Серия
рекомендации по Детектор аномалий версии 1.0
В последних двух эпизодах мы узнали немного о службе Azure Детектор аномалий. Сначала мы узнали немного о том, что это такое и как его можно использовать. Затем мы рассмотрели, как привести службу в локальную среду с помощью контейнеров. Как и в случае с любой службой такого рода иногда это занимает немного настройки, чтобы получить вещи на следующий уровень. В этом эпизоде Qun Ying дает три удивительных совета, которые помогут при проектировании архитектуры приложений мониторинга.
Узнайте больше!
- Ознакомьтесь с прохладной демонстрацией на этом эпизоде
- Ознакомьтесь с подробной документацией по рекомендациям
- Ознакомьтесь с обзором службы API
- Создание первого ресурса Детектор аномалий в Azure
- Предварительный просмотр контейнеров для присоединения Детектор аномалий
- Присоединяйтесь к общественному сообществу "Детектор аномалий Помощники", чтобы связаться с группой продуктов и другими членами сообщества
Быстрая прокрутка:
- [00:46] Совет 1. Режим пакетной службы и режим потоковой передачи в Детектор аномалий.
- [02:76] Совет 2. Как обнаружить аномалии из данных временных рядов потоковой передачи с помощью Детектор аномалий?
- [05:00] Интерактивная демонстрация обнаружения аномалий потоковой передачи.
- [06:36] Код Python для обнаружения аномалий потоковой передачи с Детектор аномалий API.
- [07:39] Совет 3. Как предварительно обработать данные для ДЕТЕКТОР АНОМАЛИЙ API?
- [08:00] Что делать, если входной временный ряд не распределяется равномерно?
- [09:04] Как повысить точность, если данные имеют сезонные закономерности?
Избранные ссылки на шоу ИИ:
В последних двух эпизодах мы узнали немного о службе Azure Детектор аномалий. Сначала мы узнали немного о том, что это такое и как его можно использовать. Затем мы рассмотрели, как привести службу в локальную среду с помощью контейнеров. Как и в случае с любой службой такого рода иногда это занимает немного настройки, чтобы получить вещи на следующий уровень. В этом эпизоде Qun Ying дает три удивительных совета, которые помогут при проектировании архитектуры приложений мониторинга.
Узнайте больше!
- Ознакомьтесь с прохладной демонстрацией на этом эпизоде
- Ознакомьтесь с подробной документацией по рекомендациям
- Ознакомьтесь с обзором службы API
- Создание первого ресурса Детектор аномалий в Azure
- Предварительный просмотр контейнеров для присоединения Детектор аномалий
- Присоединяйтесь к общественному сообществу "Детектор аномалий Помощники", чтобы связаться с группой продуктов и другими членами сообщества
Быстрая прокрутка:
- [00:46] Совет 1. Режим пакетной службы и режим потоковой передачи в Детектор аномалий.
- [02:76] Совет 2. Как обнаружить аномалии из данных временных рядов потоковой передачи с помощью Детектор аномалий?
- [05:00] Интерактивная демонстрация обнаружения аномалий потоковой передачи.
- [06:36] Код Python для обнаружения аномалий потоковой передачи с Детектор аномалий API.
- [07:39] Совет 3. Как предварительно обработать данные для ДЕТЕКТОР АНОМАЛИЙ API?
- [08:00] Что делать, если входной временный ряд не распределяется равномерно?
- [09:04] Как повысить точность, если данные имеют сезонные закономерности?
Избранные ссылки на шоу ИИ:
Хотите оставить отзыв? Сообщить о проблеме можно здесь.