Delen via


AnomalyDetector class

Uitbreiding

Constructors

AnomalyDetector(string, AnomalyDetectorOptionalParams)

Initialiseert een nieuw exemplaar van de klasse AnomalyDetector.

Overgenomen eigenschappen

apiVersion
endpoint

Methoden

deleteMultivariateModel(string, AnomalyDetectorDeleteMultivariateModelOptionalParams)

Een bestaand multivariate-model verwijderen op basis van de modelId

detectAnomaly(string, DetectionRequest, AnomalyDetectorDetectAnomalyOptionalParams)

Verzenden van multivariate anomalietaak met het getrainde model van modelId, het invoerschema moet hetzelfde zijn met de trainingsaanvraag. De aanvraag wordt dus asynchroon voltooid en retourneert een resultId voor het uitvoeren van query's op het detectieresultaat. De aanvraag moet een bronkoppeling zijn om een extern toegankelijke Azure-opslag-URI aan te geven (bij voorkeur een Shared Access Signature-URI). Alle tijdreeksen die worden gebruikt bij het genereren van het model, moeten in één bestand worden gezipt. Elke tijdreeks is als volgt: de eerste kolom is een tijdstempel en de tweede kolom is een waarde.

detectChangePoint(DetectChangePointRequest, AnomalyDetectorDetectChangePointOptionalParams)

Wijzigingspuntscore van elk reekspunt evalueren

detectEntireSeries(DetectRequest, AnomalyDetectorDetectEntireSeriesOptionalParams)

Met deze bewerking wordt een model met een hele reeks gegenereerd. Elk punt wordt gedetecteerd met hetzelfde model. Met deze methode worden punten voor en na een bepaald punt gebruikt om te bepalen of het een anomalie is. De volledige detectie kan de gebruiker een algemene status van de tijdreeks geven.

detectLastPoint(DetectRequest, AnomalyDetectorDetectLastPointOptionalParams)

Met deze bewerking wordt een model gegenereerd met punten vóór de meest recente. Met deze methode worden alleen historische punten gebruikt om te bepalen of het doelpunt een anomalie is. De laatste detectiebewerking voor het punt komt overeen met het scenario van realtime bewaking van metrische bedrijfsgegevens.

exportModel(string, AnomalyDetectorExportModelOptionalParams)

Multivariate anomaliedetectiemodel exporteren op basis van modelId

getDetectionResult(string, AnomalyDetectorGetDetectionResultOptionalParams)

Multivariate anomaliedetectieresultaat ophalen op basis van resultId geretourneerd door de DetectAnomalyAsync-API

getMultivariateModel(string, AnomalyDetectorGetMultivariateModelOptionalParams)

Krijg gedetailleerde informatie over het multivariate-model, inclusief de trainingsstatus en variabelen die in het model worden gebruikt.

lastDetectAnomaly(string, LastDetectionRequest, AnomalyDetectorLastDetectAnomalyOptionalParams)

Gesynchroniseerde API voor anomaliedetectie.

listMultivariateModel(AnomalyDetectorListMultivariateModelOptionalParams)

Modellen van een abonnement weergeven

trainMultivariateModel(AnomalyDetectorClientModelInfo, AnomalyDetectorTrainMultivariateModelOptionalParams)

Een multivariate anomaliedetectiemodel maken en trainen. De aanvraag moet een bronparameter bevatten om een extern toegankelijke Azure Storage-URI aan te geven (bij voorkeur een Shared Access Signature-URI). Alle tijdreeksen die worden gebruikt bij het genereren van het model, moeten in één bestand worden gezipt. Elke tijdreeks bevindt zich in één CSV-bestand waarin de eerste kolom een tijdstempel is en de tweede kolom een waarde is.

Overgenomen methoden

sendOperationRequest(OperationArguments, OperationSpec, ServiceCallback<any>)

Verzend een HTTP-aanvraag die is ingevuld met behulp van de opgegeven OperationSpec.

sendRequest(RequestPrepareOptions | WebResourceLike)

Verzend de opgegeven httpRequest.

Constructordetails

AnomalyDetector(string, AnomalyDetectorOptionalParams)

Initialiseert een nieuw exemplaar van de klasse AnomalyDetector.

new AnomalyDetector(endpoint: string, options?: AnomalyDetectorOptionalParams)

Parameters

endpoint

string

Ondersteunde Cognitive Services-eindpunten (protocol en hostnaam, bijvoorbeeld: https://westus2.api.cognitive.microsoft.com).

options
AnomalyDetectorOptionalParams

De parameteropties

Details van overgenomen eigenschap

apiVersion

apiVersion: string

Waarde van eigenschap

string

overgenomen vanAnomalyDetectorContext.apiVersion

endpoint

endpoint: string

Waarde van eigenschap

string

overgenomen vanAnomalyDetectorContext.endpoint

Methodedetails

deleteMultivariateModel(string, AnomalyDetectorDeleteMultivariateModelOptionalParams)

Een bestaand multivariate-model verwijderen op basis van de modelId

function deleteMultivariateModel(modelId: string, options?: AnomalyDetectorDeleteMultivariateModelOptionalParams): Promise<RestResponse>

Parameters

modelId

string

Model-id.

Retouren

Promise<RestResponse>

detectAnomaly(string, DetectionRequest, AnomalyDetectorDetectAnomalyOptionalParams)

Verzenden van multivariate anomalietaak met het getrainde model van modelId, het invoerschema moet hetzelfde zijn met de trainingsaanvraag. De aanvraag wordt dus asynchroon voltooid en retourneert een resultId voor het uitvoeren van query's op het detectieresultaat. De aanvraag moet een bronkoppeling zijn om een extern toegankelijke Azure-opslag-URI aan te geven (bij voorkeur een Shared Access Signature-URI). Alle tijdreeksen die worden gebruikt bij het genereren van het model, moeten in één bestand worden gezipt. Elke tijdreeks is als volgt: de eerste kolom is een tijdstempel en de tweede kolom is een waarde.

function detectAnomaly(modelId: string, body: DetectionRequest, options?: AnomalyDetectorDetectAnomalyOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorDetectAnomalyResponse>

Parameters

modelId

string

Model-id.

body
DetectionRequest

Anomalieaanvraag detecteren

options
AnomalyDetectorDetectAnomalyOptionalParams

De optiesparameters.

Retouren

detectChangePoint(DetectChangePointRequest, AnomalyDetectorDetectChangePointOptionalParams)

Wijzigingspuntscore van elk reekspunt evalueren

function detectChangePoint(body: DetectChangePointRequest, options?: AnomalyDetectorDetectChangePointOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorDetectChangePointResponse>

Parameters

body
DetectChangePointRequest

Tijdreekspunten en granulariteit zijn nodig. Geavanceerde modelparameters kunnen indien nodig ook in de aanvraag worden ingesteld.

options
AnomalyDetectorDetectChangePointOptionalParams

De optiesparameters.

Retouren

detectEntireSeries(DetectRequest, AnomalyDetectorDetectEntireSeriesOptionalParams)

Met deze bewerking wordt een model met een hele reeks gegenereerd. Elk punt wordt gedetecteerd met hetzelfde model. Met deze methode worden punten voor en na een bepaald punt gebruikt om te bepalen of het een anomalie is. De volledige detectie kan de gebruiker een algemene status van de tijdreeks geven.

function detectEntireSeries(body: DetectRequest, options?: AnomalyDetectorDetectEntireSeriesOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorDetectEntireSeriesResponse>

Parameters

body
DetectRequest

Tijdreekspunten en -perioden indien nodig. Geavanceerde modelparameters kunnen ook worden ingesteld in de aanvraag.

Retouren

detectLastPoint(DetectRequest, AnomalyDetectorDetectLastPointOptionalParams)

Met deze bewerking wordt een model gegenereerd met punten vóór de meest recente. Met deze methode worden alleen historische punten gebruikt om te bepalen of het doelpunt een anomalie is. De laatste detectiebewerking voor het punt komt overeen met het scenario van realtime bewaking van metrische bedrijfsgegevens.

function detectLastPoint(body: DetectRequest, options?: AnomalyDetectorDetectLastPointOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorDetectLastPointResponse>

Parameters

body
DetectRequest

Tijdreekspunten en -perioden indien nodig. Geavanceerde modelparameters kunnen ook worden ingesteld in de aanvraag.

options
AnomalyDetectorDetectLastPointOptionalParams

De optiesparameters.

Retouren

exportModel(string, AnomalyDetectorExportModelOptionalParams)

Multivariate anomaliedetectiemodel exporteren op basis van modelId

function exportModel(modelId: string, options?: AnomalyDetectorExportModelOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorExportModelResponse>

Parameters

modelId

string

Model-id.

options
AnomalyDetectorExportModelOptionalParams

De optiesparameters.

Retouren

getDetectionResult(string, AnomalyDetectorGetDetectionResultOptionalParams)

Multivariate anomaliedetectieresultaat ophalen op basis van resultId geretourneerd door de DetectAnomalyAsync-API

function getDetectionResult(resultId: string, options?: AnomalyDetectorGetDetectionResultOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorGetDetectionResultResponse>

Parameters

resultId

string

Resultaat-id.

Retouren

getMultivariateModel(string, AnomalyDetectorGetMultivariateModelOptionalParams)

Krijg gedetailleerde informatie over het multivariate-model, inclusief de trainingsstatus en variabelen die in het model worden gebruikt.

function getMultivariateModel(modelId: string, options?: AnomalyDetectorGetMultivariateModelOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorGetMultivariateModelResponse>

Parameters

modelId

string

Model-id.

Retouren

lastDetectAnomaly(string, LastDetectionRequest, AnomalyDetectorLastDetectAnomalyOptionalParams)

Gesynchroniseerde API voor anomaliedetectie.

function lastDetectAnomaly(modelId: string, body: LastDetectionRequest, options?: AnomalyDetectorLastDetectAnomalyOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorLastDetectAnomalyResponse>

Parameters

modelId

string

Model-id.

body
LastDetectionRequest

Aanvraag voor laatste detectie.

options
AnomalyDetectorLastDetectAnomalyOptionalParams

De optiesparameters.

Retouren

listMultivariateModel(AnomalyDetectorListMultivariateModelOptionalParams)

Modellen van een abonnement weergeven

function listMultivariateModel(options?: AnomalyDetectorListMultivariateModelOptionalParams): PagedAsyncIterableIterator<AnomalyDetectorClientModelSnapshot, AnomalyDetectorClientModelSnapshot[], PageSettings>

Parameters

Retouren

trainMultivariateModel(AnomalyDetectorClientModelInfo, AnomalyDetectorTrainMultivariateModelOptionalParams)

Een multivariate anomaliedetectiemodel maken en trainen. De aanvraag moet een bronparameter bevatten om een extern toegankelijke Azure Storage-URI aan te geven (bij voorkeur een Shared Access Signature-URI). Alle tijdreeksen die worden gebruikt bij het genereren van het model, moeten in één bestand worden gezipt. Elke tijdreeks bevindt zich in één CSV-bestand waarin de eerste kolom een tijdstempel is en de tweede kolom een waarde is.

function trainMultivariateModel(body: AnomalyDetectorClientModelInfo, options?: AnomalyDetectorTrainMultivariateModelOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorTrainMultivariateModelResponse>

Parameters

body
AnomalyDetectorClientModelInfo

Trainingsaanvraag

Retouren

Details overgenomen methode

sendOperationRequest(OperationArguments, OperationSpec, ServiceCallback<any>)

Verzend een HTTP-aanvraag die is ingevuld met behulp van de opgegeven OperationSpec.

function sendOperationRequest(operationArguments: OperationArguments, operationSpec: OperationSpec, callback?: ServiceCallback<any>): Promise<RestResponse>

Parameters

operationArguments
OperationArguments

De argumenten waaruit de sjabloonwaarden van de HTTP-aanvraag worden ingevuld.

operationSpec
OperationSpec

De OperationSpec die moet worden gebruikt om de httpRequest te vullen.

callback

ServiceCallback<any>

De callback die moet worden aangeroepen wanneer het antwoord wordt ontvangen.

Retouren

Promise<RestResponse>

overgenomen vanAnomalyDetectorContext.sendOperationRequest

sendRequest(RequestPrepareOptions | WebResourceLike)

Verzend de opgegeven httpRequest.

function sendRequest(options: RequestPrepareOptions | WebResourceLike): Promise<HttpOperationResponse>

Parameters

Retouren

overgenomen vanAnomalyDetectorContext.sendRequest