에피소드

Anomaly Detector v1.0 모범 사례

AI Show

마지막 두 에피소드에서는 Azure Anomaly Detector 서비스에 대해 조금 알아보았습니다. 우리는 먼저 그것이 무엇인지, 어떻게 사용할 수 있는지에 대해 조금 배웠습니다. 그런 다음 컨테이너를 사용하여 온-프레미스에서 서비스를 가져오는 것을 살펴보았습니다. 이러한 종류의 서비스와 마찬가지로 때로는 다음 단계로 물건을 얻기 위해 약간의 조정이 필요합니다. 이 에피소드에서 Qun Ying은 모니터링 애플리케이션 아키텍처를 디자인할 때 도움이 되는 세 가지 놀라운 팁을 제공합니다.

자세한 정보

빠른 전달:

  • [00:46] 팁 1: Batch 모드와 Anomaly Detector의 스트리밍 모드
  • [02:76] 팁 2: Anomaly Detector를 사용하여 시계열 데이터를 스트리밍하여 변칙을 검색하는 방법
  • [05:00] 스트리밍 변칙 검색의 대화형 데모입니다.
  • [06:36] Anomaly Detector API를 사용하여 변칙 검색을 스트리밍하는 Python 코드입니다.
  • [07:39] 팁 3: Anomaly Detector API에 대한 데이터를 미리 처리하는 방법
  • [08:00] 입력 시계열이 균등하게 분산되지 않으면 어떻게 될까요?
  • [09:04] 데이터에 계절 패턴이 있는 경우 정확도를 개선하는 방법

 

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