AnomalyDetectorClient class
Classe client per l'interazione con il servizio Azure Rilevamento anomalie.
- Extends
Costruttori
| Anomaly |
Crea un'istanza di AnomalyDetectorClient. Esempio di utilizzo: |
Proprietà ereditate
| api |
|
| endpoint |
Metodi ereditati
| delete |
Eliminare un modello multivariato esistente in base al modelId |
| detect |
Inviare l'attività di rilevamento anomalie a piùvariati con il modello sottoposto a training modelId, lo schema di input deve essere lo stesso con la richiesta di training. La richiesta verrà quindi completata in modo asincrono e restituirà un resultId per l'esecuzione di query sul risultato del rilevamento. La richiesta deve essere un collegamento di origine per indicare un URI di archiviazione di Azure accessibile esternamente (preferibilmente un URI di firma di accesso condiviso). Tutte le serie temporali usate in generano il modello devono essere compresse in un unico file. Ogni serie temporale sarà la seguente: la prima colonna è timestamp e la seconda è il valore. |
| detect |
Valutare il punteggio del punto di modifica di ogni punto della serie |
| detect |
Questa operazione genera un modello con un'intera serie, ogni punto viene rilevato con lo stesso modello. Con questo metodo, i punti prima e dopo un determinato punto vengono usati per determinare se si tratta di un'anomalia. L'intero rilevamento può fornire all'utente uno stato complessivo della serie temporale. |
| detect |
Questa operazione genera un modello usando punti prima dell'ultimo. Con questo metodo, vengono usati solo i punti cronologici per determinare se il punto di destinazione è un'anomalia. L'ultima operazione di rilevamento corrisponde allo scenario di monitoraggio in tempo reale delle metriche aziendali. |
| export |
Esportare un modello di rilevamento anomalie multivariato basato su modelId |
| get |
Ottenere il risultato del rilevamento anomalie multivariato in base a resultId restituito dall'API DetectAnomalyAsync |
| get |
Ottenere informazioni dettagliate sul modello multivariato, tra cui lo stato del training e le variabili usate nel modello. |
| last |
API sincronizzata per il rilevamento anomalie. |
| list |
Elencare i modelli di una sottoscrizione |
| send |
Inviare una richiesta HTTP popolata usando l'oggetto OperationSpec specificato. |
| send |
Inviare l'oggetto httpRequest fornito. |
| train |
Creare ed eseguire il training di un modello di rilevamento anomalie multivariato. La richiesta deve includere un parametro di origine per indicare un URI di archiviazione di Azure accessibile esternamente (preferibilmente un URI di firma di accesso condiviso). Tutte le serie temporali usate in generano il modello devono essere compresse in un unico file. Ogni serie temporale si troverà in un singolo file CSV in cui la prima colonna è timestamp e la seconda colonna è il valore. |
Dettagli costruttore
AnomalyDetectorClient(string, TokenCredential | KeyCredential, PipelineOptions)
Crea un'istanza di AnomalyDetectorClient.
Esempio di utilizzo:
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)Parametri
- endpointUrl
-
string
URL di un endpoint di servizio di Azure Rilevamento anomalie
- credential
Usato per autenticare le richieste al servizio.
- options
- PipelineOptions
Usato per configurare il client Riconoscimento modulo.
Dettagli proprietà ereditate
apiVersion
endpoint
Dettagli dei metodi ereditati
deleteMultivariateModel(string, AnomalyDetectorDeleteMultivariateModelOptionalParams)
Eliminare un modello multivariato esistente in base al modelId
function deleteMultivariateModel(modelId: string, options?: AnomalyDetectorDeleteMultivariateModelOptionalParams): Promise<RestResponse>Parametri
- modelId
-
string
Identificatore del modello.
Parametri delle opzioni.
Restituisce
Promise<RestResponse>
Ereditato daAnomalyDetector.deleteMultivariateModel
detectAnomaly(string, DetectionRequest, AnomalyDetectorDetectAnomalyOptionalParams)
Inviare l'attività di rilevamento anomalie a piùvariati con il modello sottoposto a training modelId, lo schema di input deve essere lo stesso con la richiesta di training. La richiesta verrà quindi completata in modo asincrono e restituirà un resultId per l'esecuzione di query sul risultato del rilevamento. La richiesta deve essere un collegamento di origine per indicare un URI di archiviazione di Azure accessibile esternamente (preferibilmente un URI di firma di accesso condiviso). Tutte le serie temporali usate in generano il modello devono essere compresse in un unico file. Ogni serie temporale sarà la seguente: la prima colonna è timestamp e la seconda è il valore.
function detectAnomaly(modelId: string, body: DetectionRequest, options?: AnomalyDetectorDetectAnomalyOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorDetectAnomalyResponse>Parametri
- modelId
-
string
Identificatore del modello.
- body
- DetectionRequest
Rilevare una richiesta di anomalie
Parametri delle opzioni.
Restituisce
Promise<AnomalyDetectorDetectAnomalyResponse>
Ereditato daAnomalyDetector.detectAnomaly
detectChangePoint(DetectChangePointRequest, AnomalyDetectorDetectChangePointOptionalParams)
Valutare il punteggio del punto di modifica di ogni punto della serie
function detectChangePoint(body: DetectChangePointRequest, options?: AnomalyDetectorDetectChangePointOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorDetectChangePointResponse>Parametri
Sono necessari punti di serie temporali e granularità. I parametri avanzati del modello possono essere impostati anche nella richiesta, se necessario.
Parametri delle opzioni.
Restituisce
Ereditato daAnomalyDetector.detectChangePoint
detectEntireSeries(DetectRequest, AnomalyDetectorDetectEntireSeriesOptionalParams)
Questa operazione genera un modello con un'intera serie, ogni punto viene rilevato con lo stesso modello. Con questo metodo, i punti prima e dopo un determinato punto vengono usati per determinare se si tratta di un'anomalia. L'intero rilevamento può fornire all'utente uno stato complessivo della serie temporale.
function detectEntireSeries(body: DetectRequest, options?: AnomalyDetectorDetectEntireSeriesOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorDetectEntireSeriesResponse>Parametri
- body
- DetectRequest
Se necessario, i punti e il periodo della serie temporale. I parametri avanzati del modello possono essere impostati anche nella richiesta.
Parametri delle opzioni.
Restituisce
Ereditato daAnomalyDetector.detectEntireSeries
detectLastPoint(DetectRequest, AnomalyDetectorDetectLastPointOptionalParams)
Questa operazione genera un modello usando punti prima dell'ultimo. Con questo metodo, vengono usati solo i punti cronologici per determinare se il punto di destinazione è un'anomalia. L'ultima operazione di rilevamento corrisponde allo scenario di monitoraggio in tempo reale delle metriche aziendali.
function detectLastPoint(body: DetectRequest, options?: AnomalyDetectorDetectLastPointOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorDetectLastPointResponse>Parametri
- body
- DetectRequest
Se necessario, i punti e il periodo della serie temporale. I parametri avanzati del modello possono essere impostati anche nella richiesta.
Parametri delle opzioni.
Restituisce
Ereditato daAnomalyDetector.detectLastPoint
exportModel(string, AnomalyDetectorExportModelOptionalParams)
Esportare un modello di rilevamento anomalie multivariato basato su modelId
function exportModel(modelId: string, options?: AnomalyDetectorExportModelOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorExportModelResponse>Parametri
- modelId
-
string
Identificatore del modello.
Parametri delle opzioni.
Restituisce
Promise<AnomalyDetectorExportModelResponse>
Ereditato daAnomalyDetector.exportModel
getDetectionResult(string, AnomalyDetectorGetDetectionResultOptionalParams)
Ottenere il risultato del rilevamento anomalie multivariato in base a resultId restituito dall'API DetectAnomalyAsync
function getDetectionResult(resultId: string, options?: AnomalyDetectorGetDetectionResultOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorGetDetectionResultResponse>Parametri
- resultId
-
string
Identificatore del risultato.
Parametri delle opzioni.
Restituisce
Ereditato daAnomalyDetector.getDetectionResult
getMultivariateModel(string, AnomalyDetectorGetMultivariateModelOptionalParams)
Ottenere informazioni dettagliate sul modello multivariato, tra cui lo stato del training e le variabili usate nel modello.
function getMultivariateModel(modelId: string, options?: AnomalyDetectorGetMultivariateModelOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorGetMultivariateModelResponse>Parametri
- modelId
-
string
Identificatore del modello.
Parametri delle opzioni.
Restituisce
Ereditato daAnomalyDetector.getMultivariateModel
lastDetectAnomaly(string, LastDetectionRequest, AnomalyDetectorLastDetectAnomalyOptionalParams)
API sincronizzata per il rilevamento anomalie.
function lastDetectAnomaly(modelId: string, body: LastDetectionRequest, options?: AnomalyDetectorLastDetectAnomalyOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorLastDetectAnomalyResponse>Parametri
- modelId
-
string
Identificatore del modello.
- body
- LastDetectionRequest
Richiesta dell'ultimo rilevamento.
Parametri delle opzioni.
Restituisce
Ereditato daAnomalyDetector.lastDetectAnomaly
listMultivariateModel(AnomalyDetectorListMultivariateModelOptionalParams)
Elencare i modelli di una sottoscrizione
function listMultivariateModel(options?: AnomalyDetectorListMultivariateModelOptionalParams): PagedAsyncIterableIterator<AnomalyDetectorClientModelSnapshot, AnomalyDetectorClientModelSnapshot[], PageSettings>Parametri
Parametri delle opzioni.
Restituisce
PagedAsyncIterableIterator<AnomalyDetectorClientModelSnapshot, AnomalyDetectorClientModelSnapshot[], PageSettings>
Ereditato daAnomalyDetector.listMultivariateModel
sendOperationRequest(OperationArguments, OperationSpec, ServiceCallback<any>)
Inviare una richiesta HTTP popolata usando l'oggetto OperationSpec specificato.
function sendOperationRequest(operationArguments: OperationArguments, operationSpec: OperationSpec, callback?: ServiceCallback<any>): Promise<RestResponse>Parametri
- operationArguments
- OperationArguments
Gli argomenti da cui verranno popolati i valori modello della richiesta HTTP.
- operationSpec
- OperationSpec
OperationSpec da usare per popolare httpRequest.
- callback
-
ServiceCallback<any>
Callback da chiamare quando viene ricevuta la risposta.
Restituisce
Promise<RestResponse>
Ereditato daAnomalyDetector.sendOperationRequest
sendRequest(RequestPrepareOptions | WebResourceLike)
Inviare l'oggetto httpRequest fornito.
function sendRequest(options: RequestPrepareOptions | WebResourceLike): Promise<HttpOperationResponse>Parametri
- options
Restituisce
Promise<HttpOperationResponse>
Ereditato daAnomalyDetector.sendRequest
trainMultivariateModel(AnomalyDetectorClientModelInfo, AnomalyDetectorTrainMultivariateModelOptionalParams)
Creare ed eseguire il training di un modello di rilevamento anomalie multivariato. La richiesta deve includere un parametro di origine per indicare un URI di archiviazione di Azure accessibile esternamente (preferibilmente un URI di firma di accesso condiviso). Tutte le serie temporali usate in generano il modello devono essere compresse in un unico file. Ogni serie temporale si troverà in un singolo file CSV in cui la prima colonna è timestamp e la seconda colonna è il valore.
function trainMultivariateModel(body: AnomalyDetectorClientModelInfo, options?: AnomalyDetectorTrainMultivariateModelOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorTrainMultivariateModelResponse>Parametri
Richiesta di training
Parametri delle opzioni.
Restituisce
Ereditato daAnomalyDetector.trainMultivariateModel
Azure SDK for JavaScript
Commenti e suggerimenti
Presto disponibile: Nel corso del 2024 verranno gradualmente disattivati i problemi di GitHub come meccanismo di feedback per il contenuto e ciò verrà sostituito con un nuovo sistema di feedback. Per altre informazioni, vedere https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Invia e visualizza il feedback per