pouvez utiliser soit `KEY1`, soit `KEY2`.
`SQL_CONNECTION_STRING`	Pour ce démarrage rapide, vous devez disposer de votre propre chaîne de connexion SQL Database +. Un exemple de chaîne de connexion ressemble à l’exemple suivant :`Data Source=<Server>;Initial Catalog=<db-name>;User ID=<user-name>;Password=<password>` pour plus d’informations sur la construction de chaînes de connexion SQL, consultez la documentation SQL.
`SQL_QUERY`	Requête unique spécifique à votre jeu de données.

Créer des variables d’environnement

Créez et affectez des variables d’environnement persistantes pour votre clé et votre point de terminaison.

setx METRICS_ADVISOR_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE" 
setx METRICS_ADVISOR_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" 
setx METRICS_ADVISOR_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" 
setx SQL_CONNECTION_STRING "REPLACE_WITH_YOUR_UNIQUE_SQL_CONNECTION_STRING" 
setx SQL_QUERY "REPLACE_WITH_YOUR_UNIQUE_SQL_QUERY_BASED_ON_THE_UNDERLYING_STRUCTURE_OF_YOUR_DATA"

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('METRICS_ADVISOR_ENDPOINT', 'REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE', 'User')
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('METRICS_ADVISOR_KEY', 'REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE', 'User')
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('METRICS_ADVISOR_API_KEY', 'REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE', 'User')
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('SQL_CONNECTION_STRING', 'REPLACE_WITH_YOUR_UNIQUE_SQL_CONNECTION_STRING', 'User')
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('SQL_QUERY', 'REPLACE_WITH_YOUR_UNIQUE_SQL_QUERY_BASED_ON_THE_UNDERLYING_STRUCTURE_OF_YOUR_DATA', 'User')

echo export METRICS_ADVISOR_ENDPOINT="REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE" >> /etc/environment && source /etc/environment
echo export METRICS_ADVISOR_KEY="REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" >> /etc/environment && source /etc/environment
echo export METRICS_ADVISOR_API_KEY="REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" >> /etc/environment && source /etc/environment
echo export SQL_CONNECTION_STRING="REPLACE_WITH_YOUR_UNIQUE_SQL_CONNECTION_STRING" >> /etc/environment && source /etc/environment
echo export SQL_QUERY="REPLACE_WITH_YOUR_UNIQUE_SQL_QUERY_BASED_ON_THE_UNDERLYING_STRUCTURE_OF_YOUR_DATA" >> /etc/environment && source /etc/environment

Créer votre application

Remplacez le contenu de votre fichier .java par ce qui suit :

package com.azure.ai.metricsadvisor.administration;

import com.azure.ai.metricsadvisor.administration.models.AzureAppInsightsDataFeedSource;
import com.azure.ai.metricsadvisor.administration.models.DataFeed;
import com.azure.ai.metricsadvisor.administration.models.DataFeedDimension;
import com.azure.ai.metricsadvisor.administration.models.DataFeedGranularity;
import com.azure.ai.metricsadvisor.administration.models.DataFeedGranularityType;
import com.azure.ai.metricsadvisor.administration.models.DataFeedIngestionSettings;
import com.azure.ai.metricsadvisor.administration.models.DataFeedMetric;
import com.azure.ai.metricsadvisor.administration.models.DataFeedOptions;
import com.azure.ai.metricsadvisor.administration.models.DataFeedSchema;
import com.azure.ai.metricsadvisor.administration.models.DataFeedSourceType;
import com.azure.ai.metricsadvisor.models.MetricsAdvisorKeyCredential;

import java.time.OffsetDateTime;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;

/**
 * Sample demonstrates how to create, get, update, delete and list datafeed.
 */
public class DatafeedSample {
    private static String subscription_key = System.getenv("METRICS_ADVISOR_KEY");
    private static String api_key = System.getenv("METRICS_ADVISOR_API_KEY");
    private static String endpoint = System.getenv("METRICS_ADVISOR_ENDPOINT");
    private static String connection_string = System.getenv("SQL_CONNECTION_STRING");
    private static String sql_query = System.getenv("SQL_QUERY");

    public static void main(String[] args) {
        final MetricsAdvisorAdministrationClient advisorAdministrationClient =
            new MetricsAdvisorAdministrationClientBuilder()
                .endpoint("https://{endpoint}.cognitiveservices.azure.com/")
                .credential(new MetricsAdvisorKeyCredential("subscription_key", "api_key"))
                .buildClient();

        // Create Data feed
DataFeed dataFeed = new DataFeed()
    .setName("dataFeedName")
    .setSource(new MySqlDataFeedSource(connection_string, sql_query))
    .setGranularity(new DataFeedGranularity().setGranularityType(DataFeedGranularityType.DAILY))
    .setSchema(new DataFeedSchema(
        Arrays.asList(
            new DataFeedMetric("cost"),
            new DataFeedMetric("revenue")
        )).setDimensions(
        Arrays.asList(
            new DataFeedDimension("city"),
            new DataFeedDimension("category")
        ))
    )
    .setIngestionSettings(new DataFeedIngestionSettings(OffsetDateTime.parse("2020-01-01T00:00:00Z")))
    .setOptions(new DataFeedOptions()
        .setDescription("data feed description")
        .setRollupSettings(new DataFeedRollupSettings()
            .setRollupType(DataFeedRollupType.AUTO_ROLLUP)));
final DataFeed createdSqlDataFeed = metricsAdvisorAdminClient.createDataFeed(dataFeed);

System.out.printf("Data feed Id : %s%n", createdSqlDataFeed.getId());
System.out.printf("Data feed name : %s%n", createdSqlDataFeed.getName());
System.out.printf("Is the query user is one of data feed administrator : %s%n", createdSqlDataFeed.isAdmin());
System.out.printf("Data feed created time : %s%n", createdSqlDataFeed.getCreatedTime());
System.out.printf("Data feed granularity type : %s%n",
    createdSqlDataFeed.getGranularity().getGranularityType());
System.out.printf("Data feed granularity value : %d%n",
    createdSqlDataFeed.getGranularity().getCustomGranularityValue());
System.out.println("Data feed related metric Ids:");
dataFeed.getMetricIds().forEach((metricId, metricName)
    -> System.out.printf("Metric Id : %s, Metric Name: %s%n", metricId, metricName));
System.out.printf("Data feed source type: %s%n", createdSqlDataFeed.getSourceType());

if (SQL_SERVER_DB == createdSqlDataFeed.getSourceType()) {
    System.out.printf("Data feed sql server query: %s%n",
        ((SqlServerDataFeedSource) createdSqlDataFeed.getSource()).getQuery());
}
        // Update the data feed.
        System.out.printf("Updating data feed: %s%n", dataFeed.getId());
        dataFeed = advisorAdministrationClient.updateDataFeed(dataFeed.setOptions(new DataFeedOptions()
            .setAdmins(Collections.singletonList("admin1@admin.com"))
        ));
        System.out.printf("Updated data feed admin list: %s%n",
            String.join(",", dataFeed.getOptions().getAdmins()));

        // Delete the data feed.
        System.out.printf("Deleting data feed: %s%n", dataFeed.getId());
        advisorAdministrationClient.deleteDataFeed(dataFeed.getId());
        System.out.printf("Deleted data feed%n");

        // List data feeds.
        System.out.printf("Listing data feeds%n");
        advisorAdministrationClient.listDataFeeds().forEach(dataFeedItem -> {
            System.out.printf("Data feed Id : %s%n", dataFeedItem.getId());
            System.out.printf("Data feed name : %s%n", dataFeedItem.getName());
            System.out.printf("Is the query user is one of data feed administrator : %s%n", dataFeedItem.isAdmin());
            System.out.printf("Data feed created time : %s%n", dataFeedItem.getCreatedTime());
            System.out.printf("Data feed granularity type : %s%n", dataFeedItem.getGranularity().getGranularityType());
            System.out.printf("Data feed granularity value : %d%n",
                dataFeedItem.getGranularity().getCustomGranularityValue());
            System.out.println("Data feed related metric Id's:");
            dataFeedItem.getMetricIds().forEach((metricId, metricName)
                -> System.out.printf("Metric Id : %s, Metric Name: %s%n", metricId, metricName));
            System.out.printf("Data feed source type: %s%n", dataFeedItem.getSourceType());
        });
    }
}

Vous pouvez générer l’application avec :

gradle build

Exécution de l'application

Exécutez l’application avec l’objectif run :

gradle run

Documentation de référence | Code source de la bibliothèque | Package (npm) | Exemples

Prérequis

Abonnement Azure - En créer un gratuitement
Version actuelle de Node.js
Une fois que vous avez votre abonnement Azure, créez une ressource Metrics Advisor dans le portail Azure pour déployer votre instance de Metrics Advisor.
Votre propre base de données SQL avec des données de séries chronologiques.

Conseil

Vous trouverez des exemples Metrics Advisor JavaScript sur GitHub.
10 à 30 minutes peuvent être nécessaires pour que votre ressource Metrics Advisor déploie une instance de service que vous puissiez utiliser. Sélectionnez Accéder à la ressource une fois le déploiement réussi. Après le déploiement, vous pouvez commencer à utiliser votre instance Metrics Advisor avec le portail web et l’API REST.
Vous trouverez l’URL de l’API REST dans le portail Azure, dans la section Vue d’ensemble de votre ressource. Voici le résultat :
https://<instance-name>.cognitiveservices.azure.com/

Configurer

Création d’une application Node.js

Dans une fenêtre de console (telle que cmd, PowerShell ou bash), créez un répertoire pour votre application et accédez-y.

mkdir myapp && cd myapp

Exécutez la commande npm init pour créer une application de nœud avec un fichier package.json.

npm init

Installer la bibliothèque de client

Installez le package NPM @azure/ai-metrics-advisor :

npm install @azure/ai-metrics-advisor

Le fichier package.json de votre application sera mis à jour avec les dépendances.

Variables d'environnement

Pour effectuer un appel sur le service Détecteur d'anomalies, vous aurez besoin des valeurs suivantes :

Nom de la variable	Valeur
`METRICS_ADVISOR_ENDPOINT`	Cette valeur se trouve dans la section Clés et point de terminaison quand vous examinez votre ressource à partir du portail Azure. Exemple de point de terminaison : `https://YOUR_RESOURCE_NAME.cognitiveservices.azure.com/`
`METRICS_ADVISOR_KEY`	Vous trouverez la valeur de clé dans la section Clés et point de terminaison quand vous examinerez votre ressource à partir du Portail Azure. Vous pouvez utiliser soit `KEY1`, soit `KEY2`.
`METRICS_ADVISOR_API_KEY`	La valeur de clé se trouve sousClés API>Paramètres lors de l’examen de votre ressource à partir du portail Metrics Advisor. Vous pouvez utiliser soit `KEY1`, soit `KEY2`.
`SQL_CONNECTION_STRING`	Pour ce démarrage rapide, vous devez disposer de votre propre chaîne de connexion SQL Database +. Un exemple de chaîne de connexion ressemble à l’exemple suivant :`Data Source=<Server>;Initial Catalog=<db-name>;User ID=<user-name>;Password=<password>` pour plus d’informations sur la construction de chaînes de connexion SQL, consultez la documentation SQL.
`SQL_QUERY`	Requête unique spécifique à votre jeu de données.

Créer des variables d’environnement

Créez et affectez des variables d’environnement persistantes pour votre clé et votre point de terminaison.

setx METRICS_ADVISOR_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE" 
setx METRICS_ADVISOR_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" 
setx METRICS_ADVISOR_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" 
setx SQL_CONNECTION_STRING "REPLACE_WITH_YOUR_UNIQUE_SQL_CONNECTION_STRING" 
setx SQL_QUERY "REPLACE_WITH_YOUR_UNIQUE_SQL_QUERY_BASED_ON_THE_UNDERLYING_STRUCTURE_OF_YOUR_DATA"

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('METRICS_ADVISOR_ENDPOINT', 'REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE', 'User')
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('METRICS_ADVISOR_KEY', 'REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE', 'User')
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('METRICS_ADVISOR_API_KEY', 'REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE', 'User')
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('SQL_CONNECTION_STRING', 'REPLACE_WITH_YOUR_UNIQUE_SQL_CONNECTION_STRING', 'User')
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('SQL_QUERY', 'REPLACE_WITH_YOUR_UNIQUE_SQL_QUERY_BASED_ON_THE_UNDERLYING_STRUCTURE_OF_YOUR_DATA', 'User')

echo export METRICS_ADVISOR_ENDPOINT="REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE" >> /etc/environment && source /etc/environment
echo export METRICS_ADVISOR_KEY="REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" >> /etc/environment && source /etc/environment
echo export METRICS_ADVISOR_API_KEY="REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" >> /etc/environment && source /etc/environment
echo export SQL_CONNECTION_STRING="REPLACE_WITH_YOUR_UNIQUE_SQL_CONNECTION_STRING" >> /etc/environment && source /etc/environment
echo export SQL_QUERY="REPLACE_WITH_YOUR_UNIQUE_SQL_QUERY_BASED_ON_THE_UNDERLYING_STRUCTURE_OF_YOUR_DATA" >> /etc/environment && source /etc/environment

Créer votre application

Créez un fichier nommé index.js et copiez le code suivant :

/**
 *  @summary This sample demonstrates how to get started by creating a data feed, checking ingestion status,
 * creating detection and alerting configurations, and querying for alerts and anomalies.
 */

// Load the .env file if it exists
const dotenv = require("dotenv");
dotenv.config();

const {
  MetricsAdvisorKeyCredential,
  MetricsAdvisorAdministrationClient,
  MetricsAdvisorClient
} = require("@azure/ai-metrics-advisor");

async function main() {
  // You will need to set these environment variables or edit the following values
  const endpoint = process.env["METRICS_ADVISOR_ENDPOINT"] || "<service endpoint>";
  const subscriptionKey = process.env["METRICS_ADVISOR_KEY"] || "<subscription key>";
  const apiKey = process.env["METRICS_ADVISOR_API_KEY"] || "<api key>";
  const sqlServerConnectionString =
    process.env["SQL_SERVER_CONNECTION_STRING"] ||
    "<connection string to SQL Server>";
  const sqlServerQuery =
    process.env["SQL_SERVER_QUERY"] || "<SQL Server query to retrive data>";

  const credential = new MetricsAdvisorKeyCredential(subscriptionKey, apiKey);

  const client = new MetricsAdvisorClient(endpoint, credential);
  const adminClient = new MetricsAdvisorAdministrationClient(endpoint, credential);

  const created = await createDataFeed(adminClient, sqlServerConnectionString, sqlServerQuery);
  console.log(`Data feed created: ${created.id}`);
  console.log("  metrics: ");
  console.log(created.schema.metrics);

  console.log("Waiting for a minute before checking ingestion status...");
  await delay(60 * 1000);

  try {
    await checkIngestionStatus(
      adminClient,
      created.id,
      new Date(Date.UTC(2020, 8, 1)),
      new Date(Date.UTC(2020, 8, 12))
    );

    const metricId = created.schema.metrics[0].id;
    const detectionConfig = await configureAnomalyDetectionConfiguration(adminClient, metricId);
    console.log(`Detection configuration created: ${detectionConfig.id}`);

    const hook = await createWebhookHook(adminClient);
    console.log(`Webhook hook created: ${hook.id}`);

    const alertConfig = await configureAlertConfiguration(adminClient, detectionConfig.id, [
      hook.id
    ]);
    console.log(`Alert configuration created: ${alertConfig.id}`);

    // you can use alert configuration created in above step to query the alert.
    const alerts = await queryAlerts(
      client,
      alertConfig.id,
      new Date(Date.UTC(2020, 8, 1)),
      new Date(Date.UTC(2020, 8, 12))
    );

    if (alerts.length > 1) {
      // query anomalies using an alert id.
      await queryAnomaliesByAlert(client, alerts[0]);
    } else {
      console.log("No alerts during the time period");
    }
  } finally {
    console.log(`Deleting the data feed '${created.id}`);
    await adminClient.deleteDataFeed(created.id);
  }
}

async function createDataFeed(adminClient, sqlServerConnectionString, sqlServerQuery) {
  console.log("Creating Datafeed...");
  const dataFeed = {
    name: "test_datafeed_" + new Date().getTime().toString(),
    source: {
      dataSourceType: "SqlServer",
      connectionString: sqlServerConnectionString,
      query: sqlServerQuery,
      authenticationType: "Basic"
    },
    granularity: {
      granularityType: "Daily"
    },
    schema: {
      metrics: [
        {
          name: "revenue",
          displayName: "revenue",
          description: "Metric1 description"
        },
        {
          name: "cost",
          displayName: "cost",
          description: "Metric2 description"
        }
      ],
      dimensions: [
        { name: "city", displayName: "city display" },
        { name: "category", displayName: "category display" }
      ],
      timestampColumn: undefined
    },
    ingestionSettings: {
      ingestionStartTime: new Date(Date.UTC(2020, 5, 1)),
      ingestionStartOffsetInSeconds: 0,
      dataSourceRequestConcurrency: -1,
      ingestionRetryDelayInSeconds: -1,
      stopRetryAfterInSeconds: -1
    },
    rollupSettings: {
      rollupType: "AutoRollup",
      rollupMethod: "Sum",
      rollupIdentificationValue: "__SUM__"
    },
    missingDataPointFillSettings: {
      fillType: "SmartFilling"
    },
    accessMode: "Private",
    admins: ["xyz@microsoft.com"]
  };
  const result = await adminClient.createDataFeed(dataFeed);

  return result;
}

async function checkIngestionStatus(adminClient, datafeedId, startTime, endTime) {
  // This shows how to use for-await-of syntax to list status
  console.log("Checking ingestion status...");
  const listIterator = adminClient.listDataFeedIngestionStatus(datafeedId, startTime, endTime);
  for await (const status of listIterator) {
    console.log(`  [${status.timestamp}] ${status.status} - ${status.message}`);
  }
}

async function configureAnomalyDetectionConfiguration(adminClient, metricId) {
  console.log(`Creating an anomaly detection configuration on metric '${metricId}'...`);
  const anomalyConfig = {
    name: "test_detection_configuration" + new Date().getTime().toString(),
    metricId,
    wholeSeriesDetectionCondition: {
      smartDetectionCondition: {
        sensitivity: 100,
        anomalyDetectorDirection: "Both",
        suppressCondition: {
          minNumber: 1,
          minRatio: 1
        }
      }
    },
    description: "Detection configuration description"
  };
  return await adminClient.createDetectionConfig(anomalyConfig);
}

async function createWebhookHook(adminClient) {
  console.log("Creating a webhook hook");
  const hook = {
    hookType: "Webhook",
    name: "web hook " + new Date().getTime().toString(),
    description: "description",
    hookParameter: {
      endpoint: "https://httpbin.org/post",
      username: "user",
      password: "pass"
      // certificateKey: "k",
      // certificatePassword: "kp"
    }
  };

  return await adminClient.createHook(hook);
}

async function configureAlertConfiguration(adminClient, detectionConfigId, hookIds) {
  console.log("Creating a new alerting configuration...");
  const anomalyAlert = {
    name: "test_alert_config_" + new Date().getTime().toString(),
    crossMetricsOperator: "AND",
    metricAlertConfigurations: [
      {
        detectionConfigurationId: detectionConfigId,
        alertScope: {
          scopeType: "All"
        },
        alertConditions: {
          severityCondition: {
            minAlertSeverity: "Medium",
            maxAlertSeverity: "High"
          }
        },
        snoozeCondition: {
          autoSnooze: 0,
          snoozeScope: "Metric",
          onlyForSuccessive: true
        }
      }
    ],
    hookIds,
    description: "Alerting config description"
  };
  return await adminClient.createAlertConfig(anomalyAlert);
}

async function queryAlerts(client, alertConfigId, startTime, endTime) {
  console.log(`Listing alerts for alert configuration '${alertConfigId}'`);
  // This shows how to use `for-await-of` syntax to list alerts
  console.log("  using for-await-of syntax");
  let alerts = [];
  const listIterator = client.listAlerts(alertConfigId, startTime, endTime, "AnomalyTime");
  for await (const alert of listIterator) {
    alerts.push(alert);
    console.log("    Alert");
    console.log(`      id: ${alert.id}`);
    console.log(`      timestamp: ${alert.timestamp}`);
    console.log(`      created on: ${alert.createdOn}`);
  }
  // alternatively we could list results by pages
  console.log(`  by pages`);
  const iterator = client
    .listAlerts(alertConfigId, startTime, endTime, "AnomalyTime")
    .byPage({ maxPageSize: 2 });

  let result = await iterator.next();
  while (!result.done) {
    console.log("    -- Page -- ");
    for (const item of result.value) {
      console.log(`      id: ${item.id}`);
      console.log(`      timestamp: ${item.timestamp}`);
      console.log(`      created on: ${item.createdOn}`);
    }
    result = await iterator.next();
  }

  return alerts;
}

async function queryAnomaliesByAlert(client, alert) {
  console.log(
    `Listing anomalies for alert configuration '${alert.alertConfigId}' and alert '${alert.id}'`
  );
  const listIterator = client.listAnomaliesForAlert(alert);
  for await (const anomaly of listIterator) {
    console.log(
      `  Anomaly ${anomaly.severity} ${anomaly.status} ${anomaly.seriesKey.dimension} ${anomaly.timestamp}`
    );
  }
}

async function delay(milliseconds) {
  return new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, milliseconds));
}

main()
  .then((_) => {
    console.log("Succeeded");
  })
  .catch((err) => {
    console.log("Error occurred:");
    console.log(err);
  });

Exécution de l'application

Exécutez l’application avec la commande node de votre fichier de démarrage rapide.

node index.js

Documentation de référence | Code source de la bibliothèque | Package (PiPy) | Exemples C#

Prérequis

Abonnement Azure - En créer un gratuitement
Python 3.x
Une fois que vous avez votre abonnement Azure, créez une ressource Metrics Advisor dans le portail Azure pour déployer votre instance de Metrics Advisor.
Votre propre base de données SQL avec des données de séries chronologiques.

Conseil

Vous trouverez des exemples Metrics Advisor Python sur GitHub.
10 à 30 minutes peuvent être nécessaires pour que votre ressource Metrics Advisor déploie une instance de service que vous puissiez utiliser. Sélectionnez Accéder à la ressource une fois le déploiement réussi. Après le déploiement, vous pouvez commencer à utiliser votre instance Metrics Advisor avec le portail web et l’API REST.
Vous trouverez l’URL de l’API REST dans le portail Azure, dans la section Vue d’ensemble de votre ressource. Voici le résultat :
https://<instance-name>.cognitiveservices.azure.com/

Configurer

Installer la bibliothèque de client

Installez la bibliothèque de client. Vous pouvez installer la bibliothèque de client avec :

pip install azure-ai-metricsadvisor --pre

Variables d'environnement

Pour effectuer un appel sur le service Détecteur d'anomalies, vous aurez besoin des valeurs suivantes :

Nom de la variable	Valeur
`METRICS_ADVISOR_ENDPOINT`	Cette valeur se trouve dans la section Clés et point de terminaison quand vous examinez votre ressource à partir du portail Azure. Exemple de point de terminaison : `https://YOUR_RESOURCE_NAME.cognitiveservices.azure.com/`
`METRICS_ADVISOR_KEY`	Vous trouverez la valeur de clé dans la section Clés et point de terminaison quand vous examinerez votre ressource à partir du Portail Azure. Vous pouvez utiliser soit `KEY1`, soit `KEY2`.
`METRICS_ADVISOR_API_KEY`	La valeur de clé se trouve sousClés API>Paramètres lors de l’examen de votre ressource à partir du portail Metrics Advisor. Vous pouvez utiliser soit `KEY1`, soit `KEY2`.
`SQL_CONNECTION_STRING`	Pour ce démarrage rapide, vous devez disposer de votre propre chaîne de connexion SQL Database +. Un exemple de chaîne de connexion ressemble à l’exemple suivant :`Data Source=<Server>;Initial Catalog=<db-name>;User ID=<user-name>;Password=<password>` pour plus d’informations sur la construction de chaînes de connexion SQL, consultez la documentation SQL.
`SQL_QUERY`	Requête unique spécifique à votre jeu de données.

Créer des variables d’environnement

Créez et affectez des variables d’environnement persistantes pour votre clé et votre point de terminaison.

setx METRICS_ADVISOR_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE" 
setx METRICS_ADVISOR_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" 
setx METRICS_ADVISOR_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" 
setx SQL_CONNECTION_STRING "REPLACE_WITH_YOUR_UNIQUE_SQL_CONNECTION_STRING" 
setx SQL_QUERY "REPLACE_WITH_YOUR_UNIQUE_SQL_QUERY_BASED_ON_THE_UNDERLYING_STRUCTURE_OF_YOUR_DATA"

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('METRICS_ADVISOR_ENDPOINT', 'REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE', 'User')
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('METRICS_ADVISOR_KEY', 'REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE', 'User')
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('METRICS_ADVISOR_API_KEY', 'REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE', 'User')
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('SQL_CONNECTION_STRING', 'REPLACE_WITH_YOUR_UNIQUE_SQL_CONNECTION_STRING', 'User')
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('SQL_QUERY', 'REPLACE_WITH_YOUR_UNIQUE_SQL_QUERY_BASED_ON_THE_UNDERLYING_STRUCTURE_OF_YOUR_DATA', 'User')

echo export METRICS_ADVISOR_ENDPOINT="REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE" >> /etc/environment && source /etc/environment
echo export METRICS_ADVISOR_KEY="REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" >> /etc/environment && source /etc/environment
echo export METRICS_ADVISOR_API_KEY="REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" >> /etc/environment && source /etc/environment
echo export SQL_CONNECTION_STRING="REPLACE_WITH_YOUR_UNIQUE_SQL_CONNECTION_STRING" >> /etc/environment && source /etc/environment
echo export SQL_QUERY="REPLACE_WITH_YOUR_UNIQUE_SQL_QUERY_BASED_ON_THE_UNDERLYING_STRUCTURE_OF_YOUR_DATA" >> /etc/environment && source /etc/environment

Créer votre application

Créez une application Python basée sur le code suivant :

"""
FILE: sample_data_feeds.py
DESCRIPTION:
    This sample demonstrates how to create, get, list, update, and delete datafeeds under your Metrics Advisor account.
USAGE:
    python sample_data_feeds.py
    Set the environment variables with your own values before running the sample:
    1) METRICS_ADVISOR_ENDPOINT - the endpoint of your Azure AI Metrics Advisor service
    2) METRICS_ADVISOR_KEY - Metrics Advisor service subscription key
    3) METRICS_ADVISOR_API_KEY - Metrics Advisor service API key
    4) SQL_CONNECTION_STRING - Used in this sample for demonstration, but you should
       add your own credentials specific to the data source type you're using
    5) SQL_QUERY - Used in this sample for demonstration, but you should
       add your own query specific to the structure of the data in your datasource.
"""

import os
import datetime


def sample_create_data_feed():
    from azure.ai.metricsadvisor import MetricsAdvisorKeyCredential, MetricsAdvisorAdministrationClient
    from azure.ai.metricsadvisor.models import (
        SqlServerDataFeedSource,
        DataFeedSchema,
        DataFeedMetric,
        DataFeedDimension,
        DataFeedRollupSettings,
        DataFeedMissingDataPointFillSettings,
    )

    service_endpoint = os.getenv("METRICS_ADVISOR_ENDPOINT")
    subscription_key = os.getenv("METRICS_ADVISOR_KEY")
    api_key = os.getenv("METRICS_ADVISOR_API_KEY")
    sql_server_connection_string = os.getenv("SQL_CONNECTION_STRING")
    query = os.getenv("SQL_QUERY")

    client = MetricsAdvisorAdministrationClient(service_endpoint,
                                  MetricsAdvisorKeyCredential(subscription_key, api_key))

    data_feed = client.create_data_feed(
        name="My data feed",
        source=SqlServerDataFeedSource(
            connection_string=sql_server_connection_string,
            query=query,
        ),
        granularity="Daily",
        schema=DataFeedSchema(
            metrics=[
                DataFeedMetric(name="cost", display_name="Cost"),
                DataFeedMetric(name="revenue", display_name="Revenue")
            ],
            dimensions=[
                DataFeedDimension(name="category", display_name="Category"),
                DataFeedDimension(name="region", display_name="region")
            ],
            timestamp_column="Timestamp"
        ),
        ingestion_settings=datetime.datetime(2019, 10, 1),
        data_feed_description="cost/revenue data feed",
        rollup_settings=DataFeedRollupSettings(
            rollup_type="AutoRollup",
            rollup_method="Sum",
            rollup_identification_value="__CUSTOM_SUM__"
        ),
        missing_data_point_fill_settings=DataFeedMissingDataPointFillSettings(
            fill_type="SmartFilling"
        ),
        access_mode="Private"
    )

    return data_feed

def sample_get_data_feed(data_feed_id):
    from azure.ai.metricsadvisor import MetricsAdvisorKeyCredential, MetricsAdvisorAdministrationClient

    service_endpoint = os.getenv("METRICS_ADVISOR_ENDPOINT")
    subscription_key = os.getenv("METRICS_ADVISOR_KEY")
    api_key = os.getenv("METRICS_ADVISOR_API_KEY")

    client = MetricsAdvisorAdministrationClient(service_endpoint,
                                  MetricsAdvisorKeyCredential(subscription_key, api_key))

    data_feed = client.get_data_feed(data_feed_id)

    print("ID: {}".format(data_feed.id))
    print("Data feed name: {}".format(data_feed.name))
    print("Created time: {}".format(data_feed.created_time))
    print("Status: {}".format(data_feed.status))
    print("Source type: {}".format(data_feed.source.data_source_type))
    print("Granularity type: {}".format(data_feed.granularity.granularity_type))
    print("Data feed metrics: {}".format([metric.name for metric in data_feed.schema.metrics]))
    print("Data feed dimensions: {}".format([dimension.name for dimension in data_feed.schema.dimensions]))
    print("Data feed timestamp column: {}".format(data_feed.schema.timestamp_column))
    print("Ingestion data starting on: {}".format(data_feed.ingestion_settings.ingestion_begin_time))
    print("Data feed description: {}".format(data_feed.data_feed_description))
    print("Data feed rollup type: {}".format(data_feed.rollup_settings.rollup_type))
    print("Data feed rollup method: {}".format(data_feed.rollup_settings.rollup_method))
    print("Data feed fill setting: {}".format(data_feed.missing_data_point_fill_settings.fill_type))
    print("Data feed access mode: {}".format(data_feed.access_mode))

def sample_list_data_feeds():
    from azure.ai.metricsadvisor import MetricsAdvisorKeyCredential, MetricsAdvisorAdministrationClient

    service_endpoint = os.getenv("METRICS_ADVISOR_ENDPOINT")
    subscription_key = os.getenv("METRICS_ADVISOR_SUBSCRIPTION_KEY")
    api_key = os.getenv("METRICS_ADVISOR_API_KEY")

    client = MetricsAdvisorAdministrationClient(service_endpoint,
                                  MetricsAdvisorKeyCredential(subscription_key, api_key))

    data_feeds = client.list_data_feeds()

    for feed in data_feeds:
        print("Data feed name: {}".format(feed.name))
        print("ID: {}".format(feed.id))
        print("Created time: {}".format(feed.created_time))
        print("Status: {}".format(feed.status))
        print("Source type: {}".format(feed.source.data_source_type))
        print("Granularity type: {}".format(feed.granularity.granularity_type))

        print("\nFeed metrics:")
        for metric in feed.schema.metrics:
            print(metric.name)

        print("\nFeed dimensions:")
        for dimension in feed.schema.dimensions:
            print(dimension.name)

def sample_update_data_feed(data_feed):
    from azure.ai.metricsadvisor import MetricsAdvisorKeyCredential, MetricsAdvisorAdministrationClient

    service_endpoint = os.getenv("METRICS_ADVISOR_ENDPOINT")
    subscription_key = os.getenv("METRICS_ADVISOR_KEY")
    api_key = os.getenv("METRICS_ADVISOR_API_KEY")

    client = MetricsAdvisorAdministrationClient(service_endpoint,
                                  MetricsAdvisorKeyCredential(subscription_key, api_key))

    # update data feed on the data feed itself or by using available keyword arguments
    data_feed.name = "updated name"
    data_feed.data_feed_description = "updated description for data feed"

    updated = client.update_data_feed(
        data_feed,
        access_mode="Public",
        fill_type="CustomValue",
        custom_fill_value=1
    )
    print("Updated name: {}".format(updated.name))
    print("Updated description: {}".format(updated.data_feed_description))
    print("Updated access mode: {}".format(updated.access_mode))
    print("Updated fill setting, value: {}, {}".format(
        updated.missing_data_point_fill_settings.fill_type,
        updated.missing_data_point_fill_settings.custom_fill_value,
    ))

def sample_delete_data_feed(data_feed_id):
    from azure.core.exceptions import ResourceNotFoundError
    from azure.ai.metricsadvisor import MetricsAdvisorKeyCredential, MetricsAdvisorAdministrationClient

    service_endpoint = os.getenv("METRICS_ADVISOR_ENDPOINT")
    subscription_key = os.getenv("METRICS_ADVISOR_KEY")
    api_key = os.getenv("METRICS_ADVISOR_API_KEY")

    client = MetricsAdvisorAdministrationClient(service_endpoint,
                                  MetricsAdvisorKeyCredential(subscription_key, api_key))

    client.delete_data_feed(data_feed_id)

    try:
        client.get_data_feed(data_feed_id)
    except ResourceNotFoundError:
        print("Data feed successfully deleted.")

if __name__ == '__main__':
    print("---Creating data feed...")
    data_feed = sample_create_data_feed()
    print("Data feed successfully created...")
    print("\n---Get a data feed...")
    sample_get_data_feed(data_feed.id)
    print("\n---List data feeds...")
    sample_list_data_feeds()
    print("\n---Update a data feed...")
    sample_update_data_feed(data_feed)
    print("\n---Delete a data feed...")
    sample_delete_data_feed(data_feed.id)

Exécution de l'application

Exécutez l’application avec la commande python de votre fichier de démarrage rapide.

python quickstart-file.py

Prérequis

Abonnement Azure - En créer un gratuitement
Une fois que vous avez votre abonnement Azure, créez une ressource Metrics Advisor dans le portail Azure pour déployer votre instance de Metrics Advisor.
Python 3.x
Votre propre base de données SQL avec des données de séries chronologiques.

Configurer

L’exemple de code de ce guide de démarrage rapide vous montre comment appeler l’API REST à l’aide de Python. Pour des appels d’API REST spécifiques, consultez Exemples GitHub

Conseil

10 à 30 minutes peuvent être nécessaires pour que votre ressource Metrics Advisor déploie une instance de service que vous puissiez utiliser. Sélectionnez Accéder à la ressource une fois le déploiement réussi. Après le déploiement, vous pouvez commencer à utiliser votre instance Metrics Advisor avec le portail web et l’API REST.
Vous trouverez l’URL de l’API REST dans le portail Azure, dans la section Vue d’ensemble de votre ressource. Elle se présente comme suit :
https://<instance-name>.cognitiveservices.azure.com/

Variables d'environnement

Pour effectuer un appel sur le service Détecteur d'anomalies, vous aurez besoin des valeurs suivantes :

Nom de la variable	Valeur
`METRICS_ADVISOR_ENDPOINT`	Cette valeur se trouve dans la section Clés et point de terminaison quand vous examinez votre ressource à partir du portail Azure. Exemple de point de terminaison : `https://YOUR_RESOURCE_NAME.cognitiveservices.azure.com/`
`METRICS_ADVISOR_KEY`	Vous trouverez la valeur de clé dans la section Clés et point de terminaison quand vous examinerez votre ressource à partir du Portail Azure. Vous pouvez utiliser soit `KEY1`, soit `KEY2`.
`METRICS_ADVISOR_API_KEY`	La valeur de clé se trouve sousClés API>Paramètres lors de l’examen de votre ressource à partir du portail Metrics Advisor. Vous pouvez utiliser soit `KEY1`, soit `KEY2`.
`SQL_CONNECTION_STRING`	Pour ce démarrage rapide, vous devez disposer de votre propre chaîne de connexion SQL Database +. Un exemple de chaîne de connexion ressemble à l’exemple suivant :`Data Source=<Server>;Initial Catalog=<db-name>;User ID=<user-name>;Password=<password>` pour plus d’informations sur la construction de chaînes de connexion SQL, consultez la documentation SQL.
`SQL_QUERY`	Requête unique spécifique à votre jeu de données.

Créer des variables d’environnement

Créez et affectez des variables d’environnement persistantes pour votre clé et votre point de terminaison.

setx METRICS_ADVISOR_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE" 
setx METRICS_ADVISOR_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" 
setx METRICS_ADVISOR_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" 
setx SQL_CONNECTION_STRING "REPLACE_WITH_YOUR_UNIQUE_SQL_CONNECTION_STRING" 
setx SQL_QUERY "REPLACE_WITH_YOUR_UNIQUE_SQL_QUERY_BASED_ON_THE_UNDERLYING_STRUCTURE_OF_YOUR_DATA"

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('METRICS_ADVISOR_ENDPOINT', 'REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE', 'User')
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('METRICS_ADVISOR_KEY', 'REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE', 'User')
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('METRICS_ADVISOR_API_KEY', 'REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE', 'User')
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('SQL_CONNECTION_STRING', 'REPLACE_WITH_YOUR_UNIQUE_SQL_CONNECTION_STRING', 'User')
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('SQL_QUERY', 'REPLACE_WITH_YOUR_UNIQUE_SQL_QUERY_BASED_ON_THE_UNDERLYING_STRUCTURE_OF_YOUR_DATA', 'User')

echo export METRICS_ADVISOR_ENDPOINT="REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE" >> /etc/environment && source /etc/environment
echo export METRICS_ADVISOR_KEY="REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" >> /etc/environment && source /etc/environment
echo export METRICS_ADVISOR_API_KEY="REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" >> /etc/environment && source /etc/environment
echo export SQL_CONNECTION_STRING="REPLACE_WITH_YOUR_UNIQUE_SQL_CONNECTION_STRING" >> /etc/environment && source /etc/environment
echo export SQL_QUERY="REPLACE_WITH_YOUR_UNIQUE_SQL_QUERY_BASED_ON_THE_UNDERLYING_STRUCTURE_OF_YOUR_DATA" >> /etc/environment && source /etc/environment

Créer votre application

import requests
import json
import time


def add_data_feed(endpoint, subscription_key, api_key):
    url = endpoint + '/dataFeeds'
    data_feed_body = {
        "dataSourceType": "SqlServer",
        "dataFeedName": "test_data_feed_00000001",
        "dataFeedDescription": "",
        "dataSourceParameter": {
            "connectionString": os.environ['SQL_CONNECTION_STRING'],
            "query": os.environ['SQL_QUERY']
        },
        "granularityName": "Daily",
        "granularityAmount": 0,
        "metrics": [
            {
                "metricName": "revenue",
                "metricDisplayName": "revenue",
                "metricDescription": ""
            },
            {
                "metricName": "cost",
                "metricDisplayName": "cost",
                "metricDescription": ""
            }
        ],
        "dimension": [
            {
                "dimensionName": "city",
                "dimensionDisplayName": "city"
            },
            {
                "dimensionName": "category",
                "dimensionDisplayName": "category"
            }
        ],
        "timestampColumn": "timestamp",
        "dataStartFrom": "2020-06-01T00:00:00.000Z",
        "startOffsetInSeconds": 0,
        "maxConcurrency": -1,
        "minRetryIntervalInSeconds": -1,
        "stopRetryAfterInSeconds": -1,
        "allUpIdentification": "__SUM__",
        "needRollup": "AlreadyRollup",
        "fillMissingPointType": "SmartFilling",
        "fillMissingPointValue": 0,
        "viewMode": "Private",
        "admins": [
            "admin@contoso.com"
        ],
        "viewers": [
        ],
        "actionLinkTemplate": ""
    }
    res = requests.post(url, data=json.dumps(data_feed_body),
                        headers={'Ocp-Apim-Subscription-Key': subscription_key,
                                 'x-api-key': api_key})
    if res.status_code != 201:
        raise RuntimeError("add_data_feed failed " + res.text)
    else:
        print("add_data_feed success " + res.text)
    return res.headers['Location']


def check_ingestion_latest_status(endpoint, subscription_key, api_key, datafeed_id):
    url = endpoint + '/dataFeeds/{}/ingestionProgress'.format(datafeed_id)
    res = requests.get(url, headers={'Ocp-Apim-Subscription-Key': subscription_key,
                                     'x-api-key': api_key})
    if res.status_code != 200:
        raise RuntimeError("check_ingestion_latest_status failed " + res.text)
    else:
        print("check_ingestion_latest_status success " + res.text)


def check_ingestion_detail_status(endpoint, subscription_key, api_key, datafeed_id, start_time, end_time):
    url = endpoint + '/dataFeeds/{}/ingestionStatus/query'.format(datafeed_id)
    ingestion_detail_status_body = {
      "startTime": start_time,
      "endTime": end_time
    }
    res = requests.post(url, data=json.dumps(ingestion_detail_status_body),
                        headers={'Ocp-Apim-Subscription-Key': subscription_key,
                                 'x-api-key': api_key})
    if res.status_code != 200:
        raise RuntimeError("check_ingestion_detail_status failed " + res.text)
    else:
        print("check_ingestion_detail_status success " + res.text)


def create_detection_config(endpoint, subscription_key, api_key, metric_id):
    url = endpoint + '/enrichment/anomalyDetection/configurations'
    detection_config_body = {
        "name": "test_detection_config0000000001",
        "description": "string",
        "metricId": metric_id,
        "wholeMetricConfiguration": {
            "smartDetectionCondition": {
                "sensitivity": 100,
                "anomalyDetectorDirection": "Both",
                "suppressCondition": {
                    "minNumber": 1,
                    "minRatio": 1
                }
            }
        },
        "dimensionGroupOverrideConfigurations": [
        ],
        "seriesOverrideConfigurations": [
        ]
    }
    res = requests.post(url, data=json.dumps(detection_config_body),
                        headers={'Ocp-Apim-Subscription-Key': subscription_key,
                                 'x-api-key': api_key})
    if res.status_code != 201:
        raise RuntimeError("create_detection_config failed " + res.text)
    else:

        print("create_detection_config success " + res.text)
    return res.headers['Location']


def create_web_hook(endpoint, subscription_key, api_key):
    url = endpoint + '/hooks'
    web_hook_body = {
        "hookType": "Webhook",
        "hookName": "test_web_hook000001",
        "description": "",
        "externalLink": "",
        "hookParameter": {
            "endpoint": "https://www.contoso.com",
            "username": "",
            "password": ""
        }
    }
    res = requests.post(url, data=json.dumps(web_hook_body),
                        headers={'Ocp-Apim-Subscription-Key': subscription_key,
                                 'x-api-key': api_key})
    if res.status_code != 201:
        raise RuntimeError("create_web_hook failed " + res.text)
    else:
        print("create_web_hook success " + res.text)
    return res.headers['Location']


def create_alert_config(endpoint, subscription_key, api_key, anomaly_detection_configuration_id, hook_id):
    url = endpoint + '/alert/anomaly/configurations'
    web_hook_body = {
        "name": "test_alert_config00000001",
        "description": "",
        "crossMetricsOperator": "AND",
        "hookIds": [
           hook_id
        ],
        "metricAlertingConfigurations": [
            {
                "anomalyDetectionConfigurationId": anomaly_detection_configuration_id,
                "anomalyScopeType": "All",
                "severityFilter": {
                    "minAlertSeverity": "Low",
                    "maxAlertSeverity": "High"
                },
                "snoozeFilter": {
                    "autoSnooze": 0,
                    "snoozeScope": "Metric",
                    "onlyForSuccessive": True
                },
            }
        ]
    }
    res = requests.post(url, data=json.dumps(web_hook_body),
                        headers={'Ocp-Apim-Subscription-Key': subscription_key,
                                 'x-api-key': api_key})
    if res.status_code != 201:
        raise RuntimeError("create_alert_config failed " + res.text)
    else:
        print("create_alert_config success " + res.text)
    return res.headers['Location']


def query_alert_by_alert_config(endpoint, subscription_key, api_key, alert_config_id, start_time, end_time):
    url = endpoint + '/alert/anomaly/configurations/{}/alerts/query'.format(alert_config_id)
    alerts_body = {
        "startTime": start_time,
        "endTime": end_time,
        "timeMode": "AnomalyTime"
    }
    res = requests.post(url, data=json.dumps(alerts_body),
                        headers={'Ocp-Apim-Subscription-Key': subscription_key,
                                 'x-api-key': api_key})
    if res.status_code != 200:
        raise RuntimeError("query_alert_by_alert_config failed " + res.text)
    else:
        print("query_alert_by_alert_config success " + res.text)
    return [item['alertId'] for item in json.loads(res.content)['value']]


def query_anomaly_by_alert(endpoint, subscription_key, api_key, alert_config_id, alert_id):
    url = endpoint + '/alert/anomaly/configurations/{}/alerts/{}/anomalies'.format(alert_config_id, alert_id)
    res = requests.get(url,
                       headers={'Ocp-Apim-Subscription-Key': subscription_key,
                                'x-api-key': api_key})
    if res.status_code != 200:
        raise RuntimeError("query_anomaly_by_alert failed " + res.text)
    else:
        print("query_anomaly_by_alert success " + res.text)
    return json.loads(res.content)


def query_incident_by_alert(endpoint, subscription_key, api_key, alert_config_id, alert_id):
    url = endpoint + '/alert/anomaly/configurations/{}/alerts/{}/incidents'.format(alert_config_id, alert_id)
    res = requests.get(url,
                       headers={'Ocp-Apim-Subscription-Key': subscription_key,
                                'x-api-key': api_key})
    if res.status_code != 200:
        raise RuntimeError("query_incident_by_alert failed " + res.text)
    else:
        print("query_incident_by_alert success " + res.text)
    return json.loads(res.content)


def query_root_cause_by_incident(endpoint, subscription_key, api_key, detection_config_id, incident_id):
    url = endpoint + '/enrichment/anomalyDetection/configurations/{}/incidents/{}/rootCause'.format(detection_config_id, incident_id)
    res = requests.get(url,
                       headers={'Ocp-Apim-Subscription-Key': subscription_key,
                                'x-api-key': api_key})
    if res.status_code != 200:
        raise RuntimeError("query_root_cause_by_incident failed " + res.text)
    else:
        print("query_root_cause_by_incident success " + res.text)
    return json.loads(res.content)


def query_anomaly_by_detection_config(endpoint, subscription_key, api_key, detection_config_id, start_time, end_time):
    url = endpoint + '/enrichment/anomalyDetection/configurations/{}/anomalies/query'.format(detection_config_id)
    body = {
        "startTime": start_time,
        "endTime": end_time,
        "filter": {
            "dimensionFilter": [
            ],
            "severityFilter": {
              "min": "Low",
              "max": "High"
            }
          }
    }
    res = requests.post(url, data=json.dumps(body),
                        headers={'Ocp-Apim-Subscription-Key': subscription_key,
                                 'x-api-key': api_key})
    if res.status_code != 200:
        raise RuntimeError("query_anomaly_by_detection_config failed " + res.text)
    else:
        print("query_anomaly_by_detection_config success " + res.text)
    return json.loads(res.content)


def query_incident_by_detection_config(endpoint, subscription_key, api_key, detection_config_id, start_time, end_time):
    url = endpoint + '/enrichment/anomalyDetection/configurations/{}/incidents/query'.format(detection_config_id)
    body = {
        "startTime": start_time,
        "endTime": end_time,
        "filter": {
            "dimensionFilter": [
            ],
        }
    }
    res = requests.post(url, data=json.dumps(body),
                        headers={'Ocp-Apim-Subscription-Key': subscription_key,
                                 'x-api-key': api_key})
    if res.status_code != 200:
        raise RuntimeError("query_incident_by_detection_config failed " + res.text)
    else:
        print("query_incident_by_detection_config success " + res.text)
    return json.loads(res.content)


if __name__ == '__main__':
    # Example endpoint: https://[placeholder].cognitiveservices.azure.com/metricsadvisor/v1.0
    endpoint = os.environ['METRICS_ADVISOR_ENDPOINT'] + "metricsadvisor/v1.0"
    subscription_key = os.environ['METRICS_ADVISOR_KEY']
    api_key = os.environ['METRICS_ADVISOR_API_KEY']

    '''
    First part
    1.onboard datafeed
    2.check datafeed latest status
    3.check datafeed status details
    4.create detection config
    5.create webhook
    6.create alert config
    '''
    datafeed_resource_url = add_data_feed(endpoint, subscription_key, api_key)
    print(datafeed_resource_url)

    # datafeed_id and metrics_id can get from datafeed_resource_url
    datafeed_info = json.loads(requests.get(url=datafeed_resource_url,
                                            headers={'Ocp-Apim-Subscription-Key': subscription_key,
                                                     'x-api-key': api_key}).content)
    print(datafeed_info)
    datafeed_id = datafeed_info['dataFeedId']
    metrics_id = []
    for metrics in datafeed_info['metrics']:
        metrics_id.append(metrics['metricId'])
    time.sleep(60)

    check_ingestion_latest_status(endpoint, subscription_key, api_key, datafeed_id)

    check_ingestion_detail_status(endpoint, subscription_key, api_key, datafeed_id,
                                  "2020-06-01T00:00:00Z", "2020-07-01T00:00:00Z")

    detection_config_resource_url = create_detection_config(endpoint, subscription_key, api_key, metrics_id[0])
    print(detection_config_resource_url)

    # anomaly_detection_configuration_id can get from detection_config_resource_url
    detection_config = json.loads(requests.get(url=detection_config_resource_url,
                                               headers={'Ocp-Apim-Subscription-Key': subscription_key,
                                                        'x-api-key': api_key}).content)
    print(detection_config)
    anomaly_detection_configuration_id = detection_config['anomalyDetectionConfigurationId']

    webhook_resource_url = create_web_hook(endpoint, subscription_key, api_key)
    print(webhook_resource_url)

    # hook_id can get from webhook_resource_url
    webhook = json.loads(requests.get(url=webhook_resource_url,
                                      headers={'Ocp-Apim-Subscription-Key': subscription_key,
                                               'x-api-key': api_key}).content)
    print(webhook)
    hook_id = webhook['hookId']

    alert_config_resource_url = create_alert_config(endpoint, subscription_key, api_key,
                                                    anomaly_detection_configuration_id, hook_id)

    # anomaly_alerting_configuration_id can get from alert_config_resource_url
    alert_config = json.loads(requests.get(url=alert_config_resource_url,
                                           headers={'Ocp-Apim-Subscription-Key': subscription_key,
                                                    'x-api-key': api_key}).content)
    print(alert_config)
    anomaly_alerting_configuration_id = alert_config['anomalyAlertingConfigurationId']

Nettoyer les ressources

Si vous souhaitez nettoyer et supprimer un abonnement Azure AI services, vous pouvez supprimer la ressource ou le groupe de ressources. La suppression du groupe de ressources efface également les autres ressources qui y sont associées.

Démarrage rapide : Utiliser les bibliothèques de client ou les API REST pour personnaliser votre solution

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