AnomalyDetectorClient class
Clase de cliente para interactuar con el servicio azure Anomaly Detector.
- Extends
Constructores
| Anomaly |
Crea una instancia de AnomalyDetectorClient. Ejemplo de uso: |
Propiedades heredadas
| api |
|
| endpoint |
Métodos heredados
| delete |
Elimina un modelo de multivariante existente según modelId. |
| detect |
Envía la tarea de detección de anomalías de multivariante 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 manera asincrónica y devolverá un resultId para consultar el resultado de la detección. La solicitud debe ser un vínculo de origen para indicar un URI de Azure Storage al que se puede acceder externamente (preferiblemente un URI de firma de acceso compartido). Todas las series temporales usadas para generar el modelo deben comprimirse en un solo archivo. Cada serie temporal será como sigue: la primera columna es la marca de tiempo y la segunda columna es el valor. |
| detect |
Evaluación de 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, los puntos antes y después de un determinado punto se usan para determinar si se trata de una anomalía. Toda la detección puede proporcionar al usuario un estado general de la serie temporal. |
| detect |
Esta operación genera un modelo con puntos anteriores al último. 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 |
Exporta un modelo de detección de anomalías de multivariante basado en modelId. |
| get |
Obtiene el resultado de la detección de anomalías de multivariante en función del resultId devuelto por la API DetectAnomalyAsync. |
| get |
Obtiene información detallada del modelo de multivariante, incluidos el estado de entrenamiento y las variables que se usan en el modelo. |
| last |
API sincronizada para la detección de anomalías. |
| list |
Enumera los modelos de una suscripción. |
| send |
Envíe una solicitud HTTP que se rellene mediante operationSpec proporcionada. |
| send |
Envíe el httpRequest proporcionado. |
| train |
Crea y entrena un modelo de detección de anomalías de multivariante. La solicitud debe incluir un parámetro de origen para indicar un URI de Azure Storage al que se pueda acceder externamente (preferiblemente un URI de firma de acceso compartido). Todas las series temporales usadas para generar el modelo deben comprimirse en un solo archivo. Cada serie temporal estará en un único archivo .csv en el que la primera columna sea la marca de tiempo y la segunda columna sea el valor. |
Detalles del constructor
AnomalyDetectorClient(string, TokenCredential | KeyCredential, PipelineOptions)
Crea una instancia de AnomalyDetectorClient.
Ejemplo de uso:
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)Parámetros
- endpointUrl
-
string
Dirección URL a un punto de conexión de servicio de Azure Anomaly Detector
- credential
Se usa para autenticar las solicitudes en el servicio.
- options
- PipelineOptions
Se usa para configurar el cliente de Form Recognizer.
Detalles de las propiedades heredadas
apiVersion
endpoint
Detalles de los métodos heredados
deleteMultivariateModel(string, AnomalyDetectorDeleteMultivariateModelOptionalParams)
Elimina un modelo de multivariante existente según modelId.
function deleteMultivariateModel(modelId: string, options?: AnomalyDetectorDeleteMultivariateModelOptionalParams): Promise<RestResponse>Parámetros
- modelId
-
string
Identificador del modelo.
Parámetros de opciones.
Devoluciones
Promise<RestResponse>
Heredado deAnomalyDetector.deleteMultivariateModel
detectAnomaly(string, DetectionRequest, AnomalyDetectorDetectAnomalyOptionalParams)
Envía la tarea de detección de anomalías de multivariante 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 manera asincrónica y devolverá un resultId para consultar el resultado de la detección. La solicitud debe ser un vínculo de origen para indicar un URI de Azure Storage al que se puede acceder externamente (preferiblemente un URI de firma de acceso compartido). Todas las series temporales usadas para generar el modelo deben comprimirse en un solo archivo. Cada serie temporal será como sigue: la primera columna es la marca de tiempo y la segunda columna es el valor.
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>
Heredado deAnomalyDetector.detectAnomaly
detectChangePoint(DetectChangePointRequest, AnomalyDetectorDetectChangePointOptionalParams)
Evaluación de 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 avanzados del modelo también se pueden establecer en la solicitud si es necesario.
Parámetros de opciones.
Devoluciones
Heredado deAnomalyDetector.detectChangePoint
detectEntireSeries(DetectRequest, AnomalyDetectorDetectEntireSeriesOptionalParams)
Esta operación genera un modelo con una serie completa, cada punto se detecta con el mismo modelo. Con este método, los puntos antes y después de un determinado punto se usan para determinar si se trata de 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 avanzados del modelo también se pueden establecer en la solicitud.
Parámetros de opciones.
Devoluciones
Heredado deAnomalyDetector.detectEntireSeries
detectLastPoint(DetectRequest, AnomalyDetectorDetectLastPointOptionalParams)
Esta operación genera un modelo con puntos anteriores al último. 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 avanzados del modelo también se pueden establecer en la solicitud.
Parámetros de opciones.
Devoluciones
Heredado deAnomalyDetector.detectLastPoint
exportModel(string, AnomalyDetectorExportModelOptionalParams)
Exporta un modelo de detección de anomalías de multivariante basado en modelId.
function exportModel(modelId: string, options?: AnomalyDetectorExportModelOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorExportModelResponse>Parámetros
- modelId
-
string
Identificador del modelo.
Parámetros de opciones.
Devoluciones
Promise<AnomalyDetectorExportModelResponse>
Heredado deAnomalyDetector.exportModel
getDetectionResult(string, AnomalyDetectorGetDetectionResultOptionalParams)
Obtiene el resultado de la detección de anomalías de multivariante en función del resultId devuelto por la API DetectAnomalyAsync.
function getDetectionResult(resultId: string, options?: AnomalyDetectorGetDetectionResultOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorGetDetectionResultResponse>Parámetros
- resultId
-
string
Identificador de resultado.
Parámetros de opciones.
Devoluciones
Heredado deAnomalyDetector.getDetectionResult
getMultivariateModel(string, AnomalyDetectorGetMultivariateModelOptionalParams)
Obtiene información detallada del modelo de multivariante, incluidos 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
Heredado deAnomalyDetector.getMultivariateModel
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
Heredado deAnomalyDetector.lastDetectAnomaly
listMultivariateModel(AnomalyDetectorListMultivariateModelOptionalParams)
Enumera los modelos de una suscripción.
function listMultivariateModel(options?: AnomalyDetectorListMultivariateModelOptionalParams): PagedAsyncIterableIterator<AnomalyDetectorClientModelSnapshot, AnomalyDetectorClientModelSnapshot[], PageSettings>Parámetros
Parámetros de opciones.
Devoluciones
PagedAsyncIterableIterator<AnomalyDetectorClientModelSnapshot, AnomalyDetectorClientModelSnapshot[], PageSettings>
Heredado deAnomalyDetector.listMultivariateModel
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 de 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 deAnomalyDetector.sendOperationRequest
sendRequest(RequestPrepareOptions | WebResourceLike)
Envíe el httpRequest proporcionado.
function sendRequest(options: RequestPrepareOptions | WebResourceLike): Promise<HttpOperationResponse>Parámetros
- options
Devoluciones
Promise<HttpOperationResponse>
Heredado deAnomalyDetector.sendRequest
trainMultivariateModel(AnomalyDetectorClientModelInfo, AnomalyDetectorTrainMultivariateModelOptionalParams)
Crea y entrena un modelo de detección de anomalías de multivariante. La solicitud debe incluir un parámetro de origen para indicar un URI de Azure Storage al que se pueda acceder externamente (preferiblemente un URI de firma de acceso compartido). Todas las series temporales usadas para generar el modelo deben comprimirse en un solo archivo. Cada serie temporal estará en un único archivo .csv en el que la primera columna sea la marca de tiempo y la segunda columna sea el valor.
function trainMultivariateModel(body: AnomalyDetectorClientModelInfo, options?: AnomalyDetectorTrainMultivariateModelOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorTrainMultivariateModelResponse>Parámetros
Solicitud de entrenamiento
Parámetros de opciones.
Devoluciones
Heredado deAnomalyDetector.trainMultivariateModel
Azure SDK for JavaScript
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