Mi az a anomáliadetektor?
Fontos
2023. szeptember 20-tól nem hozhat létre új anomáliadetektor erőforrásokat. A anomáliadetektor szolgáltatás 2026. október 1-jén megszűnik.
Megjegyzés:
2023 júliusától az Azure AI-szolgáltatások a korábban Cognitive Servicesnek és Azure-alkalmazás lied AI-szolgáltatásoknak nevezett összes szolgáltatást magukban foglalják. A díjszabás nem változik. A Cognitive Services és a Azure-alkalmazás lied AI neve továbbra is használatos az Azure-számlázásban, a költségelemzésben, az árlistában és az ár API-kban. Az alkalmazásprogramozási felületek (API-k) és az SDK-k nem változnak kompatibilitástörően.
anomáliadetektor egy API-kkal rendelkező AI-szolgáltatás, amely lehetővé teszi az idősoradatok rendellenességeinek monitorozását és észlelését kevés gépi tanulási (ML) ismerettel, kötegelt ellenőrzéssel vagy valós idejű következtetéssel.
Ez a dokumentáció a következő típusú cikkeket tartalmazza:
- A rövid útmutatók lépésenkénti utasítások, amelyekkel hívásokat kezdeményezhet a szolgáltatáshoz, és rövid időn belül eredményeket kaphat.
- Az interaktív bemutató segíthet megérteni, hogyan működik anomáliadetektor egyszerű műveletekkel.
- Az útmutatók konkrétabb vagy testre szabottabb módon tartalmazzák a szolgáltatás használatára vonatkozó utasításokat.
- Az oktatóanyagok hosszabb útmutatók, amelyek bemutatják, hogyan használhatja ezt a szolgáltatást összetevőként a szélesebb körű üzleti megoldásokban.
- A kódminták bemutatják a anomáliadetektor használatát.
- Az elméleti cikkek részletesen ismertetik a szolgáltatás funkcióit és funkcióit.
anomáliadetektor képességek
A anomáliadetektor egy változó rendellenességeit az Univariate anomáliadetektor használatával észlelheti, vagy több változó rendellenességeit is észlelheti többváltozós anomáliadetektor.
| Szolgáltatás | Leírás |
|---|---|
| Egyváltozós anomáliadetektálás | Észleli az egyik változó rendellenességeit, például a bevételt, a költséget stb. A modell automatikusan ki lett választva az adatminta alapján. |
| Többváltozós anomáliadetektálás | Több változó rendellenességeinek észlelése korrelációkkal, amelyeket általában berendezésekből vagy más összetett rendszerből gyűjtenek össze. Az alapul szolgáló modell egy Graph Attention Network. |
Egyváltozós anomáliadetektálás
Az Univariate anomáliadetektor API lehetővé teszi az idősoradatok rendellenességeinek monitorozását és észlelését anélkül, hogy ismernie kellene a gépi tanulást. Az algoritmusok az iparágtól, forgatókönyvtől vagy adatmennyiségtől függetlenül automatikusan azonosítják és alkalmazzák a legjobban illeszkedő modelleket az adatokra. Az idősoradatok használatával az API meghatározza az anomáliadetektálási határokat, a várt értékeket, valamint azt, hogy mely adatpontok anomáliák.
Az anomáliadetektor használata nem igényel előzetes tapasztalatot a gépi tanulásban, a REST API pedig lehetővé teszi a szolgáltatás egyszerű integrálását az alkalmazásokba és folyamatokba.
Az Univariate anomáliadetektor automatikusan észlelheti a rendellenességeket az idősor adatai között, vagy valós időben.
| Szolgáltatás | Leírás |
|---|---|
| Streamészlelés | Észlelheti a streamelési adatok rendellenességeit a korábban látott adatpontok használatával annak megállapításához, hogy a legújabb anomália-e. Ez a művelet létrehoz egy modellt a küldött adatpontok alapján, és meghatározza, hogy a célpont anomália-e. Ha meghívja az API-t minden létrehozott új adatponttal, a létrehozásukkor figyelheti az adatokat. |
| Kötegészlelés | Az idősor használatával észlelheti az adatokban esetlegesen előforduló rendellenességeket. Ez a művelet létrehoz egy modellt a teljes idősor adataival, és minden pontot ugyanazzal a modellel elemez. |
| Pontok észlelésének módosítása | Az idősor használatával észlelheti az adatokban meglévő trendváltozási pontokat. Ez a művelet létrehoz egy modellt a teljes idősor adataival, és minden pontot ugyanazzal a modellel elemez. |
Többváltozós anomáliadetektálás
A többváltozós anomáliadetektálási API-k tovább teszik lehetővé a fejlesztők számára, hogy egyszerűen integrálják a fejlett AI-t a metrikák csoportjaiból származó anomáliák észleléséhez anélkül, hogy gépi tanulási ismeretekre vagy címkézett adatokra van szükségük. A legfeljebb 300 különböző jel közötti függőségek és korrelációk mostantól automatikusan kulcstényezőkként jelennek meg. Ez az új funkció segít proaktívan megvédeni összetett rendszereit, például szoftveralkalmazásait, kiszolgálóit, gyári gépeit, űrhajóit vagy akár vállalkozását a hibáktól.
Képzeljen el 20 érzékelőt egy automatikus motorból, amely 20 különböző jelet hoz létre, például forgást, üzemanyagnyomást, csapágyat stb. Ezeknek a jeleknek az olvasata egyenként nem sokat elárulhat a rendszerszintű problémákról, de együttesen képviselhetik a motor állapotát. Amikor ezeknek a jeleknek az interakciója eltér a szokásos tartományon kívül, a többváltozós anomáliadetektálási funkció úgy érzékeli az anomáliát, mint egy tapasztalt szakértő. A mögöttes AI-modellek betanítása és testreszabása az ön adataival történik, hogy megismerje vállalkozása egyedi igényeit. A anomáliadetektor új API-ival a fejlesztők mostantól egyszerűen integrálhatják a többváltozós idősoros anomáliadetektálási képességeket prediktív karbantartási megoldásokba, AIOps monitorozási megoldásokba összetett vállalati szoftverekhez vagy üzletiintelligencia-eszközökhöz.
Csatlakozás az Anomáliadetektor-közösséghez
Csatlakozzon a Anomáliadetektor Advisors csoporthoz a Microsoft Teamsben a jobb támogatásért és a frissítésekért!
Algoritmusok
Blogok és dokumentumok:
- Az Azure AI anomáliadetektor API bemutatása
- Az SR-CNN-algoritmus áttekintése az Azure AI-anomáliadetektor
- A többváltozós anomáliadetektálás bemutatása
- Többváltozós idősor anomáliadetektálása a Graph Attention Network használatával
- Time-Series Anomaly Detection Service a Microsoftnál (a KDD 2019 által elfogadott)
Videók: