다변량 API 문제 해결

아티클
09/04/2024

Important

2023년 9월 20일부터 새로운 Anomaly Detector 리소스를 만들 수 없습니다. Anomaly Detector 서비스는 2026년 10월 1일에 사용 중지됩니다.

이 문서에서는 Azure AI Anomaly Detector 다변량 API를 사용할 때 일반적인 오류 메시지 문제를 수정하고 수정하는 방법에 대한 지침을 제공합니다.

다변량 오류 코드

다음 표에는 다변량 오류 코드가 나열되어 있습니다.

일반 오류

오류 코드	HTTP 오류 코드	오류 메시지	Comment(설명)
`SubscriptionNotInHeaders`	400	헤더에서 apim-subscription-id를 찾을 수 없습니다.	헤더에 APIM 구독 ID를 추가합니다. 헤더 예는 `{"apim-subscription-id": <Your Subscription ID>}`입니다.
`FileNotExist`	400	파일 <원본>이 없습니다.	BLOB 공유 액세스 서명의 유효성을 확인합니다. 만료되지 않았는지 확인합니다.
`InvalidBlobURL`	400		BLOB 공유 액세스 서명은 유효한 공유 액세스 서명이 아닙니다.
`StorageWriteError`	403		이 오류의 원인은 권한 문제일 수 있습니다. Microsoft 서비스에서는 고객 관리형 키로 암호화된 BLOB에 데이터를 쓰도록 허용하지 않습니다. 고객 관리형 키를 제거하거나 Microsoft 서비스에 대한 액세스 권한을 다시 부여합니다. 자세한 내용은 Azure AI 서비스용 Azure Key Vault를 사용하여 고객 관리형 키 구성을 참조하세요.
`StorageReadError`	403		`StorageWriteError`와 동일합니다.
`UnexpectedError`	500		자세한 오류 정보와 함께 문의하세요. Azure AI 서비스 지원 및 도움말 옵션에서 지원 옵션을 선택하거나 AnomalyDetector@microsoft.com으로 이메일을 보내실 수 있습니다.

다변량 변칙 검색 모델

오류 코드	HTTP 오류 코드	오류 메시지	Comment(설명)
`TooManyModels`	400	이 구독이 최대 모델 수에 도달했습니다.	각 APIM 구독 ID는 300개의 활성 모델을 포함할 수 있습니다. 새 모델을 학습하기 전에 사용하지 않는 모델을 삭제합니다.
`TooManyRunningModels`	400	이 구독이 실행 중인 모델의 최대 수에 도달했습니다.	APIM 구독 ID마다 동시에 모델을 최대 5개까지 학습시킬 수 있습니다. 이전 모델이 학습 프로세스를 완료한 후에 새 모델을 학습시킵니다.
`InvalidJsonFormat`	400	JSON 형식이 잘못되었습니다.	학습 요청이 유효한 JSON이 아닙니다.
`InvalidAlignMode`	400	`'alignMode'` 필드는 `'Inner'` 또는 `'Outer'` 중 하나여야 합니다.	`'alignMode'` 값이 `'Inner'` 또는 `'Outer'`(대/소문자 구분) 중 하나인지 확인합니다.
`InvalidFillNAMethod`	400	`'fillNAMethod'` 필드는 `'Previous'`, `'Subsequent'`, `'Linear'`, `'Zero'`, `'Fixed'`, `'NotFill'` 중 하나여야 합니다. `'alignMode'`가 `'Outer'`이면 `'NotFill'`일 수 없습니다.	`'fillNAMethod'` 값을 확인합니다. 자세한 내용은 Anomaly Detector 다변량 API 사용 모범 사례를 참조하세요.
`RequiredPaddingValue`	400	`'fillNAMethod'`가 `'Fixed'`인 경우 요청에 `'paddingValue'` 필드가 필요합니다.	`'fillNAMethod'`가 `'Fixed'`인 경우 유효한 패딩 값을 제공해야 합니다. 자세한 내용은 Anomaly Detector 다변량 API 사용 모범 사례를 참조하세요.
`RequiredSource`	400	요청에 `'source'` 필드가 필요합니다.	학습 요청에서 `'source'` 필드 값을 지정하지 않았습니다. 예제는 `{"source": <Your Blob SAS>}`입니다.
`RequiredStartTime`	400	요청에 `'startTime'` 필드가 필요합니다.	학습 요청에서 `'startTime'` 필드 값을 지정하지 않았습니다. 예제는 `{"startTime": "2021-01-01T00:00:00Z"}`입니다.
`InvalidTimestampFormat`	400	타임스탬프 형식이 잘못되었습니다. `<timestamp>` 형식은 유효한 형식이 아닙니다.	요청 본문의 타임스탬프 형식이 올바르지 않습니다. `import pandas as pd; pd.to_datetime(timestamp)`을 사용하여 확인합니다.
`RequiredEndTime`	400	요청에 `'endTime'` 필드가 필요합니다.	학습 요청에서 `'startTime'` 필드 값을 지정하지 않았습니다. 예제는 `{"endTime": "2021-01-01T00:00:00Z"}`입니다.
`InvalidSlidingWindow`	400	`'slidingWindow'` 필드는 28~2880 사이의 정수여야 합니다.	`'slidingWindow'` 필드는 28~2880(포함) 사이의 정수여야 합니다.

모델 ID를 사용하여 다변량 모델 가져오기

오류 코드	HTTP 오류 코드	오류 메시지	Comment(설명)
`ModelNotExist`	404	모델이 없습니다.	해당 모델 ID가 있는 모델이 없습니다. 요청 URL에서 모델 ID를 확인합니다.

다변량 모델 나열

오류 코드	HTTP 오류 코드	오류 메시지	Comment(설명)
`InvalidRequestParameterError`	400	$skip 또는 $top 값이 잘못되었습니다.	두 매개 변수의 값이 숫자인지 확인합니다. $skip 및 $top 값은 페이지 매김이 있는 모델을 나열하는 데 사용됩니다. API는 가장 최근 업데이트된 모델 10개만 반환하므로 $skip 및 $top을 사용하여 이전에 업데이트된 모델을 가져올 수 있습니다.

학습된 모델을 사용하여 변칙 검색

오류 코드	HTTP 오류 코드	오류 메시지	Comment(설명)
`ModelNotExist`	404	모델이 없습니다.	유추에 사용되는 모델이 없습니다. 요청 URL에서 모델 ID를 확인합니다.
`ModelFailed`	400	모델이 학습되지 않았습니다.	모델이 성공적으로 학습되지 않았습니다. 모델 ID가 있는 모델을 가져와서 자세한 정보를 얻습니다.
`ModelNotReady`	400	모델이 아직 준비되지 않았습니다.	모델이 아직 준비되지 않았습니다. 학습 프로세스가 완료될 때까지 잠시 기다립니다.
`InvalidFileSize`	413	<파일> 파일이 파일 크기 한도(<크기 제한> 바이트)를 초과합니다.	유추 데이터 크기가 상한(현재 2GB)을 초과합니다. 유추에 더 적은 데이터를 사용합니다.

검색 결과 가져오기

오류 코드	HTTP 오류 코드	오류 메시지	Comment(설명)
`ResultNotExist`	404	결과가 없습니다.	요청당 결과가 없습니다. 유추가 완료되지 않았거나 결과가 만료되었습니다. 만료 시간은 7일입니다.

데이터 처리 오류

다음 오류 코드에는 연결된 HTTP 오류 코드가 없습니다.

오류 코드	오류 메시지	Comment(설명)
`NoVariablesFound`	변수를 찾을 수 없습니다. 파일이 지침에 따라 구성되었는지 확인합니다.	데이터 원본에서 CSV 파일을 찾을 수 없습니다. 이 오류는 일반적으로 잘못된 파일 구성으로 인해 발생합니다. 원하는 구조의 샘플 데이터를 참조하세요.
`DuplicatedVariables`	동일한 이름의 여러 변수가 있습니다.	중복된 변수 이름이 있습니다.
`FileNotExist`	<파일 이름> 파일이 없습니다.	이 오류는 일반적으로 유추 중에 발생합니다. 변수가 학습 데이터에 나타났지만 유추 데이터에는 없습니다.
`RedundantFile`	<파일 이름> 파일이 중복됩니다.	이 오류는 일반적으로 유추 중에 발생합니다. 변수가 학습 데이터에 없지만 유추 데이터에 나타났습니다.
`FileSizeTooLarge`	<파일 이름> 파일 크기가 너무 큽니다.	단일 CSV 파일의 <파일 이름> 크기가 한도를 초과합니다. 더 적은 데이터로 학습시킵니다.
`ReadingFileError`	<파일 이름>을 읽을 때 오류가 발생했습니다. <오류 메시지>	<파일 이름> 파일을 읽지 못했습니다. 자세한 내용은 <오류 메시지>를 참조하거나 로컬 환경에서 `pd.read_csv(filename)`을 확인하세요.
`FileColumnsNotExist`	<파일 이름> 파일에 열 타임스탬프나 값이 없습니다.	CSV 파일마다 이름이 timestamp 및 value(대/소문자 구분)인 열 두 개가 있어야 합니다.
`VariableParseError`	변수 <변수> 구문 분석 <오류 메시지> 오류입니다.	런타임 오류로 인해 <변수>를 처리할 수 없습니다. 자세한 내용은 <오류 메시지>를 참조하거나 <오류 메시지>와 함께 당사에 문의하세요.
`MergeDataFailed`	데이터를 병합하지 못했습니다. 데이터 형식을 확인합니다.	데이터 병합에 실패했습니다. 이 오류는 잘못된 데이터 형식이나 잘못된 파일 구성으로 인해 발생할 수 있습니다. 현재 파일 구조의 샘플 데이터를 참조하세요.
`ColumnNotFound`	병합된 데이터에서 <열> 열을 찾을 수 없습니다.	병합 후 열이 누락되었습니다. 데이터 확인
`NumColumnsMismatch`	병합된 데이터의 열 수가 변수 수와 일치하지 않습니다.	데이터 확인
`TooManyData`	데이터 포인트가 너무 많습니다. 최대 개수는 변수당 1,000,000개입니다.	입력 데이터 크기를 줄입니다.
`NoData`	유효한 데이터가 없습니다.	처리 후 학습/유추할 데이터가 없습니다. 시작 시간과 종료 시간을 확인합니다.
`DataExceedsLimit`입니다.	타임스탬프가 `startTime`~`endTime` 사이에 있는 데이터 길이가 한도(<한도>)를 초과합니다.	처리 후 데이터 크기가 한도를 초과합니다. 현재 처리된 데이터에 대한 제한은 없습니다.
`NotEnoughInput`	데이터가 충분하지 않습니다. 데이터 길이는 <데이터 길이>이지만, 최소 길이는 <슬라이딩 윈도우 크기>인 슬라이딩 윈도우보다 커야 합니다.	유추에 사용되는 최소 데이터 포인트 수는 슬라이딩 윈도우 크기입니다. 유추를 위해 더 많은 데이터를 제공해 보세요.

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