Installare ed eseguire contenitori Docker per l'API Rilevamento anomalie

Importante

A partire dal 20 settembre 2023 non sarà possibile creare nuove risorse Rilevamento anomalie. Il servizio Rilevamento anomalie viene ritirato il 1° ottobre 2026.

Nota

La posizione dell'immagine del contenitore è stata modificata di recente. Leggere questo articolo per visualizzare il percorso aggiornato per questo contenitore.

I contenitori consentono di usare l'API Rilevamento anomalie il proprio ambiente. I contenitori sono ottimi per requisiti specifici di sicurezza e governance dei dati. Questo articolo illustra come scaricare, installare ed eseguire un contenitore Rilevamento anomalie.

Rilevamento anomalie offre un singolo contenitore Docker per l'uso dell'API in locale. Usare il contenitore per:

• Usare gli algoritmi del Rilevamento anomalie sui dati
• Monitorare i dati di streaming e rilevare le anomalie man mano che si verificano in tempo reale.
• Rilevare le anomalie nel set di dati come batch.
• Rilevare i punti di modifica della tendenza nel set di dati come batch.
• Modificare la sensibilità dell'algoritmo di rilevamento anomalie per adattarli meglio ai dati.

Per informazioni dettagliate sull'API, vedere:

• Altre informazioni sul servizio API Rilevamento anomalie

Se non si ha una sottoscrizione di Azure, creare un account gratuito prima di iniziare.

Prerequisiti

Prima di usare i contenitori di Rilevamento anomalie, è necessario soddisfare i prerequisiti seguenti:

Richiesto	Scopo
Motore Docker	È necessario il motore Docker installato in un computer host. Docker offre pacchetti per la configurazione dell'ambiente Docker in macOS, Windows e Linux. Per una panoramica dei concetti fondamentali relativi a Docker e ai contenitori, vedere Docker overview (Panoramica di Docker). Docker deve essere configurato per consentire ai contenitori di connettersi ai dati di fatturazione e inviarli ad Azure. In Windows Docker deve essere configurato anche per supportare i contenitori Linux.
Familiarità con Docker	È opportuno avere una conoscenza di base dei concetti relativi a Docker, tra cui registri, repository, contenitori e immagini dei contenitori, nonché dei comandi docker di base.
risorsa Rilevamento anomalie	Per usare questi contenitori, è necessario avere: Una risorsa di Azure Rilevamento anomalie per ottenere la chiave API e l'URI dell'endpoint associati. Entrambi i valori sono disponibili nelle pagine Panoramica e Chiavi del Rilevamento anomalie portale di Azure e sono necessari per avviare il contenitore. {API_KEY}: una delle due chiavi di risorsa disponibili nella pagina Chiavi {ENDPOINT_URI}: endpoint fornito nella pagina Panoramica

Raccogliere i parametri obbligatori

Sono necessari tre parametri principali per tutti i contenitori di Intelligenza artificiale di Azure. Le Condizioni di licenza software Microsoft devono essere presenti con il valore accept. Sono necessari anche un URI endpoint e una chiave API.

URI endpoint

Il {ENDPOINT_URI} valore è disponibile nella pagina panoramica portale di Azure della risorsa dei servizi di intelligenza artificiale di Azure corrispondente. Passare alla pagina Panoramica, passare il puntatore del mouse sull'endpoint e viene visualizzata un'icona Copia negli Appunti. Copiare e usare l'endpoint, se necessario.

Chiavi

Il {API_KEY} valore viene usato per avviare il contenitore ed è disponibile nella pagina Chiavi di portale di Azure della risorsa corrispondente dei servizi di intelligenza artificiale di Azure. Passare alla pagina Chiavi e selezionare l'icona Copia negli Appunti.

Importante

Queste chiavi di sottoscrizione vengono usate per accedere all'API dei servizi di intelligenza artificiale di Azure. Non condividere le chiavi. Archiviarli in modo sicuro. Ad esempio, usare Azure Key Vault. È anche consigliabile rigenerare regolarmente queste chiavi. Per effettuare una chiamata API è necessaria una sola chiave. Quando si rigenera la prima chiave, è possibile usare la seconda chiave per l'accesso continuo al servizio.

Computer host

L'host è un computer basato su x64 che esegue il contenitore Docker. Può essere un computer dell'ambiente locale o un servizio di hosting Docker in Azure, tra cui:

• Servizio Azure Kubernetes.
• Istanze di Azure Container.
• Cluster Kubernetes distribuito in Azure Stack. Per altre informazioni, vedere Deploy Kubernetes to Azure Stack (Distribuire Kubernetes in Azure Stack).

Indicazioni e requisiti per i contenitori

La tabella seguente descrive i core e la memoria CPU minimi e consigliati da allocare per Rilevamento anomalie contenitore.

QPS(Query al secondo)	Requisiti minimi	Requisiti consigliati
10 QPS	4 core, 1 GB di memoria	8 core 2 GB di memoria
20 QPS	8 core, 2 GB di memoria	16 core con 4 GB di memoria

Ogni core deve essere di almeno 2,6 gigahertz (GHz) o superiore.

Core e memoria corrispondono alle impostazioni --cpus e --memory che vengono usate come parte del comando docker run.

Ottenere l'immagine del contenitore con docker pull

L'immagine del contenitore Rilevamento anomalie è reperibile nel mcr.microsoft.com sindacato del registro contenitori. Si trova all'interno del azure-cognitive-services/decision repository ed è denominato anomaly-detector. Il nome completo dell'immagine del contenitore è mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/decision/anomaly-detector.

Per usare la versione più recente del contenitore, è possibile usare il latest tag . È anche possibile trovare un elenco completo dei tag di immagine in MCR.

Usare il comando docker pull per scaricare un'immagine del contenitore.

Contenitore	Repository
cognitive-services-anomaly-detector	mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/decision/anomaly-detector:latest

Suggerimento

Quando si usa docker pull, prestare particolare attenzione alla combinazione di maiuscole e minuscole del registro contenitori, del repository, del nome dell'immagine del contenitore e del tag corrispondente. Per tali regole è prevista la distinzione tra maiuscole e minuscole.

Suggerimento

È possibile usare il comando docker images per visualizzare l'elenco delle immagini dei contenitori scaricate. Ad esempio, il comando seguente visualizza l'ID, il repository e il tag di ogni immagine del contenitore scaricata, in formato tabella:

docker images --format "table {{.ID}}\t{{.Repository}}\t{{.Tag}}"

IMAGE ID         REPOSITORY                TAG
<image-id>       <repository-path/name>    <tag-name>

Pull di Docker per il contenitore Rilevamento anomalie

docker pull mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/anomaly-detector:latest

Come usare il contenitore

Dopo aver aggiunto il contenitore nel computer host, seguire questa procedura per usare il contenitore.

1. Eseguire il contenitore, con le impostazioni di fatturazione necessarie. Sono disponibili altri esempi del comando docker run.
2. Eseguire le query sull'endpoint di stima del contenitore.

Eseguire il contenitore con docker run

Usare il comando docker run per eseguire il contenitore. Per informazioni dettagliate su come ottenere i {ENDPOINT_URI} valori e {API_KEY} , vedere raccogliere i parametri obbligatori.

Sono disponibili esempi di docker run comando.

docker run --rm -it -p 5000:5000 --memory 4g --cpus 1 \
mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/decision/anomaly-detector:latest \
Eula=accept \
Billing={ENDPOINT_URI} \
ApiKey={API_KEY}

Questo comando:

• Esegue un contenitore Rilevamento anomalie dall'immagine del contenitore
• Alloca un core CPU e 4 GB di memoria
• Espone la porta TCP 5000 e alloca un pseudo terminale TTY per il contenitore
• Rimuove automaticamente il contenitore dopo la chiusura. L'immagine del contenitore rimane disponibile nel computer host.

Importante

È necessario specificare le opzioni Eula, Billing e ApiKey per eseguire il contenitore. In caso contrario, il contenitore non si avvia. Per altre informazioni, vedereFatturazione.

Esecuzione di più contenitori nello stesso host

Se si intende eseguire più contenitori con porte esposte, assicurarsi di eseguire ogni contenitore con una porta diversa. Eseguire ad esempio il primo contenitore sulla porta 5000 e il secondo sulla porta 5001.

Sostituire <container-registry> e <container-name> con i valori dei contenitori usati. Questi non devono trovarsi necessariamente nello stesso contenitore. È possibile avere insieme il contenitore Rilevamento anomalie e il contenitore LUIS in esecuzione nell'host oppure è possibile eseguire più contenitori Rilevamento anomalie.

Eseguire il primo contenitore sulla porta host 5000.

docker run --rm -it -p 5000:5000 --memory 4g --cpus 1 \
<container-registry>/microsoft/<container-name> \
Eula=accept \
Billing={ENDPOINT_URI} \
ApiKey={API_KEY}

Eseguire il secondo contenitore sulla porta host 5001.

docker run --rm -it -p 5001:5000 --memory 4g --cpus 1 \
<container-registry>/microsoft/<container-name> \
Eula=accept \
Billing={ENDPOINT_URI} \
ApiKey={API_KEY}

Ogni contenitore successivo deve essere su una porta diversa.

Eseguire una query sull'endpoint di stima del contenitore

Il contenitore fornisce le API dell'endpoint di stima della query basata su REST.

Usare l'host http://localhost:5000 per le API del contenitore.

Verificare che il contenitore sia in esecuzione

Per verificare se il contenitore è in esecuzione, sono disponibili diverse opzioni. Individuare l'indirizzo IP esterno e la porta esposta del contenitore in questione e aprire il Web browser preferito. Usare i vari URL di richiesta che seguono per verificare che il contenitore sia in esecuzione. Gli URL di richiesta di esempio elencati di seguito sono http://localhost:5000, ma il contenitore specifico può variare. Assicurarsi di basarsi sull'indirizzo IP esterno del contenitore e sulla porta esposta.

Richiesta URL	Scopo
http://localhost:5000/	Il contenitore fornisce un home page.
http://localhost:5000/ready	Richiesto con GET, questo URL fornisce una verifica che il contenitore sia pronto per accettare una query sul modello. Questa richiesta può essere usata per i probe di attività e di idoneità di Kubernetes.
http://localhost:5000/status	Richiesto anche con GET, questo URL verifica se la chiave API usata per avviare il contenitore è valida senza causare una query dell'endpoint. Questa richiesta può essere usata per i probe di attività e di idoneità di Kubernetes.
http://localhost:5000/swagger	Il contenitore fornisce un set completo di documentazione per gli endpoint e una funzionalità Prova. Con questa funzionalità, è possibile immettere le impostazioni in un modulo HTML basato sul Web ed eseguire la query senza scrivere codice. Dopo che la query restituisce il risultato, viene fornito un comando CURL di esempio per illustrare il formato richiesto per il corpo e le intestazioni HTTP.

Arrestare il contenitore

Per arrestare il contenitore, nell'ambiente della riga di comando in cui è in esecuzione il contenitore selezionare CTRL+C.

Risoluzione dei problemi

Se si esegue il contenitore con un punto di montaggio di output e la registrazione attivata, il contenitore genera file di log utili per risolvere i problemi che si verificano durante l'avvio o l'esecuzione del contenitore.

Suggerimento

Per altre informazioni sulla risoluzione dei problemi e indicazioni, vedere Domande frequenti sui contenitori di Intelligenza artificiale di Azure.

Se si verificano problemi durante l'esecuzione di un contenitore di servizi di intelligenza artificiale di Azure, è possibile provare a usare il contenitore di diagnostica Microsoft. Usare questo contenitore per diagnosticare gli errori comuni nell'ambiente di distribuzione che potrebbero impedire il funzionamento dei contenitori di Intelligenza artificiale di Azure come previsto.

Per ottenere il contenitore, usare il comando seguente docker pull :

docker pull mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/diagnostic

Eseguire quindi il contenitore. Sostituire {ENDPOINT_URI} con l'endpoint e sostituire {API_KEY} con la chiave alla risorsa:

docker run --rm mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/diagnostic \
eula=accept \
Billing={ENDPOINT_URI} \
ApiKey={API_KEY}

Il contenitore verificherà la connettività di rete all'endpoint di fatturazione.

Fatturazione

I contenitori Rilevamento anomalie inviano informazioni di fatturazione ad Azure usando una risorsa Rilevamento anomalie nell'account Azure.

Le query al contenitore vengono fatturate al piano tariffario della risorsa di Azure usata per il ApiKey parametro .

I contenitori dei servizi di intelligenza artificiale di Azure non sono concessi in licenza per l'esecuzione senza essere connessi all'endpoint di misurazione o fatturazione. È necessario consentire ai contenitori di comunicare sempre le informazioni di fatturazione all'endpoint di fatturazione. I contenitori dei servizi di intelligenza artificiale di Azure non inviano dati dei clienti, ad esempio l'immagine o il testo da analizzare, a Microsoft.

Connect to Azure

Per eseguire il contenitore, sono necessari i valori dell'argomento di fatturazione. Questi valori consentono al contenitore di connettersi all'endpoint di fatturazione. Il contenitore segnala l'utilizzo ogni 10-15 minuti. Se il contenitore non si connette ad Azure entro la finestra temporale consentita, continuerà a essere eseguito ma non fornirà query finché l'endpoint di fatturazione non verrà ripristinato. Il tentativo di connessione viene effettuato 10 volte nello stesso intervallo di tempo di 10-15 minuti. Se non riesce a connettersi all'endpoint di fatturazione entro i 10 tentativi, il contenitore smette di gestire le richieste. Per un esempio delle informazioni inviate a Microsoft per la fatturazione, vedere domande frequenti sul contenitore dei servizi di intelligenza artificiale di Azure.

Argomenti di fatturazione

Il docker run comando avvierà il contenitore quando vengono fornite tutte e tre le opzioni seguenti con valori validi:

Opzione	Descrizione
ApiKey	Chiave API della risorsa dei servizi di intelligenza artificiale di Azure usata per tenere traccia delle informazioni di fatturazione. Il valore di questa opzione deve essere impostato su una chiave API per la risorsa di cui è stato effettuato il provisioning specificata in Billing.
Billing	Endpoint della risorsa dei servizi di intelligenza artificiale di Azure usata per tenere traccia delle informazioni di fatturazione. Il valore di questa opzione deve essere impostato sull'URI dell'endpoint di una risorsa di Azure di cui è stato effettuato il provisioning.
Eula	Indica che è la licenza per il contenitore è stata accettata. Il valore di questa opzione deve essere impostato su accept.

Per altre informazioni su queste opzioni, vedere Configurare i contenitori.

Riepilogo

In questo articolo sono stati illustrati i concetti e il flusso di lavoro per il download, l'installazione e l'esecuzione di contenitori Rilevamento anomalie. In sintesi:

• Rilevamento anomalie fornisce un contenitore Linux per Docker, che incapsula il rilevamento anomalie con batch e streaming, inferenza dell'intervallo previsto e ottimizzazione della sensibilità.
• Le immagini del contenitore vengono scaricate da un Registro Azure Container privato dedicato per i contenitori.
• Le immagini dei contenitori vengono eseguite in Docker.
• È possibile usare l'API REST o l'SDK per chiamare le operazioni nei contenitori Rilevamento anomalie specificando l'URI host del contenitore.
• Quando si crea un'istanza di un contenitore, è necessario specificare le informazioni di fatturazione.

Importante

I contenitori di Intelligenza artificiale di Azure non vengono concessi in licenza per l'esecuzione senza essere connessi ad Azure per la misurazione. I clienti devono consentire ai contenitori di comunicare sempre le informazioni di fatturazione al servizio di misurazione. I contenitori di Intelligenza artificiale di Azure non inviano i dati dei clienti (ad esempio, i dati delle serie temporali che vengono analizzati) a Microsoft.

Passaggi successivi

• Rivedere Configurare i contenitori per informazioni sulle impostazioni di configurazione.
• Distribuire un contenitore Rilevamento anomalie in Istanze di Azure Container
• Altre informazioni sul servizio API Rilevamento anomalie