AnomalyDetectorClient Osztály

A anomáliadetektor API automatikusan észleli az idősoradatok rendellenességeit. Kétféle módot támogat, az egyik állapot nélküli, a másik állapotalapú. Állapot nélküli módban három funkció létezik. A Teljes észlelés az egész sorozat észlelésére használható az idősor által betanított modellel, a Last Detect az utolsó pontot észleli a pontokkal korábban betanított modellel. A ChangePoint Detect az idősorok trendváltozásainak észlelésére használható. Állapotalapú módban a felhasználó tárolhatja az idősorokat, a tárolt idősorokat a rendszer észlelési rendellenességek észlelésére fogja használni. Ebben a módban a felhasználó továbbra is használhatja a fenti három funkciót úgy, hogy csak egy időtartományt ad meg az ügyféloldali idősorok előkészítése nélkül. A fenti három funkció mellett az állapotalapú modell csoportalapú észlelési és címkézési szolgáltatást is biztosít. A címkézési szolgáltatás használatával a felhasználó címkéket biztosíthat az egyes észlelési eredményekhez, ezek a címkék az észlelési modellek újrahangolására vagy újragenerálására használhatók. Az inkonzisztenciák észlelése egyfajta csoportalapú észlelés, ez az észlelés inkonzisztenciákat fog találni egy idősorozatban. Az anomáliadetektor szolgáltatás használatával az üzleti ügyfelek felderíthetik az incidenseket, és logikai folyamatot hozhatnak létre a kiváltó okok elemzéséhez.

Öröklődés

azure.ai.anomalydetector._operations._operations.AnomalyDetectorClientOperationsMixin

AnomalyDetectorClient

Konstruktor

AnomalyDetectorClient(endpoint: str, credential: AzureKeyCredential, **kwargs: Any)

Paraméterek

endpoint

str

Kötelező

Támogatott Cognitive Services-végpontok (protokoll és állomásnév, például: https://westus2.api.cognitive.microsoft.com). Kötelező.

credential

AzureKeyCredential

Kötelező

Hitelesítő adatokra van szükség ahhoz, hogy az ügyfél csatlakozzon az Azure-hoz. Kötelező.

api_version

str

Api-verzió. Az alapértelmezett érték a "v1.1". Vegye figyelembe, hogy az alapértelmezett érték felülbírálása nem támogatott viselkedést eredményezhet.

Metódusok

close
delete_multivariate_model	Többváltozós modell törlése. Töröljön egy meglévő többváltozós modellt a modelId alapján.
detect_multivariate_batch_anomaly	Többváltozós anomália észlelése. Küldje el a többváltozós anomáliadetektálási feladatot a betanított modell és a következtetési adatok modelId azonosítójával, a bemeneti sémának meg kell egyeznie a betanítási kérelemmel. A kérés aszinkron módon fejeződik be, és eredményazonosítót ad vissza az észlelési eredmény lekérdezéséhez. A kérésnek egy forráshivatkozásnak kell lennie, amely egy külsőleg elérhető Azure Storage URI-t jelez, vagy egy Azure Blob Storage-mappára mutat, vagy egy CSV-fájlra mutat az Azure Blob Storage-ban.
detect_multivariate_last_anomaly	A kérés törzsének utolsó pontjában észlelt anomáliák. Küldje el a többváltozós anomáliadetektálási feladatot a betanított modell és a következtetési adatok modelId azonosítójával, és a következtetési adatokat JSON formátumban kell a kérelem törzsébe helyezni. A kérés szinkronban fejeződik be, és azonnal visszaadja az észlelést a válasz törzsében.
detect_univariate_change_point	A teljes sorozat változási pontjának észlelése. Minden adatsorpont változáspont-pontszámának kiértékelése.
detect_univariate_entire_series	A teljes sorozat rendellenességeinek észlelése kötegben. Ez a művelet egy teljes sorozatú modellt hoz létre, és minden pontot ugyanazzal a modellel észlel. Ezzel a módszerrel egy adott pont előtti és utáni pontok segítségével állapítható meg, hogy anomáliáról van-e szó. A teljes észlelés általános állapotot adhat a felhasználónak az idősorhoz.
detect_univariate_last_point	Észleli az idősor legújabb pontjának anomáliadetektálását. Ez a művelet létrehoz egy modellt az API-ba küldött pontok alapján, és az összes adat alapján megállapítja, hogy az utolsó pont rendellenes-e.
get_multivariate_batch_detection_result	Többváltozós anomáliadetektálási eredmény lekérése. Az aszinkron következtetéshez a BatchDetectAnomaly API által visszaadott resultId alapján többváltozós anomáliadetektálási eredményt kap.
get_multivariate_model	Többváltozós modell lekérése. Részletes információk a többváltozós modellről, beleértve a betanítási állapotot és a modellben használt változókat.
list_multivariate_models	Többváltozós modellek listázása. Erőforrás modelljeinek listázása.
send_request	A hálózati kérést az ügyfél láncolt szabályzatain keresztül futtatja. >>> from azure.core.rest import HttpRequest >>> request = HttpRequest("GET", "https://www.example.org/") <HttpRequest [GET], url: 'https://www.example.org/'> >>> response = client.send_request(request) <HttpResponse: 200 OK> A kódfolyamattal kapcsolatos további információkért lásd: https://aka.ms/azsdk/dpcodegen/python/send_request
train_multivariate_model	Többváltozós anomáliadetektálási modell betanítása. Többváltozós anomáliadetektálási modell létrehozása és betanítása. A kérelemnek tartalmaznia kell egy forrásparamétert, amely egy külsőleg elérhető Azure Blob Storage URI-t jelez. Kétféle adatbevitel létezik: Az URI egy Azure Blob Storage-mappára mutat, amely több CSV-fájlt tartalmaz, és minden CSV-fájl két oszlopot, időbélyeget és változót tartalmaz. Egy másik típusú bemenet egy URI, amely egy CSV-fájlra mutat az Azure Blob Storage-ban, amely tartalmazza az összes változót és egy időbélyegoszlopot.

close

close() -> None

delete_multivariate_model

Többváltozós modell törlése.

Töröljön egy meglévő többváltozós modellt a modelId alapján.

delete_multivariate_model(model_id: str, **kwargs: Any) -> None

Paraméterek

model_id

str

Kötelező

Modellazonosító. Kötelező.

Válaszok

None

Visszatérési típus

None

Kivételek

HttpResponseError

detect_multivariate_batch_anomaly

Többváltozós anomália észlelése.

Küldje el a többváltozós anomáliadetektálási feladatot a betanított modell és a következtetési adatok modelId azonosítójával, a bemeneti sémának meg kell egyeznie a betanítási kérelemmel. A kérés aszinkron módon fejeződik be, és eredményazonosítót ad vissza az észlelési eredmény lekérdezéséhez. A kérésnek egy forráshivatkozásnak kell lennie, amely egy külsőleg elérhető Azure Storage URI-t jelez, vagy egy Azure Blob Storage-mappára mutat, vagy egy CSV-fájlra mutat az Azure Blob Storage-ban.

detect_multivariate_batch_anomaly(model_id: str, options: MultivariateBatchDetectionOptions | MutableMapping[str, Any] | IO, **kwargs: Any) -> MultivariateDetectionResult

Paraméterek

model_id

str

Kötelező

Modellazonosító. Kötelező.

options

MultivariateBatchDetectionOptions vagy <xref:JSON> vagy IO

Kötelező

Többváltozós anomáliadetektálási kérelem. A következő típusok egyike: modell, JSON, IO Kötelező.

content_type

str

Tartalomtípus törzsparaméter. Ismert értékek: application/json. Az alapértelmezett érték Nincs.

Válaszok

MultivariateDetectionResult. A MultivariateDetectionResult kompatibilis a MutableMapping használatával

Visszatérési típus

MultivariateDetectionResult

Kivételek

HttpResponseError

detect_multivariate_last_anomaly

A kérés törzsének utolsó pontjában észlelt anomáliák.

Küldje el a többváltozós anomáliadetektálási feladatot a betanított modell és a következtetési adatok modelId azonosítójával, és a következtetési adatokat JSON formátumban kell a kérelem törzsébe helyezni. A kérés szinkronban fejeződik be, és azonnal visszaadja az észlelést a válasz törzsében.

detect_multivariate_last_anomaly(model_id: str, options: MultivariateLastDetectionOptions | MutableMapping[str, Any] | IO, **kwargs: Any) -> MultivariateLastDetectionResult

Paraméterek

model_id

str

Kötelező

Modellazonosító. Kötelező.

options

MultivariateLastDetectionOptions vagy <xref:JSON> vagy IO

Kötelező

Utolsó észlelés kérése. A következő típusok egyike: modell, JSON, IO Kötelező.

content_type

str

Tartalomtípus törzsparaméter. Ismert értékek: application/json. Az alapértelmezett érték Nincs.

Válaszok

MultivariateLastDetectionResult. A MultivariateLastDetectionResult kompatibilis a MutableMapping használatával

Visszatérési típus

MultivariateLastDetectionResult

Kivételek

HttpResponseError

detect_univariate_change_point

A teljes sorozat változási pontjának észlelése.

Minden adatsorpont változáspont-pontszámának kiértékelése.

detect_univariate_change_point(options: UnivariateChangePointDetectionOptions | MutableMapping[str, Any] | IO, **kwargs: Any) -> UnivariateChangePointDetectionResult

Paraméterek

options

UnivariateChangePointDetectionOptions vagy <xref:JSON> vagy IO

Kötelező

Egyváltozós anomáliadetektálási módszer. A következő típusok egyike: modell, JSON, IO Kötelező.

content_type

str

Tartalomtípus törzsparaméter. Ismert értékek: application/json. Az alapértelmezett érték Nincs.

Válaszok

UnivariateChangePointDetectionResult. Az UnivariateChangePointDetectionResult kompatibilis a MutableMapping szolgáltatással

Visszatérési típus

UnivariateChangePointDetectionResult

Kivételek

HttpResponseError

detect_univariate_entire_series

A teljes sorozat rendellenességeinek észlelése kötegben.

Ez a művelet egy teljes sorozatú modellt hoz létre, és minden pontot ugyanazzal a modellel észlel. Ezzel a módszerrel egy adott pont előtti és utáni pontok segítségével állapítható meg, hogy anomáliáról van-e szó. A teljes észlelés általános állapotot adhat a felhasználónak az idősorhoz.

detect_univariate_entire_series(options: UnivariateDetectionOptions | MutableMapping[str, Any] | IO, **kwargs: Any) -> UnivariateEntireDetectionResult

Paraméterek

options

UnivariateDetectionOptions vagy <xref:JSON> vagy IO

Kötelező

Egyváltozós anomáliadetektálási módszer. A következő típusok egyike: modell, JSON, IO Kötelező.

content_type

str

Tartalomtípus törzsparaméter. Ismert értékek: application/json. Az alapértelmezett érték Nincs.

Válaszok

UnivariateEntireDetectionResult. Az UnivariateEntireDetectionResult kompatibilis a MutableMapping használatával

Visszatérési típus

UnivariateEntireDetectionResult

Kivételek

HttpResponseError

detect_univariate_last_point

Észleli az idősor legújabb pontjának anomáliadetektálását.

Ez a művelet létrehoz egy modellt az API-ba küldött pontok alapján, és az összes adat alapján megállapítja, hogy az utolsó pont rendellenes-e.

detect_univariate_last_point(options: UnivariateDetectionOptions | MutableMapping[str, Any] | IO, **kwargs: Any) -> UnivariateLastDetectionResult

Paraméterek

options

UnivariateDetectionOptions vagy <xref:JSON> vagy IO

Kötelező

Egyváltozós anomáliadetektálási módszer. A következő típusok egyike: modell, JSON, IO Kötelező.

content_type

str

Tartalomtípus törzsparaméter. Ismert értékek: application/json. Az alapértelmezett érték Nincs.

Válaszok

UnivariateLastDetectionResult. Az UnivariateLastDetectionResult kompatibilis a MutableMapping használatával

Visszatérési típus

UnivariateLastDetectionResult

Kivételek

HttpResponseError

get_multivariate_batch_detection_result

Többváltozós anomáliadetektálási eredmény lekérése.

Az aszinkron következtetéshez a BatchDetectAnomaly API által visszaadott resultId alapján többváltozós anomáliadetektálási eredményt kap.

get_multivariate_batch_detection_result(result_id: str, **kwargs: Any) -> MultivariateDetectionResult

Paraméterek

result_id

str

Kötelező

Egy kötegészlelési eredmény azonosítója. Kötelező.

Válaszok

MultivariateDetectionResult. A MultivariateDetectionResult kompatibilis a MutableMapping használatával

Visszatérési típus

MultivariateDetectionResult

Kivételek

HttpResponseError

get_multivariate_model

Többváltozós modell lekérése.

Részletes információk a többváltozós modellről, beleértve a betanítási állapotot és a modellben használt változókat.

get_multivariate_model(model_id: str, **kwargs: Any) -> AnomalyDetectionModel

Paraméterek

model_id

str

Kötelező

Modellazonosító. Kötelező.

Válaszok

AnomalyDetectionModel. Az AnomalyDetectionModel kompatibilis a MutableMapping funkcióval

Visszatérési típus

AnomalyDetectionModel

Kivételek

HttpResponseError

list_multivariate_models

Többváltozós modellek listázása.

Erőforrás modelljeinek listázása.

list_multivariate_models(*, skip: int | None = None, top: int | None = None, **kwargs: Any) -> Iterable[AnomalyDetectionModel]

Paraméterek

skip

int

A kihagyás azt jelzi, hogy hány modell lesz kihagyva. Az alapértelmezett érték Nincs.

top

int

A felső azt jelzi, hogy hány modell lesz lekérve. Az alapértelmezett érték Nincs.

Válaszok

Egy iterátor, például az AnomalyDetectionModel példánya. Az AnomalyDetectionModel kompatibilis a MutableMapping funkcióval

Visszatérési típus

ItemPaged[AnomalyDetectionModel]

Kivételek

HttpResponseError

send_request

A hálózati kérést az ügyfél láncolt szabályzatain keresztül futtatja.

>>> from azure.core.rest import HttpRequest
>>> request = HttpRequest("GET", "https://www.example.org/")
<HttpRequest [GET], url: 'https://www.example.org/'>
>>> response = client.send_request(request)
<HttpResponse: 200 OK>

A kódfolyamattal kapcsolatos további információkért lásd: https://aka.ms/azsdk/dpcodegen/python/send_request

send_request(request: HttpRequest, **kwargs: Any) -> HttpResponse

Paraméterek

request

HttpRequest

Kötelező

A létrehozni kívánt hálózati kérelem. Kötelező.

stream

bool

A válasz hasznos adatainak streamelése. Alapértelmezés szerint Hamis.

Válaszok

A hálózati hívás válasza. Nem végez hibakezelést a válaszon.

Visszatérési típus

HttpResponse

train_multivariate_model

Többváltozós anomáliadetektálási modell betanítása.

Többváltozós anomáliadetektálási modell létrehozása és betanítása. A kérelemnek tartalmaznia kell egy forrásparamétert, amely egy külsőleg elérhető Azure Blob Storage URI-t jelez. Kétféle adatbevitel létezik: Az URI egy Azure Blob Storage-mappára mutat, amely több CSV-fájlt tartalmaz, és minden CSV-fájl két oszlopot, időbélyeget és változót tartalmaz. Egy másik típusú bemenet egy URI, amely egy CSV-fájlra mutat az Azure Blob Storage-ban, amely tartalmazza az összes változót és egy időbélyegoszlopot.

train_multivariate_model(model_info: ModelInfo | MutableMapping[str, Any] | IO, **kwargs: Any) -> AnomalyDetectionModel

Paraméterek

model_info

ModelInfo vagy <xref:JSON> vagy IO

Kötelező

Modelladatok. A következő típusok egyike: modell, JSON, IO Kötelező.

content_type

str

Tartalomtípus törzsparaméter. Ismert értékek: application/json. Az alapértelmezett érték Nincs.

Válaszok

AnomalyDetectionModel. Az AnomalyDetectionModel kompatibilis a MutableMapping funkcióval

Visszatérési típus

AnomalyDetectionModel

Kivételek

HttpResponseError