AnomalyDetectorClient class

Balíček:

@azure/ai-anomaly-detector

Klientská třída pro interakci se službou Azure Detektor anomálií.

Extends

AnomalyDetector

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 modelu s více proměnnými podle id modelu
detectAnomaly(string, DetectionRequest, AnomalyDetectorDetectAnomalyOptionalParams)	Odešlete úlohu detekce multivariátních anomálií pomocí natrénovaného modelu modelId. Vstupní schéma by mělo být stejné s trénovacím požadavkem. Požadavek se tedy dokončí asynchronně a vrátí id výsledku pro dotazování výsledku detekce. Požadavek by měl být odkazem na zdroj, který označuje externě přístupný identifikátor URI úložiště Azure (nejlépe identifikátor URI sdíleného přístupového podpisu). Všechny časové řady použité při generování modelu musí být zkomprimované 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 detekuje se stejným modelem. Pomocí této metody se body před a za určitým bodem používají k určení, zda se jedná o anomálii. Celá detekce může uživateli poskytnout celkový stav časové řady.
detectLastPoint(DetectRequest, AnomalyDetectorDetectLastPointOptionalParams)	Tato operace vygeneruje model pomocí bodů před nejnovějším modelem. Při použití této metody se k určení, zda je cílovým bodem anomálie, používají pouze historické body. Nejnovější operace detekce bodů odpovídá scénáři monitorování obchodních metrik v reálném čase.
exportModel(string, AnomalyDetectorExportModelOptionalParams)	Export modelu detekce anomálií s více proměnnými na základě id modelu
getDetectionResult(string, AnomalyDetectorGetDetectionResultOptionalParams)	Získání výsledku detekce anomálií s více proměnnými na základě id výsledku vráceného rozhraním API DetectAnomalyAsync
getMultivariateModel(string, AnomalyDetectorGetMultivariateModelOptionalParams)	Získejte podrobné informace o vícerozměrných modelech, včetně stavu trénování a proměnných používaných 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, který se vyplní pomocí zadaného objektu OperationSpec.
sendRequest(RequestPrepareOptions | WebResourceLike)	Odešlete zadaný požadavek httpRequest.
trainMultivariateModel(AnomalyDetectorClientModelInfo, AnomalyDetectorTrainMultivariateModelOptionalParams)	Vytvořte a natrénujte model detekce anomálií s více proměnnými. Požadavek musí obsahovat parametr zdroje, který označuje externě přístupný identifikátor URI úložiště Azure (nejlépe identifikátor URI sdíleného přístupového podpisu). Všechny časové řady použité při generování modelu musí být zkomprimované do jednoho souboru. Každá časová řada bude v jednom souboru CSV, ve kterém první sloupec je časové razítko a druhý sloupec bude 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 Azure Detektor anomálií

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 zAnomalyDetector.apiVersion

endpoint

endpoint: string

Hodnota vlastnosti

string

Zděděno zAnomalyDetector.endpoint

Podrobnosti zděděných metod

deleteMultivariateModel(string, AnomalyDetectorDeleteMultivariateModelOptionalParams)

Odstranění existujícího modelu s více proměnnými podle id modelu

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

Parametry

modelId

string

Identifikátor modelu.

options

AnomalyDetectorDeleteMultivariateModelOptionalParams

Parametry možností

Návraty

Promise<RestResponse>

Zděděno zAnomalyDetector.deleteMultivariateModel

detectAnomaly(string, DetectionRequest, AnomalyDetectorDetectAnomalyOptionalParams)

Odešlete úlohu detekce multivariátních anomálií pomocí natrénovaného modelu modelId. Vstupní schéma by mělo být stejné s trénovacím požadavkem. Požadavek se tedy dokončí asynchronně a vrátí id výsledku pro dotazování výsledku detekce. Požadavek by měl být odkazem na zdroj, který označuje externě přístupný identifikátor URI úložiště Azure (nejlépe identifikátor URI sdíleného přístupového podpisu). Všechny časové řady použité při generování modelu musí být zkomprimované 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

Detekce požadavku na anomálii

options

AnomalyDetectorDetectAnomalyOptionalParams

Parametry možností

Návraty

Promise<AnomalyDetectorDetectAnomalyResponse>

Zděděno zAnomalyDetector.detectAnomaly

detectChangePoint(DetectChangePointRequest, AnomalyDetectorDetectChangePointOptionalParams)

Vyhodnocení skóre bodu změny každého bodu řady

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

Parametry

body

DetectChangePointRequest

Jsou potřeba body časové řady a členitost. V případě potřeby je také možné v požadavku nastavit pokročilé parametry modelu.

options

AnomalyDetectorDetectChangePointOptionalParams

Parametry možností

Návraty

Promise<AnomalyDetectorDetectChangePointResponse>

Zděděno zAnomalyDetector.detectChangePoint

detectEntireSeries(DetectRequest, AnomalyDetectorDetectEntireSeriesOptionalParams)

Tato operace vygeneruje model s celou řadou, přičemž každý bod se detekuje se stejným modelem. Pomocí této metody se body před a za určitým bodem používají k určení, zda se jedná o anomálii. Celá detekce může uživateli poskytnout celkový stav časové řady.

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

Parametry

body

DetectRequest

Body časové řady a období v případě potřeby. V požadavku je také možné nastavit pokročilé parametry modelu.

options

AnomalyDetectorDetectEntireSeriesOptionalParams

Parametry možností

Návraty

Promise<AnomalyDetectorDetectEntireSeriesResponse>

Zděděno zAnomalyDetector.detectEntireSeries

detectLastPoint(DetectRequest, AnomalyDetectorDetectLastPointOptionalParams)

Tato operace vygeneruje model pomocí bodů před nejnovějším modelem. Při použití této metody se k určení, zda je cílovým bodem anomálie, používají pouze historické body. Nejnovější operace detekce bodů odpovídá scénáři monitorování obchodních metrik v reálném čase.

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

Parametry

body

DetectRequest

Body časové řady a období v případě potřeby. V požadavku je také možné nastavit pokročilé parametry modelu.

options

AnomalyDetectorDetectLastPointOptionalParams

Parametry možností

Návraty

Promise<AnomalyDetectorDetectLastPointResponse>

Zděděno zAnomalyDetector.detectLastPoint

exportModel(string, AnomalyDetectorExportModelOptionalParams)

Export modelu detekce anomálií s více proměnnými na základě id modelu

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

Parametry

modelId

string

Identifikátor modelu.

options

AnomalyDetectorExportModelOptionalParams

Parametry možností

Návraty

Promise<AnomalyDetectorExportModelResponse>

Zděděno zmodelu AnomalyDetector.exportModel

getDetectionResult(string, AnomalyDetectorGetDetectionResultOptionalParams)

Získání výsledku detekce anomálií s více proměnnými na základě id výsledku vráceného rozhraním API DetectAnomalyAsync

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

Parametry

resultId

string

Identifikátor výsledku.

options

AnomalyDetectorGetDetectionResultOptionalParams

Parametry možností

Návraty

Promise<AnomalyDetectorGetDetectionResultResponse>

Zděděno zAnomalyDetector.getDetectionResult

getMultivariateModel(string, AnomalyDetectorGetMultivariateModelOptionalParams)

Získejte podrobné informace o vícerozměrných modelech, včetně stavu trénování a proměnných používaných v modelu.

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

Parametry

modelId

string

Identifikátor modelu.

options

AnomalyDetectorGetMultivariateModelOptionalParams

Parametry možností

Návraty

Promise<AnomalyDetectorGetMultivariateModelResponse>

Zděděno zAnomalyDetector.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

Promise<AnomalyDetectorLastDetectAnomalyResponse>

Zděděno zAnomalyDetector.lastDetectAnomaly

listMultivariateModel(AnomalyDetectorListMultivariateModelOptionalParams)

Výpis modelů předplatného

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

Parametry

options

AnomalyDetectorListMultivariateModelOptionalParams

Parametry možností.

Návraty

PagedAsyncIterableIterator<AnomalyDetectorClientModelSnapshot, AnomalyDetectorClientModelSnapshot[], PageSettings>

Zděděno zAnomalyDetector.listMultivariateModel

sendOperationRequest(OperationArguments, OperationSpec, ServiceCallback<any>)

Odešlete požadavek HTTP, který se vyplní pomocí zadaného objektu OperationSpec.

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

Parametry

operationArguments

OperationArguments

Argumenty, ze které budou vyplněny hodnoty šablony požadavku HTTP.

operationSpec

OperationSpec

OperationSpec, který se použije k naplnění požadavku httpRequest.

callback

ServiceCallback<any>

Zpětné volání, které se má volat při přijetí odpovědi.

Návraty

Promise<RestResponse>

Zděděno zAnomalyDetector.sendOperationRequest

sendRequest(RequestPrepareOptions | WebResourceLike)

Odešlete zadaný požadavek httpRequest.

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

Parametry

options

RequestPrepareOptions | WebResourceLike

Návraty

Promise<HttpOperationResponse>

Zděděno zAnomalyDetector.sendRequest

trainMultivariateModel(AnomalyDetectorClientModelInfo, AnomalyDetectorTrainMultivariateModelOptionalParams)

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

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

Parametry

body

AnomalyDetectorClientModelInfo

Žádost o trénování

options

AnomalyDetectorTrainMultivariateModelOptionalParams

Parametry možností.

Návraty

Promise<AnomalyDetectorTrainMultivariateModelResponse>

Zděděno zAnomalyDetector.trainMultivariateModel