Episode
Anomalieerkennung für Streamingdaten mit Azure Databricks
In unseren vorherigen Episoden der KI-Show haben wir alles über den Azure-Anomaliedetektor erfahren, wie Sie den Dienst vor Ort bringen, und einige tolle Tipps und Tricks, damit der Dienst gut für Sie funktioniert. In dieser Episode der KI-Show zeigt Qun Ying, wie Sie eine End-to-End-Lösung mithilfe der Anomalieerkennung und Azure Databricks erstellen. In dieser schritt-für-Schritt-Demo werden numerische Anomalien von Streamingdaten erkannt, die über Azure Event Hubs.
Links zu zusätzlichen Informationen:
- Sehen Sie sich eine einfache Demo an
- Sehen Sie sich die Übersicht über den API-Dienst an.
- Erstellen Ihrer ersten Anomalieerkennung-Ressource in Azure
- Join Anomalieerkennung Containers (Vorschau)
- Treten Sie der öffentlichen Community "Anomalieerkennung Advisors" bei, um sich mit dem Produktteam und anderen Mitgliedern der Community zu verbinden
Re-Visit Ihren bevorzugten Teil des Videos:
- [00:74] Das Geschäftliche Problem der Demolösung.
- [01:18] Die Architektur der Lösung.
- [02:25] Lösungsvoraussetzungen und Ressourceneinrichtung.
- [06:11] Code exemplarische Vorgehensweise zum Senden von Tweets an Event Hubs.
- [07:08] Code exemplarische Vorgehensweise zum Lesen von Tweets aus Event Hubs.
- [09:25] Code exemplarische Vorgehensweise zur Datenaggregation und Speicherung in Delta.
- [11:28] Code exemplarische Vorgehensweise zur Anomalieerkennung mit Anomalieerkennung.
Die bevorzugten Links der KI-Show:
In unseren vorherigen Episoden der KI-Show haben wir alles über den Azure-Anomaliedetektor erfahren, wie Sie den Dienst vor Ort bringen, und einige tolle Tipps und Tricks, damit der Dienst gut für Sie funktioniert. In dieser Episode der KI-Show zeigt Qun Ying, wie Sie eine End-to-End-Lösung mithilfe der Anomalieerkennung und Azure Databricks erstellen. In dieser schritt-für-Schritt-Demo werden numerische Anomalien von Streamingdaten erkannt, die über Azure Event Hubs.
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