AnomalyDetectorClient class
Classe cliente para interagir com o serviço de Detector de Anomalias do Azure.
- Extends
Construtores
| Anomaly |
Cria uma instância de AnomalyDetectorClient. Exemplo de uso: |
Propriedades herdadas
| api |
|
| endpoint |
Métodos herdados
| delete |
Excluir um modelo multivariado existente de acordo com a modelId |
| detect |
Tarefa Enviar detecção de anomalias multivariada com o modelo treinado de modelId, o esquema de entrada deve ser o mesmo da solicitação de treinamento. Assim, a solicitação será concluída de forma assíncrona e retornará um resultId para consultar o resultado da detecção. A solicitação deve ser um link de origem para indicar uma URI de Armazenamento do Azure acessível externamente (preferivelmente uma URI de Assinatura de Acesso Compartilhado). Todas as séries temporais usadas na geração do modelo devem ser compactadas em um único arquivo. Cada série temporal será da seguinte forma: a primeira coluna é de carimbo de data/hora e a segunda coluna é de valor. |
| detect |
Avaliar a pontuação de ponto de alteração de cada ponto de série |
| detect |
Essa operação gera um modelo com uma série inteira, cada ponto é detectado com o mesmo modelo. Com esse método, os pontos antes e depois de um determinado ponto são usados para determinar se é uma anomalia. Toda a detecção pode dar ao usuário uma status geral da série temporal. |
| detect |
Esta operação gera um modelo usando pontos anteriores ao mais recente. Com esse método, somente pontos históricos são usados para determinar se o ponto de destino é uma anomalia. A operação de detecção de ponto mais recente corresponde ao cenário de monitoramento em tempo real das métricas de negócios. |
| export |
Exportar o modelo de detecção de anomalias multivariadas com base no modelId |
| get |
Obter o resultado da detecção de anomalias multivariadas com base no resultid retornado pela API DetectAnomalyAsync |
| get |
Obter informações detalhadas do modelo multivariável, incluindo o status de treinamento e as variáveis usadas no modelo. |
| last |
API sincronizada para detecção de anomalias. |
| list |
Listar modelos de uma assinatura |
| send |
Envie uma solicitação HTTP preenchida usando o OperationSpec fornecido. |
| send |
Envie o httpRequest fornecido. |
| train |
Criar e treinar um modelo de detecção de anomalias multivariadas. A solicitação deve incluir um parâmetro de origem para indicar um URI de Armazenamento do Azure acessível externamente (preferivelmente uma URI de Assinatura de Acesso Compartilhado). Todas as séries temporais usadas na geração do modelo devem ser compactadas em um único arquivo. Cada série temporal estará em um único arquivo CSV no qual a primeira coluna é de carimbo de data/hora e a segunda coluna é de valor. |
Detalhes do construtor
AnomalyDetectorClient(string, TokenCredential | KeyCredential, PipelineOptions)
Cria uma instância de AnomalyDetectorClient.
Exemplo de uso:
import { AnomalyDetectorClient, AzureKeyCredential } from "@azure/ai-anomaly-detector";
const client = new AnomalyDetectorClient(
"<service endpoint>",
new AzureKeyCredential("<api key>")
);
new AnomalyDetectorClient(endpointUrl: string, credential: TokenCredential | KeyCredential, options?: PipelineOptions)Parâmetros
- endpointUrl
-
string
URL para um ponto de extremidade de serviço do Azure Detector de Anomalias
- credential
Usado para autenticar solicitações para o serviço.
- options
- PipelineOptions
Usado para configurar o cliente Reconhecimento de Formulários.
Detalhes das propriedades herdadas
apiVersion
endpoint
Detalhes do método herdado
deleteMultivariateModel(string, AnomalyDetectorDeleteMultivariateModelOptionalParams)
Excluir um modelo multivariado existente de acordo com a modelId
function deleteMultivariateModel(modelId: string, options?: AnomalyDetectorDeleteMultivariateModelOptionalParams): Promise<RestResponse>Parâmetros
- modelId
-
string
Identificador de modelo.
Os parâmetros de opções.
Retornos
Promise<RestResponse>
Herdado deAnomalyDetector.deleteMultivariateModel
detectAnomaly(string, DetectionRequest, AnomalyDetectorDetectAnomalyOptionalParams)
Tarefa Enviar detecção de anomalias multivariada com o modelo treinado de modelId, o esquema de entrada deve ser o mesmo da solicitação de treinamento. Assim, a solicitação será concluída de forma assíncrona e retornará um resultId para consultar o resultado da detecção. A solicitação deve ser um link de origem para indicar uma URI de Armazenamento do Azure acessível externamente (preferivelmente uma URI de Assinatura de Acesso Compartilhado). Todas as séries temporais usadas na geração do modelo devem ser compactadas em um único arquivo. Cada série temporal será da seguinte forma: a primeira coluna é de carimbo de data/hora e a segunda coluna é de valor.
function detectAnomaly(modelId: string, body: DetectionRequest, options?: AnomalyDetectorDetectAnomalyOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorDetectAnomalyResponse>Parâmetros
- modelId
-
string
Identificador de modelo.
- body
- DetectionRequest
Detectar solicitação de anomalias
Os parâmetros de opções.
Retornos
Promise<AnomalyDetectorDetectAnomalyResponse>
Herdado deAnomalyDetector.detectAnomaly
detectChangePoint(DetectChangePointRequest, AnomalyDetectorDetectChangePointOptionalParams)
Avaliar a pontuação de ponto de alteração de cada ponto de série
function detectChangePoint(body: DetectChangePointRequest, options?: AnomalyDetectorDetectChangePointOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorDetectChangePointResponse>Parâmetros
Pontos de série temporal e granularidade são necessários. Parâmetros de modelo avançados também podem ser definidos na solicitação, se necessário.
Os parâmetros de opções.
Retornos
Herdado deAnomalyDetector.detectChangePoint
detectEntireSeries(DetectRequest, AnomalyDetectorDetectEntireSeriesOptionalParams)
Essa operação gera um modelo com uma série inteira, cada ponto é detectado com o mesmo modelo. Com esse método, os pontos antes e depois de um determinado ponto são usados para determinar se é uma anomalia. Toda a detecção pode dar ao usuário uma status geral da série temporal.
function detectEntireSeries(body: DetectRequest, options?: AnomalyDetectorDetectEntireSeriesOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorDetectEntireSeriesResponse>Parâmetros
- body
- DetectRequest
Pontos de série temporal e período, se necessário. Parâmetros de modelo avançados também podem ser definidos na solicitação.
Os parâmetros de opções.
Retornos
Herdado deAnomalyDetector.detectEntireSeries
detectLastPoint(DetectRequest, AnomalyDetectorDetectLastPointOptionalParams)
Esta operação gera um modelo usando pontos anteriores ao mais recente. Com esse método, somente pontos históricos são usados para determinar se o ponto de destino é uma anomalia. A operação de detecção de ponto mais recente corresponde ao cenário de monitoramento em tempo real das métricas de negócios.
function detectLastPoint(body: DetectRequest, options?: AnomalyDetectorDetectLastPointOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorDetectLastPointResponse>Parâmetros
- body
- DetectRequest
Pontos de série temporal e período, se necessário. Parâmetros de modelo avançados também podem ser definidos na solicitação.
Os parâmetros de opções.
Retornos
Herdado deAnomalyDetector.detectLastPoint
exportModel(string, AnomalyDetectorExportModelOptionalParams)
Exportar o modelo de detecção de anomalias multivariadas com base no modelId
function exportModel(modelId: string, options?: AnomalyDetectorExportModelOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorExportModelResponse>Parâmetros
- modelId
-
string
Identificador de modelo.
Os parâmetros de opções.
Retornos
Promise<AnomalyDetectorExportModelResponse>
Herdado deAnomalyDetector.exportModel
getDetectionResult(string, AnomalyDetectorGetDetectionResultOptionalParams)
Obter o resultado da detecção de anomalias multivariadas com base no resultid retornado pela API DetectAnomalyAsync
function getDetectionResult(resultId: string, options?: AnomalyDetectorGetDetectionResultOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorGetDetectionResultResponse>Parâmetros
- resultId
-
string
Identificador de resultado.
Os parâmetros de opções.
Retornos
Herdado deAnomalyDetector.getDetectionResult
getMultivariateModel(string, AnomalyDetectorGetMultivariateModelOptionalParams)
Obter informações detalhadas do modelo multivariável, incluindo o status de treinamento e as variáveis usadas no modelo.
function getMultivariateModel(modelId: string, options?: AnomalyDetectorGetMultivariateModelOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorGetMultivariateModelResponse>Parâmetros
- modelId
-
string
Identificador de modelo.
Os parâmetros de opções.
Retornos
Herdado deAnomalyDetector.getMultivariateModel
lastDetectAnomaly(string, LastDetectionRequest, AnomalyDetectorLastDetectAnomalyOptionalParams)
API sincronizada para detecção de anomalias.
function lastDetectAnomaly(modelId: string, body: LastDetectionRequest, options?: AnomalyDetectorLastDetectAnomalyOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorLastDetectAnomalyResponse>Parâmetros
- modelId
-
string
Identificador de modelo.
- body
- LastDetectionRequest
Solicitação de última detecção.
Os parâmetros de opções.
Retornos
Herdado deAnomalyDetector.lastDetectAnomaly
listMultivariateModel(AnomalyDetectorListMultivariateModelOptionalParams)
Listar modelos de uma assinatura
function listMultivariateModel(options?: AnomalyDetectorListMultivariateModelOptionalParams): PagedAsyncIterableIterator<AnomalyDetectorClientModelSnapshot, AnomalyDetectorClientModelSnapshot[], PageSettings>Parâmetros
Os parâmetros de opções.
Retornos
PagedAsyncIterableIterator<AnomalyDetectorClientModelSnapshot, AnomalyDetectorClientModelSnapshot[], PageSettings>
Herdado deAnomalyDetector.listMultivariateModel
sendOperationRequest(OperationArguments, OperationSpec, ServiceCallback<any>)
Envie uma solicitação HTTP preenchida usando o OperationSpec fornecido.
function sendOperationRequest(operationArguments: OperationArguments, operationSpec: OperationSpec, callback?: ServiceCallback<any>): Promise<RestResponse>Parâmetros
- operationArguments
- OperationArguments
Os argumentos dos quais os valores de modelo da solicitação HTTP serão preenchidos.
- operationSpec
- OperationSpec
O OperationSpec a ser usado para preencher o httpRequest.
- callback
-
ServiceCallback<any>
O retorno de chamada a ser chamado quando a resposta é recebida.
Retornos
Promise<RestResponse>
Herdado deAnomalyDetector.sendOperationRequest
sendRequest(RequestPrepareOptions | WebResourceLike)
Envie o httpRequest fornecido.
function sendRequest(options: RequestPrepareOptions | WebResourceLike): Promise<HttpOperationResponse>Parâmetros
- options
Retornos
Promise<HttpOperationResponse>
Herdado deAnomalyDetector.sendRequest
trainMultivariateModel(AnomalyDetectorClientModelInfo, AnomalyDetectorTrainMultivariateModelOptionalParams)
Criar e treinar um modelo de detecção de anomalias multivariadas. A solicitação deve incluir um parâmetro de origem para indicar um URI de Armazenamento do Azure acessível externamente (preferivelmente uma URI de Assinatura de Acesso Compartilhado). Todas as séries temporais usadas na geração do modelo devem ser compactadas em um único arquivo. Cada série temporal estará em um único arquivo CSV no qual a primeira coluna é de carimbo de data/hora e a segunda coluna é de valor.
function trainMultivariateModel(body: AnomalyDetectorClientModelInfo, options?: AnomalyDetectorTrainMultivariateModelOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorTrainMultivariateModelResponse>Parâmetros
Solicitação de treinamento
Os parâmetros de opções.
Retornos
Herdado deAnomalyDetector.trainMultivariateModel
Azure SDK for JavaScript
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