AnomalyDetectorClient Klasse

Definition

Namespace:

Microsoft.Azure.CognitiveServices.AnomalyDetector

Assembly:

Microsoft.Azure.CognitiveServices.AnomalyDetector.dll

Paket:

Microsoft.Azure.CognitiveServices.AnomalyDetector v1.0.0

Quelle:

AnomalyDetectorClient.cs

Die Anomalieerkennung-API erkennt Anomalien automatisch in Zeitreihendaten. Es unterstützt zwei Funktionen: eine ist für die Erkennung der gesamten Datenreihe mit modelltrainierten Modellen, die von den Zeitreihen trainiert wurden, und eine andere ist die Erkennung des letzten Punkts mit dem Modell, das nach Punkten zuvor trainiert wurde. Mithilfe dieses Diensts können Geschäftskunden Incidents ermitteln und einen Logikfluss für die Ursachenanalyse einrichten.

public class AnomalyDetectorClient : Microsoft.Rest.ServiceClient<Microsoft.Azure.CognitiveServices.AnomalyDetector.AnomalyDetectorClient>, IDisposable, Microsoft.Azure.CognitiveServices.AnomalyDetector.IAnomalyDetectorClient

type AnomalyDetectorClient = class
    inherit ServiceClient<AnomalyDetectorClient>
    interface IAnomalyDetectorClient
    interface IDisposable

Public Class AnomalyDetectorClient
Inherits ServiceClient(Of AnomalyDetectorClient)
Implements IAnomalyDetectorClient, IDisposable

Vererbung

Object

ServiceClient<AnomalyDetectorClient>

AnomalyDetectorClient

Implementiert

IAnomalyDetectorClient IDisposable

Konstruktoren

AnomalyDetectorClient(DelegatingHandler[])	Initialisiert eine neue instance der AnomalyDetectorClient-Klasse.
AnomalyDetectorClient(HttpClient, Boolean)	Initialisiert eine neue instance der AnomalyDetectorClient-Klasse.
AnomalyDetectorClient(HttpClientHandler, DelegatingHandler[])	Initialisiert eine neue instance der AnomalyDetectorClient-Klasse.
AnomalyDetectorClient(ServiceClientCredentials, DelegatingHandler[])	Initialisiert eine neue instance der AnomalyDetectorClient-Klasse.
AnomalyDetectorClient(ServiceClientCredentials, HttpClient, Boolean)	Initialisiert eine neue instance der AnomalyDetectorClient-Klasse.
AnomalyDetectorClient(ServiceClientCredentials, HttpClientHandler, DelegatingHandler[])	Initialisiert eine neue instance der AnomalyDetectorClient-Klasse.

Eigenschaften

Credentials	Abonnementanmeldeinformationen, die das Clientabonnement eindeutig identifizieren.
DeserializationSettings	Ruft JSON-Deserialisierungseinstellungen ab oder legt sie fest.
Endpoint	Unterstützte Cognitive Services-Endpunkte (Protokoll und Hostname, z. B. ). https://westus2.api.cognitive.microsoft.com
FirstMessageHandler	Die Anomalieerkennung-API erkennt Anomalien automatisch in Zeitreihendaten. Es unterstützt zwei Funktionen: eine ist für die Erkennung der gesamten Datenreihe mit modelltrainierten Modellen, die von den Zeitreihen trainiert wurden, und eine andere ist die Erkennung des letzten Punkts mit dem Modell, das nach Punkten zuvor trainiert wurde. Mithilfe dieses Diensts können Geschäftskunden Incidents ermitteln und einen Logikfluss für die Ursachenanalyse einrichten. (Geerbt von ServiceClient<T>)
HttpClient	Die Anomalieerkennung-API erkennt Anomalien automatisch in Zeitreihendaten. Es unterstützt zwei Funktionen: eine ist für die Erkennung der gesamten Datenreihe mit modelltrainierten Modellen, die von den Zeitreihen trainiert wurden, und eine andere ist die Erkennung des letzten Punkts mit dem Modell, das nach Punkten zuvor trainiert wurde. Mithilfe dieses Diensts können Geschäftskunden Incidents ermitteln und einen Logikfluss für die Ursachenanalyse einrichten. (Geerbt von ServiceClient<T>)
HttpClientHandler	Die Anomalieerkennung-API erkennt Anomalien automatisch in Zeitreihendaten. Es unterstützt zwei Funktionen: eine ist für die Erkennung der gesamten Datenreihe mit modelltrainierten Modellen, die von den Zeitreihen trainiert wurden, und eine andere ist die Erkennung des letzten Punkts mit dem Modell, das nach Punkten zuvor trainiert wurde. Mithilfe dieses Diensts können Geschäftskunden Incidents ermitteln und einen Logikfluss für die Ursachenanalyse einrichten. (Geerbt von ServiceClient<T>)
HttpMessageHandlers	Die Anomalieerkennung-API erkennt Anomalien automatisch in Zeitreihendaten. Es unterstützt zwei Funktionen: eine ist für die Erkennung der gesamten Datenreihe mit modelltrainierten Modellen, die von den Zeitreihen trainiert wurden, und eine andere ist die Erkennung des letzten Punkts mit dem Modell, das nach Punkten zuvor trainiert wurde. Mithilfe dieses Diensts können Geschäftskunden Incidents ermitteln und einen Logikfluss für die Ursachenanalyse einrichten. (Geerbt von ServiceClient<T>)
SerializationSettings	Ruft JSON-Serialisierungseinstellungen ab oder legt sie fest.
UserAgent	Die Anomalieerkennung-API erkennt Anomalien automatisch in Zeitreihendaten. Es unterstützt zwei Funktionen: eine ist für die Erkennung der gesamten Datenreihe mit modelltrainierten Modellen, die von den Zeitreihen trainiert wurden, und eine andere ist die Erkennung des letzten Punkts mit dem Modell, das nach Punkten zuvor trainiert wurde. Mithilfe dieses Diensts können Geschäftskunden Incidents ermitteln und einen Logikfluss für die Ursachenanalyse einrichten. (Geerbt von ServiceClient<T>)

Methoden

ChangePointDetectWithHttpMessagesAsync(ChangePointDetectRequest, Dictionary<String,List<String>>, CancellationToken)	Die Anomalieerkennung-API erkennt Anomalien automatisch in Zeitreihendaten. Es unterstützt zwei Funktionen: eine ist für die Erkennung der gesamten Datenreihe mit modelltrainierten Modellen, die von den Zeitreihen trainiert wurden, und eine andere ist die Erkennung des letzten Punkts mit dem Modell, das nach Punkten zuvor trainiert wurde. Mithilfe dieses Diensts können Geschäftskunden Incidents ermitteln und einen Logikfluss für die Ursachenanalyse einrichten.
CreateHttpHandlerPipeline(HttpClientHandler, DelegatingHandler[])	Die Anomalieerkennung-API erkennt Anomalien automatisch in Zeitreihendaten. Es unterstützt zwei Funktionen: eine ist für die Erkennung der gesamten Datenreihe mit modelltrainierten Modellen, die von den Zeitreihen trainiert wurden, und eine andere ist die Erkennung des letzten Punkts mit dem Modell, das nach Punkten zuvor trainiert wurde. Mithilfe dieses Diensts können Geschäftskunden Incidents ermitteln und einen Logikfluss für die Ursachenanalyse einrichten. (Geerbt von ServiceClient<T>)
Dispose()	Die Anomalieerkennung-API erkennt Anomalien automatisch in Zeitreihendaten. Es unterstützt zwei Funktionen: eine ist für die Erkennung der gesamten Datenreihe mit modelltrainierten Modellen, die von den Zeitreihen trainiert wurden, und eine andere ist die Erkennung des letzten Punkts mit dem Modell, das nach Punkten zuvor trainiert wurde. Mithilfe dieses Diensts können Geschäftskunden Incidents ermitteln und einen Logikfluss für die Ursachenanalyse einrichten. (Geerbt von ServiceClient<T>)
Dispose(Boolean)	Die Anomalieerkennung-API erkennt Anomalien automatisch in Zeitreihendaten. Es unterstützt zwei Funktionen: eine ist für die Erkennung der gesamten Datenreihe mit modelltrainierten Modellen, die von den Zeitreihen trainiert wurden, und eine andere ist die Erkennung des letzten Punkts mit dem Modell, das nach Punkten zuvor trainiert wurde. Mithilfe dieses Diensts können Geschäftskunden Incidents ermitteln und einen Logikfluss für die Ursachenanalyse einrichten. (Geerbt von ServiceClient<T>)
EntireDetectWithHttpMessagesAsync(Request, Dictionary<String,List<String>>, CancellationToken)	Erkennen von Anomalien für die gesamte Serie im Batch.
InitializeHttpClient(HttpClient, HttpClientHandler, DelegatingHandler[])	Die Anomalieerkennung-API erkennt Anomalien automatisch in Zeitreihendaten. Es unterstützt zwei Funktionen: eine ist für die Erkennung der gesamten Datenreihe mit modelltrainierten Modellen, die von den Zeitreihen trainiert wurden, und eine andere ist die Erkennung des letzten Punkts mit dem Modell, das nach Punkten zuvor trainiert wurde. Mithilfe dieses Diensts können Geschäftskunden Incidents ermitteln und einen Logikfluss für die Ursachenanalyse einrichten. (Geerbt von ServiceClient<T>)
InitializeHttpClient(HttpClientHandler, DelegatingHandler[])	Die Anomalieerkennung-API erkennt Anomalien automatisch in Zeitreihendaten. Es unterstützt zwei Funktionen: eine ist für die Erkennung der gesamten Datenreihe mit modelltrainierten Modellen, die von den Zeitreihen trainiert wurden, und eine andere ist die Erkennung des letzten Punkts mit dem Modell, das nach Punkten zuvor trainiert wurde. Mithilfe dieses Diensts können Geschäftskunden Incidents ermitteln und einen Logikfluss für die Ursachenanalyse einrichten. (Geerbt von ServiceClient<T>)
LastDetectWithHttpMessagesAsync(Request, Dictionary<String,List<String>>, CancellationToken)	Erkennen von Anomalien status der letzten Point-in-Time-Reihe.
SetRetryPolicy(RetryPolicy)	Die Anomalieerkennung-API erkennt Anomalien automatisch in Zeitreihendaten. Es unterstützt zwei Funktionen: eine ist für die Erkennung der gesamten Datenreihe mit modelltrainierten Modellen, die von den Zeitreihen trainiert wurden, und eine andere ist die Erkennung des letzten Punkts mit dem Modell, das nach Punkten zuvor trainiert wurde. Mithilfe dieses Diensts können Geschäftskunden Incidents ermitteln und einen Logikfluss für die Ursachenanalyse einrichten. (Geerbt von ServiceClient<T>)
SetUserAgent(String)	Die Anomalieerkennung-API erkennt Anomalien automatisch in Zeitreihendaten. Es unterstützt zwei Funktionen: eine ist für die Erkennung der gesamten Datenreihe mit modelltrainierten Modellen, die von den Zeitreihen trainiert wurden, und eine andere ist die Erkennung des letzten Punkts mit dem Modell, das nach Punkten zuvor trainiert wurde. Mithilfe dieses Diensts können Geschäftskunden Incidents ermitteln und einen Logikfluss für die Ursachenanalyse einrichten. (Geerbt von ServiceClient<T>)
SetUserAgent(String, String)	Die Anomalieerkennung-API erkennt Anomalien automatisch in Zeitreihendaten. Es unterstützt zwei Funktionen: eine ist für die Erkennung der gesamten Datenreihe mit modelltrainierten Modellen, die von den Zeitreihen trainiert wurden, und eine andere ist die Erkennung des letzten Punkts mit dem Modell, das nach Punkten zuvor trainiert wurde. Mithilfe dieses Diensts können Geschäftskunden Incidents ermitteln und einen Logikfluss für die Ursachenanalyse einrichten. (Geerbt von ServiceClient<T>)

Erweiterungsmethoden

ChangePointDetectAsync(IAnomalyDetectorClient, ChangePointDetectRequest, CancellationToken)	Die Anomalieerkennung-API erkennt Anomalien automatisch in Zeitreihendaten. Es unterstützt zwei Funktionen: eine ist für die Erkennung der gesamten Datenreihe mit modelltrainierten Modellen, die von den Zeitreihen trainiert wurden, und eine andere ist die Erkennung des letzten Punkts mit dem Modell, das nach Punkten zuvor trainiert wurde. Mithilfe dieses Diensts können Geschäftskunden Incidents ermitteln und einen Logikfluss für die Ursachenanalyse einrichten.
EntireDetectAsync(IAnomalyDetectorClient, Request, CancellationToken)	Erkennen von Anomalien für die gesamte Serie im Batch.
LastDetectAsync(IAnomalyDetectorClient, Request, CancellationToken)	Erkennen von Anomalien status der letzten Point-in-Time-Reihe.