Sdílet prostřednictvím


AnomalyDetectorClient class

Klientská třída pro interakci se službou Detektoru anomálií Azure

Extends

Konstruktory

AnomalyDetectorClient(string, TokenCredential | KeyCredential, PipelineOptions)

Vytvoří instanci AnomalyDetectorClient.

Příklad použití:

import { AnomalyDetectorClient, AzureKeyCredential } from "@azure/ai-anomaly-detector";

const client = new AnomalyDetectorClient(
   "<service endpoint>",
   new AzureKeyCredential("<api key>")
);

Zděděné vlastnosti

apiVersion
endpoint

Zděděné metody

deleteMultivariateModel(string, AnomalyDetectorDeleteMultivariateModelOptionalParams)

Odstranění existujícího multivariátového modelu podle id modelu

detectAnomaly(string, DetectionRequest, AnomalyDetectorDetectAnomalyOptionalParams)

Odešlete úlohu detekce multivariate anomálií s natrénovaným modelem modelId. Vstupní schéma by mělo být stejné jako u trénovací žádosti. Požadavek se tedy dokončí asynchronně a vrátí hodnotu resultId pro dotazování na výsledek detekce. Požadavek by měl být zdrojový odkaz, který označuje externě přístupný identifikátor URI úložiště Azure (nejlépe identifikátor URI sdíleného přístupového podpisu). Všechny časové řady použité při generování modelu musí být zazipované do jednoho souboru. Každá časová řada bude následující: první sloupec je časové razítko a druhý sloupec je hodnota.

detectChangePoint(DetectChangePointRequest, AnomalyDetectorDetectChangePointOptionalParams)

Vyhodnocení skóre bodu změny každého bodu řady

detectEntireSeries(DetectRequest, AnomalyDetectorDetectEntireSeriesOptionalParams)

Tato operace vygeneruje model s celou řadou, přičemž každý bod se zjistí se stejným modelem. Pomocí této metody se body před a po určitém bodu používají k určení, zda se jedná o anomálii. Celé zjišťování může uživateli poskytnout celkový stav časové řady.

detectLastPoint(DetectRequest, AnomalyDetectorDetectLastPointOptionalParams)

Tato operace vygeneruje model pomocí bodů před nejnovější. Při použití této metody se k určení, jestli je cílový bod anomálií, používají pouze historické body. Nejnovější operace zjišťování bodů odpovídá scénáři monitorování obchodních metrik v reálném čase.

exportModel(string, AnomalyDetectorExportModelOptionalParams)

Export vícevariátového modelu detekce anomálií na základě id modelu

getDetectionResult(string, AnomalyDetectorGetDetectionResultOptionalParams)

Získání vícevariátového výsledku detekce anomálií na základě id výsledku vrácené rozhraním API DetectAnomalyAsync

getMultivariateModel(string, AnomalyDetectorGetMultivariateModelOptionalParams)

Získejte podrobné informace o multivariátovém modelu, včetně stavu trénování a proměnných použitých v modelu.

lastDetectAnomaly(string, LastDetectionRequest, AnomalyDetectorLastDetectAnomalyOptionalParams)

Synchronizované rozhraní API pro detekci anomálií

listMultivariateModel(AnomalyDetectorListMultivariateModelOptionalParams)

Výpis modelů předplatného

sendOperationRequest(OperationArguments, OperationSpec, ServiceCallback<any>)

Odešlete požadavek HTTP naplněný zadaným objektem OperationSpec.

sendRequest(RequestPrepareOptions | WebResourceLike)

Odešle zadaný httpRequest.

trainMultivariateModel(AnomalyDetectorClientModelInfo, AnomalyDetectorTrainMultivariateModelOptionalParams)

Vytvoření a trénování modelu detekce anomálií s více proměnnými Požadavek musí obsahovat zdrojový parametr, který označuje externě přístupný identifikátor URI úložiště Azure (nejlépe identifikátor URI sdíleného přístupového podpisu). Všechny časové řady použité při generování modelu musí být zazipované do jednoho souboru. Každá časová řada bude v jednom souboru CSV, ve kterém je první sloupec časové razítko a druhý sloupec je hodnota.

Podrobnosti konstruktoru

AnomalyDetectorClient(string, TokenCredential | KeyCredential, PipelineOptions)

Vytvoří instanci AnomalyDetectorClient.

Příklad použití:

import { AnomalyDetectorClient, AzureKeyCredential } from "@azure/ai-anomaly-detector";

const client = new AnomalyDetectorClient(
   "<service endpoint>",
   new AzureKeyCredential("<api key>")
);
new AnomalyDetectorClient(endpointUrl: string, credential: TokenCredential | KeyCredential, options?: PipelineOptions)

Parametry

endpointUrl

string

Adresa URL koncového bodu služby Detektor anomálií Azure

credential

TokenCredential | KeyCredential

Používá se k ověřování požadavků na službu.

options
PipelineOptions

Slouží ke konfiguraci klienta rozpoznávání formulářů.

Podrobnosti zděděných vlastností

apiVersion

apiVersion: string

Hodnota vlastnosti

string

zděděno zanomáliíDetector.apiVersion

endpoint

endpoint: string

Hodnota vlastnosti

string

zděděno zanomáliíDetector.endpoint

Podrobnosti zděděných metod

deleteMultivariateModel(string, AnomalyDetectorDeleteMultivariateModelOptionalParams)

Odstranění existujícího multivariátového modelu podle id modelu

function deleteMultivariateModel(modelId: string, options?: AnomalyDetectorDeleteMultivariateModelOptionalParams): Promise<RestResponse>

Parametry

modelId

string

Identifikátor modelu.

Návraty

Promise<RestResponse>

zděděno zAnomalyDetector.deleteMultivariateModel

detectAnomaly(string, DetectionRequest, AnomalyDetectorDetectAnomalyOptionalParams)

Odešlete úlohu detekce multivariate anomálií s natrénovaným modelem modelId. Vstupní schéma by mělo být stejné jako u trénovací žádosti. Požadavek se tedy dokončí asynchronně a vrátí hodnotu resultId pro dotazování na výsledek detekce. Požadavek by měl být zdrojový odkaz, který označuje externě přístupný identifikátor URI úložiště Azure (nejlépe identifikátor URI sdíleného přístupového podpisu). Všechny časové řady použité při generování modelu musí být zazipované do jednoho souboru. Každá časová řada bude následující: první sloupec je časové razítko a druhý sloupec je hodnota.

function detectAnomaly(modelId: string, body: DetectionRequest, options?: AnomalyDetectorDetectAnomalyOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorDetectAnomalyResponse>

Parametry

modelId

string

Identifikátor modelu.

body
DetectionRequest

Zjištění požadavku na anomálii

options
AnomalyDetectorDetectAnomalyOptionalParams

Parametry možností.

Návraty

zděděný zanomáliíDetector.detectAnomaly

detectChangePoint(DetectChangePointRequest, AnomalyDetectorDetectChangePointOptionalParams)

Vyhodnocení skóre bodu změny každého bodu řady

function detectChangePoint(body: DetectChangePointRequest, options?: AnomalyDetectorDetectChangePointOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorDetectChangePointResponse>

Parametry

body
DetectChangePointRequest

Potřebujete body a členitost časových řad. V případě potřeby je možné v požadavku nastavit také pokročilé parametry modelu.

options
AnomalyDetectorDetectChangePointOptionalParams

Parametry možností.

Návraty

zděděno zanomáliíDetector.detectChangePoint

detectEntireSeries(DetectRequest, AnomalyDetectorDetectEntireSeriesOptionalParams)

Tato operace vygeneruje model s celou řadou, přičemž každý bod se zjistí se stejným modelem. Pomocí této metody se body před a po určitém bodu používají k určení, zda se jedná o anomálii. Celé zjišťování může uživateli poskytnout celkový stav časové řady.

function detectEntireSeries(body: DetectRequest, options?: AnomalyDetectorDetectEntireSeriesOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorDetectEntireSeriesResponse>

Parametry

body
DetectRequest

V případě potřeby body a období časové řady. Rozšířené parametry modelu lze také nastavit v požadavku.

options
AnomalyDetectorDetectEntireSeriesOptionalParams

Parametry možností.

Návraty

zděděno zanomalyDetector.detectEntireSeries

detectLastPoint(DetectRequest, AnomalyDetectorDetectLastPointOptionalParams)

Tato operace vygeneruje model pomocí bodů před nejnovější. Při použití této metody se k určení, jestli je cílový bod anomálií, používají pouze historické body. Nejnovější operace zjišťování bodů odpovídá scénáři monitorování obchodních metrik v reálném čase.

function detectLastPoint(body: DetectRequest, options?: AnomalyDetectorDetectLastPointOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorDetectLastPointResponse>

Parametry

body
DetectRequest

V případě potřeby body a období časové řady. Rozšířené parametry modelu lze také nastavit v požadavku.

options
AnomalyDetectorDetectLastPointOptionalParams

Parametry možností.

Návraty

zděděno zAnomalyDetector.detectLastPoint

exportModel(string, AnomalyDetectorExportModelOptionalParams)

Export vícevariátového modelu detekce anomálií na základě id modelu

function exportModel(modelId: string, options?: AnomalyDetectorExportModelOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorExportModelResponse>

Parametry

modelId

string

Identifikátor modelu.

options
AnomalyDetectorExportModelOptionalParams

Parametry možností.

Návraty

zděděno zanomáliíDetector.exportModel

getDetectionResult(string, AnomalyDetectorGetDetectionResultOptionalParams)

Získání vícevariátového výsledku detekce anomálií na základě id výsledku vrácené rozhraním API DetectAnomalyAsync

function getDetectionResult(resultId: string, options?: AnomalyDetectorGetDetectionResultOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorGetDetectionResultResponse>

Parametry

resultId

string

Identifikátor výsledku.

options
AnomalyDetectorGetDetectionResultOptionalParams

Parametry možností.

Návraty

zděděno zAnomalyDetector.getDetectionResult

getMultivariateModel(string, AnomalyDetectorGetMultivariateModelOptionalParams)

Získejte podrobné informace o multivariátovém modelu, včetně stavu trénování a proměnných použitých v modelu.

function getMultivariateModel(modelId: string, options?: AnomalyDetectorGetMultivariateModelOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorGetMultivariateModelResponse>

Parametry

modelId

string

Identifikátor modelu.

Návraty

zděděný zanomáliíDetector.getMultivariateModel

lastDetectAnomaly(string, LastDetectionRequest, AnomalyDetectorLastDetectAnomalyOptionalParams)

Synchronizované rozhraní API pro detekci anomálií

function lastDetectAnomaly(modelId: string, body: LastDetectionRequest, options?: AnomalyDetectorLastDetectAnomalyOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorLastDetectAnomalyResponse>

Parametry

modelId

string

Identifikátor modelu.

body
LastDetectionRequest

Žádost o poslední detekci

options
AnomalyDetectorLastDetectAnomalyOptionalParams

Parametry možností.

Návraty

zděděno zanomáliíDetector.lastDetectAnomaly

listMultivariateModel(AnomalyDetectorListMultivariateModelOptionalParams)

Výpis modelů předplatného

function listMultivariateModel(options?: AnomalyDetectorListMultivariateModelOptionalParams): PagedAsyncIterableIterator<AnomalyDetectorClientModelSnapshot, AnomalyDetectorClientModelSnapshot[], PageSettings>

Parametry

Návraty

zděděný zanomáliíDetector.listMultivariateModel

sendOperationRequest(OperationArguments, OperationSpec, ServiceCallback<any>)

Odešlete požadavek HTTP naplněný zadaným objektem OperationSpec.

function sendOperationRequest(operationArguments: OperationArguments, operationSpec: OperationSpec, callback?: ServiceCallback<any>): Promise<RestResponse>

Parametry

operationArguments
OperationArguments

Argumenty, ze které se vyplní hodnoty šablony požadavku HTTP.

operationSpec
OperationSpec

OperationSpec, který se má použít k naplnění httpRequest.

callback

ServiceCallback<any>

Zpětné volání, které se má volat při přijetí odpovědi.

Návraty

Promise<RestResponse>

zděděno zAnomalyDetector.sendOperationRequest

sendRequest(RequestPrepareOptions | WebResourceLike)

Odešle zadaný httpRequest.

function sendRequest(options: RequestPrepareOptions | WebResourceLike): Promise<HttpOperationResponse>

Parametry

Návraty

zděděno zAnomalyDetector.sendRequest

trainMultivariateModel(AnomalyDetectorClientModelInfo, AnomalyDetectorTrainMultivariateModelOptionalParams)

Vytvoření a trénování modelu detekce anomálií s více proměnnými Požadavek musí obsahovat zdrojový parametr, který označuje externě přístupný identifikátor URI úložiště Azure (nejlépe identifikátor URI sdíleného přístupového podpisu). Všechny časové řady použité při generování modelu musí být zazipované do jednoho souboru. Každá časová řada bude v jednom souboru CSV, ve kterém je první sloupec časové razítko a druhý sloupec je hodnota.

function trainMultivariateModel(body: AnomalyDetectorClientModelInfo, options?: AnomalyDetectorTrainMultivariateModelOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorTrainMultivariateModelResponse>

Parametry

body
AnomalyDetectorClientModelInfo

Žádost o trénování

Návraty

zděděno zAnomalyDetector.trainMultivariateModel