Apa itu Anomaly Detector?
Penting
Mulai tanggal 20 September 2023 Anda tidak akan dapat membuat sumber daya Detektor Anomali baru. Layanan Detektor Anomali dihentikan pada tanggal 1 Oktober 2026.
Detektor Anomali adalah layanan AI dengan sekumpulan API, yang memungkinkan Anda memantau dan mendeteksi anomali dalam data rangkaian waktu Anda dengan pengetahuan pembelajaran mesin (ML) kecil, baik validasi batch atau inferensi real time.
Dokumentasi ini berisi jenis artikel berikut ini:
- Mulai Cepat adalah instruksi langkah demi langkah yang memungkinkan Anda melakukan panggilan ke layanan dan mendapatkan hasil dalam waktu singkat.
- Demo interaktif dapat membantu Anda memahami cara kerja Detektor Anomali dengan operasi yang mudah.
- Panduan berisi instruksi untuk menggunakan layanan dengan cara yang lebih spesifik atau disesuaikan.
- Tutorial adalah panduan yang lebih panjang yang menunjukkan kepada Anda cara menggunakan layanan ini sebagai komponen dalam solusi bisnis yang lebih luas.
- Sampel kode menunjukkan cara menggunakan Detektor Anomali.
- Artikel konseptual memberikan penjelasan mendalam tentang fungsionalitas dan fitur layanan.
Kemampuan Detektor Anomali
Dengan Detektor Anomali, Anda dapat mendeteksi anomali dalam satu variabel menggunakan Detektor Anomali Univariat, atau mendeteksi anomali dalam beberapa variabel dengan Detektor Anomali Multivariat.
| Fitur | Deskripsi |
|---|---|
| Deteksi Anomali Univariat | Mendeteksi anomali dalam satu variabel, seperti pendapatan, biaya, dll. Model dipilih secara otomatis berdasarkan pola data Anda. |
| Deteksi Anomali Multivariat | Deteksi anomali dalam beberapa variabel dengan korelasi, yang biasanya dikumpulkan dari peralatan atau sistem kompleks lainnya. Model yang mendasar yang digunakan adalah Graph Attention Network. |
Deteksi Anomali Univariat
API Detektor Anomali Univariat memungkinkan Anda memantau dan mendeteksi kelainan dalam data rangkaian waktu Anda tanpa harus mengetahui pembelajaran mesin. Algoritma beradaptasi dengan secara otomatis mengidentifikasi dan menerapkan model yang paling sesuai ke data Anda, terlepas dari industri, skenario, atau volume data. Dengan menggunakan data rangkaian Anda, API menentukan batas untuk deteksi anomali, nilai yang diharapkan, dan poin data mana yang merupakan anomali.
Menggunakan Detektor Anomali tidak memerlukan pengalaman sebelumnya dalam pembelajaran mesin, dan REST API memungkinkan Anda mengintegrasikan layanan ke dalam aplikasi dan proses Anda dengan mudah.
Dengan Detektor Anomali Univariat, Anda dapat mendeteksi secara otomatis anomali di seluruh data rangkaian waktu Anda, atau saat terjadi secara real-time.
| Fitur | Deskripsi |
|---|---|
| Deteksi streaming | Deteksi anomali dalam data streaming Anda menggunakan titik data yang terlihat sebelumnya untuk menentukan apakah data terbaru Anda adalah anomali. Operasi ini menghasilkan model menggunakan poin data yang Anda kirim, dan menentukan apakah titik target merupakan anomali. Dengan memanggil API dengan tiap titik data baru yang Anda hasilkan, Anda dapat memantau data saat dibuat. |
| Deteksi batch | Gunakan rangkaian waktu untuk mendeteksi anomali yang mungkin ada di seluruh data. Operasi ini menghasilkan satu model menggunakan seluruh data rangkaian waktu, dengan tiap titik dianalisis menggunakan model yang sama. |
| Deteksi titik perubahan | Gunakan rangkaian waktu Anda untuk mendeteksi titik perubahan tren yang ada di data Anda. Operasi ini menghasilkan satu model menggunakan seluruh data rangkaian waktu, dengan tiap titik dianalisis menggunakan model yang sama. |
Deteksi Anomali Multivariat
API Deteksi Anomali Multivariat selanjutnya memungkinkan pengembang dengan mudah mengintegrasikan AI tingkat lanjut untuk mendeteksi anomali dari grup metrik, tanpa perlu pengetahuan pembelajaran mesin atau data berlabel. Dependensi dan interkorelasi antara hingga 300 sinyal yang berbeda sekarang secara otomatis dihitung sebagai faktor kunci. Kemampuan baru ini membantu Anda secara proaktif melindungi sistem kompleks seperti aplikasi perangkat lunak, server, komputer pabrik, pesawat ruang angkasa, atau bahkan bisnis, dari kegagalan.
Bayangkan 20 sensor dari mesin mobil yang menghasilkan 20 sinyal berbeda seperti rotasi, tekanan bahan bakar, {i>bearing
Bergabunglah dengan komunitas Detektor Anomali
Bergabunglah dengan grup Anomaly Detector Advisors di Microsoft Teams untuk dukungan yang lebih baik dan pembaruan apa pun!
Algoritma
Blog dan makalah:
- Memperkenalkan API Detektor Anomali Azure AI
- Gambaran umum algoritma SR-CNN di Detektor Anomali Azure AI
- Memperkenalkan Deteksi Anomali Multivariat
- Deteksi Anomali rangkaian waktu multivariat melalui Graph Attention Network
- Layanan Deteksi Anomali Rangkaian Waktu di Microsoft (diterima oleh KDD 2019)
Video: