Процесс Детектора аномалийAnomaly Detector Process

Концепция решения Solution Idea

Если вы хотите ознакомиться с этой статьей, дополнительные сведения (сведения о реализации, рекомендации по ценам, примеры кода и т. д.), сообщите нам о отзывах в GitHub!If you'd like to see us expand this article with more information (implementation details, pricing guidance, code examples, etc), let us know with GitHub Feedback!

АрхитектураArchitecture

Схема архитектуры . Скачайте SVG этой архитектуры.Architecture diagram Download an SVG of this architecture.

Поток данныхData Flow

  1. Принимает данные из различных хранилищ, содержащих необработанные данные, для отслеживания средством обнаружения аномалий.Ingests data from the various stores that contain raw data to be monitored by Anomaly Detector.
  2. Статистические выражения, выборки и вычисление необработанных данных для создания временных рядов или обращение к API детектора аномалий напрямую, если временные ряды уже подготовлены, и получение ответа с результатами обнаружения.Aggregates, samples, and computes the raw data to generate the time series, or calls the Anomaly Detector API directly if the time series are already prepared and gets a response with the detection results.
  3. Помещает в очередь метаданные, связанные с аномалией.Queues the anomaly related meta data.
  4. На основе метаданных, связанных с аномалией, вызывает настраиваемую службу предупреждений.Based on the anomaly related meta data, calls the customized alerting service.
  5. Хранит метаданные обнаружения аномалий.Stores the anomaly detection meta data.
  6. Визуализация результатов обнаружения аномалий временных рядов.Visualizes the results of the time series anomaly detection.

ComponentsComponents

  • Служебная шина: надежный обмен сообщениями в облаке как услуга (MaaS) и простая Гибридная интеграцияService Bus: Reliable cloud messaging as a service (MaaS) and simple hybrid integration
  • Azure Databricks: Быстрая, простая и совместная служба аналитики на основе Apache SparkAzure Databricks: Fast, easy, and collaborative Apache Spark–based analytics service
  • Power BI: средства бизнес-аналитики для визуализации интерактивных данныхPower BI: Interactive data visualization BI tools
  • Учетные записи хранения: устойчивое, высокодоступное и массово масштабируемое облачное хранилищеStorage Accounts: Durable, highly available, and massively scalable cloud storage

Следующие шагиNext steps