에피소드
Azure Databricks를 사용하여 스트리밍 데이터에 대한 변칙 검색
AI Show의 이전 에피소드에서는 Azure Anomaly Detector, 서비스를 온-프레미스로 가져오는 방법, 서비스가 제대로 작동하도록 하기 위한 몇 가지 멋진 팁과 요령에 대해 알아보았습니다. AI Show Qun Ying의 이 에피소드에서는 Anomaly Detector 및 Azure Databricks를 사용하여 엔드 투 엔드 솔루션을 빌드하는 방법을 보여 줍니다. 이 단계별 데모는 Azure Event Hubs를 통해 들어오는 스트리밍 데이터에서 숫자 변칙을 검색합니다.
추가 정보 링크:
- 간단한 데모 확인
- API 서비스의 개요 확인
- Azure에서 첫 번째 Anomaly Detector 리소스 만들기
- Anomaly Detector 컨테이너 조인 미리 보기
- "Anomaly Detector Advisors" 공개 커뮤니티에 가입하여 제품 팀 및 커뮤니티의 다른 구성원과 연결
비디오에서 가장 좋아하는 부분을 다시 방문하세요.
- [00:74] 데모 솔루션의 비즈니스 문제입니다.
- [01:18] 솔루션의 아키텍처입니다.
- [02:25] 솔루션 필수 구성 요소 및 리소스 설정
- [06:11] Event Hubs에 트윗을 보내는 코드 연습입니다.
- [07:08] Event Hubs에서 트윗을 읽는 코드 연습입니다.
- [09:25] 데이터 집계 및 델타에 저장의 코드 연습입니다.
- [11:28] Anomaly Detector를 사용한 변칙 검색의 코드 연습입니다.
AI 쇼의 즐겨찾기 링크:
AI Show의 이전 에피소드에서는 Azure Anomaly Detector, 서비스를 온-프레미스로 가져오는 방법, 서비스가 제대로 작동하도록 하기 위한 몇 가지 멋진 팁과 요령에 대해 알아보았습니다. AI Show Qun Ying의 이 에피소드에서는 Anomaly Detector 및 Azure Databricks를 사용하여 엔드 투 엔드 솔루션을 빌드하는 방법을 보여 줍니다. 이 단계별 데모는 Azure Event Hubs를 통해 들어오는 스트리밍 데이터에서 숫자 변칙을 검색합니다.
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- 간단한 데모 확인
- API 서비스의 개요 확인
- Azure에서 첫 번째 Anomaly Detector 리소스 만들기
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- [06:11] Event Hubs에 트윗을 보내는 코드 연습입니다.
- [07:08] Event Hubs에서 트윗을 읽는 코드 연습입니다.
- [09:25] 데이터 집계 및 델타에 저장의 코드 연습입니다.
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