AnomalyDetector class
- Extends
Constructores
| Anomaly |
Inicializa una nueva instancia de la clase AnomalyDetector. |
Propiedades heredadas
| api |
|
| endpoint |
Métodos
| delete |
Eliminación de un modelo multivariante existente según modelId |
| detect |
Enviar la tarea de anomalías multivariante de detección con el modelo entrenado de modelId, el esquema de entrada debe ser el mismo con la solicitud de entrenamiento. Por lo tanto, la solicitud se completará de forma asincrónica y devolverá un resultId para consultar el resultado de detección. La solicitud debe ser un vínculo de origen para indicar un URI de Azure Storage accesible externamente (preferiblemente un URI de firma de acceso compartido). Todas las series temporales usadas en generar el modelo deben comprimirse en un único archivo. Cada serie temporal será la siguiente: la primera columna es timestamp y la segunda columna es value. |
| detect |
Evaluar la puntuación de punto de cambio de cada punto de serie |
| detect |
Esta operación genera un modelo con una serie completa, cada punto se detecta con el mismo modelo. Con este método, se usan puntos antes y después de un determinado punto para determinar si es una anomalía. Toda la detección puede proporcionar al usuario un estado general de la serie temporal. |
| detect |
Esta operación genera un modelo mediante puntos antes del más reciente. Con este método, solo se usan puntos históricos para determinar si el punto de destino es una anomalía. La operación de detección de puntos más reciente coincide con el escenario de supervisión en tiempo real de las métricas empresariales. |
| export |
Exportación del modelo de detección de anomalías multivariante basado en modelId |
| get |
Obtención del resultado de la detección de anomalías multivariante basado en resultId devuelto por la API DetectAnomalyAsync |
| get |
Obtenga información detallada del modelo multivariante, incluido el estado de entrenamiento y las variables que se usan en el modelo. |
| last |
API sincronizada para la detección de anomalías. |
| list |
Enumeración de modelos de una suscripción |
| train |
Cree y entrene un modelo de detección de anomalías multivariante. La solicitud debe incluir un parámetro de origen para indicar un URI de Azure Storage accesible externamente (preferiblemente un URI de firma de acceso compartido). Todas las series temporales usadas en generar el modelo deben comprimirse en un único archivo. Cada serie temporal estará en un único archivo CSV en el que la primera columna sea marca de tiempo y la segunda columna sea value. |
Métodos heredados
| send |
Envíe una solicitud HTTP que se rellene mediante operationSpec proporcionada. |
| send |
Envíe el httpRequest proporcionado. |
Detalles del constructor
AnomalyDetector(string, AnomalyDetectorOptionalParams)
Inicializa una nueva instancia de la clase AnomalyDetector.
new AnomalyDetector(endpoint: string, options?: AnomalyDetectorOptionalParams)Parámetros
- endpoint
-
string
Puntos de conexión de Cognitive Services admitidos (protocolo y nombre de host, por ejemplo: https://westus2.api.cognitive.microsoft.com).
- options
- AnomalyDetectorOptionalParams
Opciones del parámetro
Detalles de las propiedades heredadas
apiVersion
endpoint
Detalles del método
deleteMultivariateModel(string, AnomalyDetectorDeleteMultivariateModelOptionalParams)
Eliminación de un modelo multivariante existente según modelId
function deleteMultivariateModel(modelId: string, options?: AnomalyDetectorDeleteMultivariateModelOptionalParams): Promise<RestResponse>Parámetros
- modelId
-
string
Identificador del modelo.
Parámetros de opciones.
Devoluciones
Promise<RestResponse>
detectAnomaly(string, DetectionRequest, AnomalyDetectorDetectAnomalyOptionalParams)
Enviar la tarea de anomalías multivariante de detección con el modelo entrenado de modelId, el esquema de entrada debe ser el mismo con la solicitud de entrenamiento. Por lo tanto, la solicitud se completará de forma asincrónica y devolverá un resultId para consultar el resultado de detección. La solicitud debe ser un vínculo de origen para indicar un URI de Azure Storage accesible externamente (preferiblemente un URI de firma de acceso compartido). Todas las series temporales usadas en generar el modelo deben comprimirse en un único archivo. Cada serie temporal será la siguiente: la primera columna es timestamp y la segunda columna es value.
function detectAnomaly(modelId: string, body: DetectionRequest, options?: AnomalyDetectorDetectAnomalyOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorDetectAnomalyResponse>Parámetros
- modelId
-
string
Identificador del modelo.
- body
- DetectionRequest
Detección de una solicitud de anomalías
Parámetros de opciones.
Devoluciones
Promise<AnomalyDetectorDetectAnomalyResponse>
detectChangePoint(DetectChangePointRequest, AnomalyDetectorDetectChangePointOptionalParams)
Evaluar la puntuación de punto de cambio de cada punto de serie
function detectChangePoint(body: DetectChangePointRequest, options?: AnomalyDetectorDetectChangePointOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorDetectChangePointResponse>Parámetros
Se necesitan puntos de serie temporal y granularidad. Los parámetros de modelo avanzados también se pueden establecer en la solicitud si es necesario.
Parámetros de opciones.
Devoluciones
detectEntireSeries(DetectRequest, AnomalyDetectorDetectEntireSeriesOptionalParams)
Esta operación genera un modelo con una serie completa, cada punto se detecta con el mismo modelo. Con este método, se usan puntos antes y después de un determinado punto para determinar si es una anomalía. Toda la detección puede proporcionar al usuario un estado general de la serie temporal.
function detectEntireSeries(body: DetectRequest, options?: AnomalyDetectorDetectEntireSeriesOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorDetectEntireSeriesResponse>Parámetros
- body
- DetectRequest
Puntos de serie temporal y período si es necesario. Los parámetros de modelo avanzados también se pueden establecer en la solicitud.
Parámetros de opciones.
Devoluciones
detectLastPoint(DetectRequest, AnomalyDetectorDetectLastPointOptionalParams)
Esta operación genera un modelo mediante puntos antes del más reciente. Con este método, solo se usan puntos históricos para determinar si el punto de destino es una anomalía. La operación de detección de puntos más reciente coincide con el escenario de supervisión en tiempo real de las métricas empresariales.
function detectLastPoint(body: DetectRequest, options?: AnomalyDetectorDetectLastPointOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorDetectLastPointResponse>Parámetros
- body
- DetectRequest
Puntos de serie temporal y período si es necesario. Los parámetros de modelo avanzados también se pueden establecer en la solicitud.
Parámetros de opciones.
Devoluciones
exportModel(string, AnomalyDetectorExportModelOptionalParams)
Exportación del modelo de detección de anomalías multivariante basado en modelId
function exportModel(modelId: string, options?: AnomalyDetectorExportModelOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorExportModelResponse>Parámetros
- modelId
-
string
Identificador del modelo.
Parámetros de opciones.
Devoluciones
Promise<AnomalyDetectorExportModelResponse>
getDetectionResult(string, AnomalyDetectorGetDetectionResultOptionalParams)
Obtención del resultado de la detección de anomalías multivariante basado en resultId devuelto por la API DetectAnomalyAsync
function getDetectionResult(resultId: string, options?: AnomalyDetectorGetDetectionResultOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorGetDetectionResultResponse>Parámetros
- resultId
-
string
Identificador de resultado.
Parámetros de opciones.
Devoluciones
getMultivariateModel(string, AnomalyDetectorGetMultivariateModelOptionalParams)
Obtenga información detallada del modelo multivariante, incluido el estado de entrenamiento y las variables que se usan en el modelo.
function getMultivariateModel(modelId: string, options?: AnomalyDetectorGetMultivariateModelOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorGetMultivariateModelResponse>Parámetros
- modelId
-
string
Identificador del modelo.
Parámetros de opciones.
Devoluciones
lastDetectAnomaly(string, LastDetectionRequest, AnomalyDetectorLastDetectAnomalyOptionalParams)
API sincronizada para la detección de anomalías.
function lastDetectAnomaly(modelId: string, body: LastDetectionRequest, options?: AnomalyDetectorLastDetectAnomalyOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorLastDetectAnomalyResponse>Parámetros
- modelId
-
string
Identificador del modelo.
- body
- LastDetectionRequest
Solicitud de la última detección.
Parámetros de opciones.
Devoluciones
listMultivariateModel(AnomalyDetectorListMultivariateModelOptionalParams)
Enumeración de modelos de una suscripción
function listMultivariateModel(options?: AnomalyDetectorListMultivariateModelOptionalParams): PagedAsyncIterableIterator<AnomalyDetectorClientModelSnapshot, AnomalyDetectorClientModelSnapshot[], PageSettings>Parámetros
Parámetros de opciones.
Devoluciones
trainMultivariateModel(AnomalyDetectorClientModelInfo, AnomalyDetectorTrainMultivariateModelOptionalParams)
Cree y entrene un modelo de detección de anomalías multivariante. La solicitud debe incluir un parámetro de origen para indicar un URI de Azure Storage accesible externamente (preferiblemente un URI de firma de acceso compartido). Todas las series temporales usadas en generar el modelo deben comprimirse en un único archivo. Cada serie temporal estará en un único archivo CSV en el que la primera columna sea marca de tiempo y la segunda columna sea value.
function trainMultivariateModel(body: AnomalyDetectorClientModelInfo, options?: AnomalyDetectorTrainMultivariateModelOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorTrainMultivariateModelResponse>Parámetros
Solicitud de entrenamiento
Parámetros de opciones.
Devoluciones
Detalles de los métodos heredados
sendOperationRequest(OperationArguments, OperationSpec, ServiceCallback<any>)
Envíe una solicitud HTTP que se rellene mediante operationSpec proporcionada.
function sendOperationRequest(operationArguments: OperationArguments, operationSpec: OperationSpec, callback?: ServiceCallback<any>): Promise<RestResponse>Parámetros
- operationArguments
- OperationArguments
Argumentos desde los que se rellenarán los valores con plantilla de la solicitud HTTP.
- operationSpec
- OperationSpec
OperationSpec que se va a usar para rellenar httpRequest.
- callback
-
ServiceCallback<any>
Devolución de llamada que se va a llamar cuando se recibe la respuesta.
Devoluciones
Promise<RestResponse>
Heredado deanomalyDetectorContext.sendOperationRequest
sendRequest(RequestPrepareOptions | WebResourceLike)
Envíe el httpRequest proporcionado.
function sendRequest(options: RequestPrepareOptions | WebResourceLike): Promise<HttpOperationResponse>Parámetros
- options
Devoluciones
Promise<HttpOperationResponse>
heredado deanomalyDetectorContext.sendRequest
Azure SDK for JavaScript
Comentarios
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