Co to jest Narzędzie do wykrywania anomalii?

Ważne

Od 20 września 2023 r. nie będzie można tworzyć nowych zasobów Detektora anomalii. Usługa wykrywania anomalii zostanie wycofana 1 października 2026 r.

Narzędzie do wykrywania anomalii to usługa sztucznej inteligencji z zestawem interfejsów API, która umożliwia monitorowanie i wykrywanie anomalii w danych szeregów czasowych z małą wiedzą na temat uczenia maszynowego (ML), weryfikacji wsadowej lub wnioskowania w czasie rzeczywistym.

Ta dokumentacja zawiera następujące typy artykułów:

• Podręczniki szybkiego startu to instrukcje krok po kroku, które pozwalają na wykonywanie zapytań do usługi i uzyskiwanie wyników w krótkim czasie.
• Interaktywna demonstracja może pomóc zrozumieć, jak Narzędzie do wykrywania anomalii działa z łatwymi operacjami.
• Przewodniki z instrukcjami zawierają instrukcje dotyczące korzystania z usługi w bardziej szczegółowy lub dostosowany sposób.
• Samouczki to dłuższe przewodniki, które pokazują, jak używać tej usługi jako składnika w szerszych rozwiązaniach biznesowych.
• Przykłady kodu pokazują, jak używać Narzędzie do wykrywania anomalii.
• Artykuły koncepcyjne zawierają szczegółowe wyjaśnienia dotyczące funkcjonalności i funkcji usługi.

Funkcje wykrywania anomalii

Za pomocą Narzędzia do wykrywania anomalii można wykrywać anomalie w jednej zmiennej przy użyciu Narzędzia do wykrywania anomalii jednowymiarowego lub wykrywać anomalie w wielu zmiennych z Narzędziem do wykrywania anomalii wielowymiarowej.

Funkcja	opis
Wykrywanie anomalii jednowymiarowych	Wykrywanie anomalii w jednej zmiennej, takich jak przychód, koszt itp. Model został wybrany automatycznie na podstawie wzorca danych.
Wykrywanie anomalii wielowariancyjnych	Wykrywanie anomalii w wielu zmiennych z korelacjami, które są zwykle zbierane ze sprzętu lub innego złożonego systemu. Używany model bazowy to Sieć Zwracania Uwagi na Grafy.

Wykrywanie anomalii jednowymiarowych

API Narzędzie univariate do wykrywania anomalii umożliwia monitorowanie i wykrywanie nieprawidłowości w danych szeregów czasowych bez potrzeby znajomości uczenia maszynowego. Algorytmy są dostosowywane przez automatyczne identyfikowanie i stosowanie najlepiej dopasowanych modeli do danych, niezależnie od branży, scenariusza lub ilości danych. Korzystając z danych szeregów czasowych, interfejs API określa granice wykrywania anomalii, oczekiwanych wartości i punktów danych, które są anomaliami.

Korzystanie z Narzędzie do wykrywania anomalii nie wymaga wcześniejszego doświadczenia w uczeniu maszynowym, a interfejs API REST umożliwia łatwe integrowanie usługi z aplikacjami i procesami.

Dzięki Narzędziu do Wykrywania Anomalii Jednowymiarowej można automatycznie wykrywać anomalie w danych szeregów czasowych lub w czasie rzeczywistym, gdy się pojawiają.

Funkcja	opis
Wykrywanie przesyłania strumieniowego	Wykryj anomalie w danych przesyłanych strumieniowo, używając wcześniej zaobserwowanych punktów danych w celu określenia, czy najnowszy jest anomalią. Ta operacja generuje model przy użyciu wysyłanych punktów danych i określa, czy punkt docelowy jest anomalią. Wywołując interfejs API przy użyciu każdego wygenerowanego nowego punktu danych, możesz monitorować dane podczas ich tworzenia.
Wykrywanie w trybie wsadowym	Użyj szeregów czasowych, aby wykryć wszelkie anomalie, które mogą istnieć w danych. Ta operacja generuje model przy użyciu całych danych szeregów czasowych, z każdym punktem analizowanym przy użyciu tego samego modelu.
Wykrywanie punktów zmian	Użyj szeregów czasowych, aby wykryć wszelkie punkty zmian trendu, które istnieją w danych. Ta operacja generuje model przy użyciu całych danych szeregów czasowych, z każdym punktem analizowanym przy użyciu tego samego modelu.

Wykrywanie anomalii wielowariancyjnych

Interfejsy API wykrywania anomalii wielowariancyjnej dodatkowo umożliwiają deweloperom łatwe integrowanie zaawansowanej sztucznej inteligencji w celu wykrywania anomalii z grup metryk bez konieczności uczenia maszynowego lub etykietowania danych. Zależności i korelacje między maksymalnie 300 różnymi sygnałami są teraz automatycznie liczone jako kluczowe czynniki. Ta nowa funkcja pomaga aktywnie chronić złożone systemy, takie jak aplikacje oprogramowania, serwery, maszyny fabryczne, statki kosmiczne, a nawet firma, przed awariami.

Wyobraź sobie 20 czujników z silnika automatycznego generującego 20 różnych sygnałów, takich jak rotacja, ciśnienie paliwa, łożysko itp. Odczyty tych sygnałów indywidualnie mogą nie powiedzieć wiele o problemach na poziomie systemu, ale razem mogą reprezentować kondycję silnika. Gdy interakcja tych sygnałów odbiega poza zwykły zakres, funkcja wykrywania anomalii w danych wielowymiarowych może wyczuć anomalię jak doświadczony ekspert. Podstawowe modele sztucznej inteligencji są trenowane i dostosowywane przy użyciu Twoich danych, aby zrozumieć unikatowe potrzeby twojej firmy. Dzięki nowym interfejsom API w Narzędzie do wykrywania anomalii deweloperzy mogą teraz łatwo zintegrować wielowariancyjne możliwości wykrywania anomalii szeregów czasowych w rozwiązaniach konserwacji predykcyjnej, rozwiązania do monitorowania AIOps dla złożonego oprogramowania dla przedsiębiorstw lub narzędzi do analizy biznesowej.

Dołącz do społeczności Detektora Anomalii

Dołącz do grupy Doradcy wykrywacza anomalii w Microsoft Teams, aby uzyskać lepsze wsparcie i wszelkie aktualizacje!

Algorytmy

• Blogi i dokumenty:

  • Wprowadzenie do Azure AI API Detekcji Anomalii
  • Omówienie algorytmu SR-CNN w usłudze Azure AI Anomaly Detector
  • Wprowadzenie do wykrywania anomalii wielowariancyjnych
  • Wielowymiarowe wykrywanie anomalii szeregów czasowych przez sieć uwagi grafowej
  • Usługa wykrywania anomalii szeregów czasowych w firmie Microsoft (zaakceptowana przez KDD 2019)

• Filmy

Następne kroki

• Szybki start: wykrywanie anomalii w danych szeregów czasowych przez jednowymiarowe wykrywanie anomalii
• Szybki start: wykrywanie anomalii w danych szeregów czasowych przy użyciu wykrywania anomalii wielowariancyjnych
• Dokumentacja interfejsu API REST Wykrywacz anomalii