AnomalyDetectorClient.DetectMultivariateBatchAnomaly Método

Definição

Namespace:

Azure.AI.AnomalyDetector

Assembly:

Azure.AI.AnomalyDetector.dll

Pacote:

Azure.AI.AnomalyDetector v3.0.0-preview.7

Sobrecargas

DetectMultivariateBatchAnomaly(String, MultivariateBatchDetectionOptions, CancellationToken)	Detectar anomalias multivariadas.
DetectMultivariateBatchAnomaly(String, RequestContent, RequestContext)	[Método de protocolo] Detectar anomalias multivariadas Esse método de protocolo permite a criação explícita da solicitação e do processamento da resposta para cenários avançados. Tente a sobrecarga de conveniência mais DetectMultivariateBatchAnomaly(String, MultivariateBatchDetectionOptions, CancellationToken) simples com modelos fortemente tipado primeiro.

DetectMultivariateBatchAnomaly(String, MultivariateBatchDetectionOptions, CancellationToken)

Origem:

AnomalyDetectorClient.cs

Detectar anomalias multivariadas.

public virtual Azure.Response<Azure.AI.AnomalyDetector.MultivariateDetectionResult> DetectMultivariateBatchAnomaly (string modelId, Azure.AI.AnomalyDetector.MultivariateBatchDetectionOptions options, System.Threading.CancellationToken cancellationToken = default);

abstract member DetectMultivariateBatchAnomaly : string * Azure.AI.AnomalyDetector.MultivariateBatchDetectionOptions * System.Threading.CancellationToken -> Azure.Response<Azure.AI.AnomalyDetector.MultivariateDetectionResult>
override this.DetectMultivariateBatchAnomaly : string * Azure.AI.AnomalyDetector.MultivariateBatchDetectionOptions * System.Threading.CancellationToken -> Azure.Response<Azure.AI.AnomalyDetector.MultivariateDetectionResult>

Public Overridable Function DetectMultivariateBatchAnomaly (modelId As String, options As MultivariateBatchDetectionOptions, Optional cancellationToken As CancellationToken = Nothing) As Response(Of MultivariateDetectionResult)

Parâmetros

modelId

String

Identificador de modelo.

options

MultivariateBatchDetectionOptions

Solicitação de detecção de anomalias multivariadas.

cancellationToken

CancellationToken

O token de cancelamento a ser usado.

Retornos

Response<MultivariateDetectionResult>

Exceções

ArgumentNullException

modelId ou options é nulo.

ArgumentException

modelId é uma cadeia de caracteres vazia e era esperado que não estivesse vazio.

Exemplos

Este exemplo mostra como chamar DetectMultivariateBatchAnomaly com os parâmetros necessários.

var credential = new AzureKeyCredential("<key>");
var endpoint = new Uri("<https://my-service.azure.com>");
var client = new AnomalyDetectorClient(endpoint, credential);

var options = new MultivariateBatchDetectionOptions("<dataSource>", 1234, DateTimeOffset.UtcNow, DateTimeOffset.UtcNow);
var result = client.DetectMultivariateBatchAnomaly("<modelId>", options);

Comentários

Envie uma tarefa de detecção de anomalias multivariadas com o valor modelId de um modelo treinado e dados de inferência. O esquema de entrada deve ser o mesmo com a solicitação de treinamento. A solicitação será concluída de forma assíncrona e retornará um valor resultId para consultar o resultado da detecção. A solicitação deve ser um link de origem para indicar um URI de Armazenamento do Azure acessível externamente que aponta para uma pasta Armazenamento de Blobs do Azure ou aponta para um arquivo CSV no Armazenamento de Blobs do Azure.

DetectMultivariateBatchAnomaly(String, RequestContent, RequestContext)

Origem:

AnomalyDetectorClient.cs

[Método de protocolo] Detectar anomalias multivariadas

• Esse método de protocolo permite a criação explícita da solicitação e do processamento da resposta para cenários avançados.
• Tente a sobrecarga de conveniência mais DetectMultivariateBatchAnomaly(String, MultivariateBatchDetectionOptions, CancellationToken) simples com modelos fortemente tipado primeiro.

public virtual Azure.Response DetectMultivariateBatchAnomaly (string modelId, Azure.Core.RequestContent content, Azure.RequestContext context = default);

abstract member DetectMultivariateBatchAnomaly : string * Azure.Core.RequestContent * Azure.RequestContext -> Azure.Response
override this.DetectMultivariateBatchAnomaly : string * Azure.Core.RequestContent * Azure.RequestContext -> Azure.Response

Public Overridable Function DetectMultivariateBatchAnomaly (modelId As String, content As RequestContent, Optional context As RequestContext = Nothing) As Response

Parâmetros

modelId

String

Identificador de modelo.

content

RequestContent

O conteúdo a ser enviado como o corpo da solicitação.

context

RequestContext

O contexto de solicitação, que pode substituir os comportamentos padrão do pipeline do cliente por chamada.

Retornos

Response

A resposta retornada do serviço.

Exceções

ArgumentNullException

modelId ou content é nulo.

ArgumentException

modelId é uma cadeia de caracteres vazia e era esperado que não estivesse vazio.

RequestFailedException

O serviço retornou um código de status sem êxito.

Exemplos

Este exemplo mostra como chamar DetectMultivariateBatchAnomaly com os parâmetros necessários e solicitar conteúdo e analisar o resultado.

var credential = new AzureKeyCredential("<key>");
var endpoint = new Uri("<https://my-service.azure.com>");
var client = new AnomalyDetectorClient(endpoint, credential);

var data = new {
    dataSource = "<dataSource>",
    topContributorCount = 1234,
    startTime = "2022-05-10T14:57:31.2311892-04:00",
    endTime = "2022-05-10T14:57:31.2311892-04:00",
};

Response response = client.DetectMultivariateBatchAnomaly("<modelId>", RequestContent.Create(data), new RequestContext());

JsonElement result = JsonDocument.Parse(response.ContentStream).RootElement;
Console.WriteLine(result.GetProperty("resultId").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("summary").GetProperty("status").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("summary").GetProperty("errors")[0].GetProperty("code").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("summary").GetProperty("errors")[0].GetProperty("message").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("summary").GetProperty("variableStates")[0].GetProperty("variable").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("summary").GetProperty("variableStates")[0].GetProperty("filledNARatio").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("summary").GetProperty("variableStates")[0].GetProperty("effectiveCount").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("summary").GetProperty("variableStates")[0].GetProperty("firstTimestamp").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("summary").GetProperty("variableStates")[0].GetProperty("lastTimestamp").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("summary").GetProperty("setupInfo").GetProperty("dataSource").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("summary").GetProperty("setupInfo").GetProperty("topContributorCount").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("summary").GetProperty("setupInfo").GetProperty("startTime").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("summary").GetProperty("setupInfo").GetProperty("endTime").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("results")[0].GetProperty("timestamp").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("results")[0].GetProperty("value").GetProperty("isAnomaly").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("results")[0].GetProperty("value").GetProperty("severity").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("results")[0].GetProperty("value").GetProperty("score").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("results")[0].GetProperty("value").GetProperty("interpretation")[0].GetProperty("variable").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("results")[0].GetProperty("value").GetProperty("interpretation")[0].GetProperty("contributionScore").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("results")[0].GetProperty("value").GetProperty("interpretation")[0].GetProperty("correlationChanges").GetProperty("changedVariables")[0].ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("results")[0].GetProperty("errors")[0].GetProperty("code").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("results")[0].GetProperty("errors")[0].GetProperty("message").ToString());

Comentários

Envie a tarefa de detecção de anomalias multivariadas com a modelId de dados de inferência e modelo treinados, o esquema de entrada deve ser o mesmo com a solicitação de treinamento. A solicitação será concluída de forma assíncrona e retornará uma resultId para consultar o resultado da detecção. A solicitação deve ser um link de origem para indicar um URI de armazenamento do Azure acessível externamente, apontado para uma pasta de armazenamento de blobs do Azure ou apontado para um arquivo CSV no armazenamento de blobs do Azure.

Abaixo está o esquema JSON para os conteúdos de solicitação e resposta.

Corpo da solicitação:

Esquema para MultivariateBatchDetectionOptions:

{
  dataSource: string, # Required.
  topContributorCount: number, # Required.
  startTime: string (date & time), # Required.
  endTime: string (date & time), # Required.
}

Corpo da resposta:

Esquema para MultivariateDetectionResult:

{
  resultId: string, # Required.
  summary: {
    status: "CREATED" | "RUNNING" | "READY" | "FAILED", # Required.
    errors: [ErrorResponse], # Optional.
    variableStates: [VariableState], # Optional.
    setupInfo: {
      dataSource: string, # Required.
      topContributorCount: number, # Required.
      startTime: string (date & time), # Required.
      endTime: string (date & time), # Required.
    }, # Required.
  }, # Required.
  results: [
    {
      timestamp: string (date & time), # Required.
      value: {
        isAnomaly: boolean, # Required.
        severity: number, # Required.
        score: number, # Required.
        interpretation: [AnomalyInterpretation], # Optional.
      }, # Optional.
      errors: [ErrorResponse], # Optional.
    }
  ], # Required.
}