Çok değişkenli zaman serisi Anomali Algılama (önizleme)

  • Makale
  • Okumak için 2 dakika

Yeni çok değişkenli anomali algılama API'leri, makine öğrenmesi bilgisine veya etiketlenmiş verilere gerek kalmadan gelişmiş AI'yi ölçüm gruplarından anomalileri algılamak için kolayca tümleştirerek geliştiricilerin daha da fazla olanak tanımalarını sağlar. 300'e kadar farklı sinyal arasındaki bağımlılıklar ve bağıntılar artık otomatik olarak temel faktörler olarak sayılır. Bu yeni özellik yazılım uygulamaları, sunucular, fabrika makineleri, uzay araçları ve hatta işletmeniz gibi karmaşık sistemlerinizi hatalardan proaktif bir şekilde korumanıza yardımcı olur.

Değişkenler için birden çok zaman serisi çizgi grafı: döndürme, optik filtre, basınç, anomalilerin turuncuyla vurgulanmış olduğu

Imagine, yakıt basıncı, taşıma gibi 20 farklı sinyal üreten bir otomatik motordan 20 algılayıcı içerir. Bu sinyallerin okumaları size sistem düzeyindeki sorunlar hakkında tek tek pek bir şey söylemeyer, ancak bunlar birlikte altyapının durumunu temsil eder. Bu sinyallerin etkileşimi normal aralığın dışında sapsa da, çok değişkenli anomali algılama özelliği anomaliyi uzman gibi algılar. Temel alınan AI modelleri, verilerinizi kullanarak iş gereksinimlerinizi anlamaları için eğitilmiş ve özelleştirilebilir. Anomali Algılayıcısı'daki yeni API'ler sayesinde geliştiriciler artık çok değişkenli zaman serisi anomali algılama özelliklerini tahmine dayalı bakım çözümlerine, karmaşık kurumsal yazılımlara veya iş zekası araçlarına yönelik AIOps izleme çözümleriyle kolayca tümleştirebiliyor.

Çok değişkenli ve tek değişkenli kullanım zamanları

Amacınız her bir zaman serisinde yalnızca kendi geçmiş verilerine dayalı olarak normal bir desenden anomalileri algılamaksa, tek değişkenli anomali algılama API'lerini kullanın. Örneğin, gelir verilerine göre günlük gelir anomalilerini algılamak veya yalnızca CPU verilerine dayalı bir CPU ani artışlarını algılamak istiyor olabilir.

Amacınız bir zaman serisi veri grubundan sistem düzeyinde anomalileri algılamaksa, çok değişkenli anomali algılama API'lerini kullanın. Özellikle, herhangi bir zaman serisi size çok şey söylemez ve sistem düzeyinde bir sorunu belirlemek için tüm sinyallere (bir zaman serisi grubu) bütünsel olarak bakmanız gerekir. Örneğin uçak, petrol platformundaki ekipman veya uydu gibi pahalı bir fiziksel varlığımız olabilir. Bu varlıkların her biri onlarca veya yüzlerce farklı algılayıcıya sahip. Sistem düzeyinde bir sorun olup olmadığını karar vermek için bu algılayıcılardan gelen tüm bu zaman serisi sinyallerine bakmamız gerekir.

Not Defteri

Anomali Algılayıcısı API'sini çağırmayı öğrenmek için bu Not Defterini deneyin. Bu Jupyter Notebook API isteği göndermeyi ve sonucu görselleştirmeyi gösterir.

Not Defterini çalıştırmak için GEÇERLI bir API abonelik anahtarı Anomali Algılayıcısı API uç noktası alasınız. Not defterine geçerli API Anomali Algılayıcısı anahtarınızı değişkene ekleyin ve subscription_key değişkeni endpoint uç noktanıza geçin.

Bölge desteği

çok değişkenli Anomali Algılayıcısı önizlemesi şu anda 10 Azure bölgesinde kullanılabilir: Güneydoğu Asya, Doğu Avustralya, Orta Kanada, Kuzey Avrupa, Batı Avrupa, Doğu ABD, Doğu ABD 2, Orta Güney ABD, Batı ABD 2 ve Güney Birleşik Krallık.

Algoritmalar

Kullanılan algoritmalar hakkında bilgi için aşağıdaki teknik belgelere bakın:

Anomali Algılayıcısı topluluğuna katılın

Sonraki adımlar

  • Öğretici:Bu makale, çok değişkenli API'leri kullanma hakkında uzlastır bir öğreticidir.
  • Hızlı Başlangıçlar.
  • En İyiYöntemler: Bu makalede, çok değişkenli API'lerle kullanılması önerilen desenler hakkındadır.