Share via

Azure Anomaly Detector-clientbibliotheek voor JavaScript - versie 3.0.0-beta.5

  • Artikel

Azure AnomalyDetector Met api kunt u afwijkingen in uw tijdreeksgegevens bewaken en detecteren met machine learning.

Belangrijke koppelingen:

Belangrijkste concepten

De AnomalyDetectorClient biedt methoden voor anomaliedetectie:

  • detectEntireSeries - Detecteert afwijkingen in een hele gegevensset
  • detectLastPoint - Detecteert afwijkingen in het meest recente gegevenspunt
  • detectChangePoint - Evalueert wijzigingspuntscore van elk reekspunt

Aan de slag

Momenteel ondersteunde omgevingen

Zie ons ondersteuningsbeleid voor meer informatie.

Vereisten

Als u de Azure CLI gebruikt, vervangt u en <your-resource-name> door <your-resource-group-name> uw eigen unieke namen:

az cognitiveservices account create --kind AnomalyDetector --resource-group <your-resource-group-name> --name <your-resource-name>

Installeer het pakket @azure/ai-anomaly-detector

Installeer de Azure Anomaly Detector-clientbibliotheek voor JavaScript met npm:

npm install @azure/ai-anomaly-detector

Een maken en verifiëren AnomalyDetectorClient

Als u een clientobject wilt maken voor toegang tot de Anomaly Detector-API, hebt u de endpoint van uw Anomaly Detector resource en een credentialnodig. De Anomaly Detector-client kan Azure Active Directory-referenties of een API-sleutelreferentie gebruiken om te verifiëren.

U vindt het eindpunt voor uw Anomaly Detector-resource in Azure Portal door te klikken Keys and Endpoint onder Resourcebeheer in het menu of door het onderstaande Azure CLI-fragment te gebruiken:

az cognitiveservices account show --name <your-resource-name> --resource-group <your-resource-group-name> --query "endpoint"

Een API-sleutel gebruiken

Gebruik Azure Portal om naar uw Anomaly Detector resource te bladeren en een API-sleutel op te Keys and Endpoint halen door te klikken onder Resourcebeheer of gebruik het onderstaande Azure CLI-fragment:

Opmerking: Soms wordt de API-sleutel een 'abonnementssleutel' of 'abonnements-API-sleutel' genoemd.

az cognitiveservices account keys list --resource-group <your-resource-group-name> --name <your-resource-name>

Zodra u een API-sleutel en eindpunt hebt, kunt u de AzureKeyCredential klasse als volgt gebruiken om de client te verifiëren:

const { AnomalyDetectorClient, AzureKeyCredential } = require("@azure/ai-anomaly-detector");

const client = new AnomalyDetectorClient("<endpoint>", new AzureKeyCredential("<API key>"));

Een Azure Active Directory-referentie gebruiken

Verificatie van client-API-sleutels wordt in de meeste voorbeelden gebruikt, maar u kunt zich ook verifiëren met Azure Active Directory met behulp van de [Azure Identity-bibliotheek]. Als u de hieronder weergegeven DefaultAzureCredential-provider of andere referentieproviders wilt gebruiken die bij de Azure SDK worden geleverd, installeert u het @azure/identity pakket:

npm install @azure/identity

U moet ook een nieuwe AAD-toepassing registreren en toegang verlenen tot Anomaly Detector door de "Cognitive Services User" rol toe te wijzen aan uw service-principal (opmerking: andere rollen, zoals "Owner" die niet de benodigde machtigingen verlenen, zijn alleen "Cognitive Services User" voldoende om de voorbeelden en de voorbeeldcode uit te voeren).

Stel de waarden van de client-id, tenant-id en clientgeheim van de AAD-toepassing in als omgevingsvariabelen: AZURE_CLIENT_ID, AZURE_TENANT_ID, AZURE_CLIENT_SECRET.

const { AnomalyDetectorClient } = require("@azure/ai-anomaly-detector");
const { DefaultAzureCredential } = require("@azure/identity");

const client = new AnomalyDetectorClient("<endpoint>", new DefaultAzureCredential());

Voorbeelden

Wijzigingspunten detecteren

In dit voorbeeld ziet u hoe u wijzigingspunten op hele reeksen kunt detecteren.

const { AnomalyDetectorClient, TimeGranularity } = require("@azure/ai-anomaly-detector");
const { AzureKeyCredential } = require("@azure/core-auth");

// You will need to set this environment variables in .env file or edit the following values
const apiKey = process.env["API_KEY"] || "";
const endpoint = process.env["ENDPOINT"] || "";

async function main() {
  // create client
  const client = new AnomalyDetectorClient(endpoint, new AzureKeyCredential(apiKey));

  // construct request
  const request = {
    series: [
      { timestamp: new Date("2018-03-01T00:00:00Z"), value: 32858923 },
      { timestamp: new Date("2018-03-02T00:00:00Z"), value: 29615278 },
      { timestamp: new Date("2018-03-03T00:00:00Z"), value: 22839355 },
      { timestamp: new Date("2018-03-04T00:00:00Z"), value: 25948736 },
      { timestamp: new Date("2018-03-05T00:00:00Z"), value: 34139159 },
      { timestamp: new Date("2018-03-06T00:00:00Z"), value: 33843985 },
      { timestamp: new Date("2018-03-07T00:00:00Z"), value: 33637661 },
      { timestamp: new Date("2018-03-08T00:00:00Z"), value: 32627350 },
      { timestamp: new Date("2018-03-09T00:00:00Z"), value: 29881076 },
      { timestamp: new Date("2018-03-10T00:00:00Z"), value: 22681575 },
      { timestamp: new Date("2018-03-11T00:00:00Z"), value: 24629393 },
      { timestamp: new Date("2018-03-12T00:00:00Z"), value: 34010679 },
      { timestamp: new Date("2018-03-13T00:00:00Z"), value: 33893888 },
      { timestamp: new Date("2018-03-14T00:00:00Z"), value: 33760076 },
      { timestamp: new Date("2018-03-15T00:00:00Z"), value: 33093515 }
    ],
    granularity: TimeGranularity.daily
  };

  // get change point detect results
  const result = await client.detectChangePoint(request);
  const isChangePointDetected = result.isChangePoint.some((changePoint) => changePoint);

  if (isChangePointDetected) {
    console.log("Change points were detected from the series at index:");
    result.isChangePoint.forEach((changePoint, index) => {
      if (changePoint === true) {
        console.log(index);
      }
    });
  } else {
    console.log("There is no change point detected from the series.");
  }
  // output:
  // Change points were detected from the series at index:
  // 9
}

main().catch((err) => {
  console.error("The sample encountered an error:", err);
});

Meer voorbeelden vindt u hier

Problemen oplossen

Logboekregistratie

Het inschakelen van logboekregistratie kan helpen bij het ontdekken van nuttige informatie over fouten. Als u een logboek met HTTP-aanvragen en -antwoorden wilt zien, stelt u de AZURE_LOG_LEVEL omgevingsvariabele in op info. U kunt logboekregistratie ook tijdens runtime inschakelen door aan te roepen setLogLevel in de @azure/logger:

import { setLogLevel } from "@azure/logger";

setLogLevel("info");

Voor meer gedetailleerde instructies over het inschakelen van logboeken kunt u de @azure-/loggerpakketdocumenten bekijken.

Volgende stappen

Bekijk de map met voorbeelden voor gedetailleerde voorbeelden van het gebruik van deze bibliotheek.

Bijdragen

Wij verwelkomen bijdragen en suggesties voor dit project. Voor de meeste bijdragen moet u instemmen met een licentieovereenkomst voor bijdragers (CLA: Contributor License Agreement) waarin u verklaart dat u gerechtigd bent ons het recht te geven uw bijdrage te gebruiken, en dat u dit ook doet. Ga naar https://cla.microsoft.com voor meer informatie.

Wanneer u een pull-aanvraag indient, wordt met een CLA-bot automatisch bepaald of u een CLA moet verschaffen en wordt de pull-aanvraag dienovereenkomstig opgemaakt (bijvoorbeeld met een label of commentaar). Volg gewoon de instructies van de bot. U hoeft dit maar eenmaal te doen voor alle repo's waar gebruik wordt gemaakt van onze CLA.

Op dit project is de Microsoft Open Source Code of Conduct (Microsoft Open Source-gedragscode) van toepassing. Zie voor meer informatie de veelgestelde vragen over de gedragscode of neem contact op opencode@microsoft.com met eventuele aanvullende vragen of opmerkingen.

Als u een bijdrage wilt leveren aan deze bibliotheek, leest u de handleiding voor bijdragen voor meer informatie over het bouwen en testen van de code.