AnomalyDetectorClient class
Azure Anomali Algılayıcısı hizmetiyle etkileşime yönelik istemci sınıfı.
- Extends
Oluşturucular
Anomaly |
AnomalyDetectorClient örneği oluşturur. Örnek kullanım:
|
Devralınan Özellikler
api |
|
endpoint |
Devralınan Yöntemler
delete |
ModelKimliği'ne göre mevcut çok değişkenli modeli silme |
detect |
ModelId'nin eğitilmiş modeliyle algılama çok değişkenli anomali görevi gönderin; giriş şeması eğitim isteğiyle aynı olmalıdır. Bu nedenle istek zaman uyumsuz olarak tamamlanır ve algılama sonucunu sorgulamak için bir resultId döndürür. İstek, dışarıdan erişilebilen bir Azure depolama Uri'sini (tercihen Paylaşılan Erişim İmzası Uri'sini) belirtmek için bir kaynak bağlantı olmalıdır. Modeli oluştururken kullanılan tüm zaman serileri tek bir dosyaya sıkıştırılmış olmalıdır. Her zaman serisi aşağıdaki gibi olacaktır: ilk sütun zaman damgası, ikinci sütun ise değerdir. |
detect |
Her seri noktasının değişiklik noktası puanını değerlendirme |
detect |
Bu işlem, serinin tamamına sahip bir model oluşturur ve her nokta aynı modelle algılanır. Bu yöntemle, anomali olup olmadığını belirlemek için belirli bir noktadan önceki ve sonraki noktalar kullanılır. Algılamanın tamamı kullanıcıya zaman serisinin genel durumunu verebilir. |
detect |
Bu işlem, en son işlemden önceki noktaları kullanarak bir model oluşturur. Bu yöntemle, hedef noktanın anomali olup olmadığını belirlemek için yalnızca geçmiş noktalar kullanılır. En son nokta algılama işlemi, iş ölçümlerinin gerçek zamanlı izleme senaryosuyla eşleşir. |
export |
ModelId temelinde çok değişkenli anomali algılama modelini dışarı aktarma |
get |
DetectAnomalyAsync api'sinin döndürdiği resultId temelinde çok değişkenli anomali algılama sonucu alma |
get |
Eğitim durumu ve modelde kullanılan değişkenler de dahil olmak üzere çok değişkenli modelin ayrıntılı bilgilerini alın. |
last |
Anomali algılama için eşitlenmiş API. |
list |
Aboneliğin modellerini listeleme |
send |
Sağlanan OperationSpec kullanılarak doldurulan bir HTTP isteği gönderin. |
send |
Sağlanan httpRequest dosyasını gönderin. |
train |
Çok değişkenli bir anomali algılama modeli oluşturun ve eğitin. İstek, dışarıdan erişilebilen bir Azure depolama Uri'sini (tercihen Paylaşılan Erişim İmzası Uri'sini) belirtmek için bir kaynak parametresi içermelidir. Modeli oluştururken kullanılan tüm zaman serileri tek bir dosyaya sıkıştırılmış olmalıdır. Her zaman serisi, ilk sütunun zaman damgası, ikinci sütunun ise değer olduğu tek bir CSV dosyasında yer alır. |
Oluşturucu Ayrıntıları
AnomalyDetectorClient(string, TokenCredential | KeyCredential, PipelineOptions)
AnomalyDetectorClient örneği oluşturur.
Örnek kullanım:
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)
Parametreler
- endpointUrl
-
string
Azure Anomali Algılayıcısı hizmet uç noktasının URL'si
- credential
Hizmete yönelik isteklerin kimliğini doğrulamak için kullanılır.
- options
- PipelineOptions
Form Tanıma istemcisini yapılandırmak için kullanılır.
Devralınan Özellik Detayları
apiVersion
endpoint
Devralınan Yöntemin Ayrıntıları
deleteMultivariateModel(string, AnomalyDetectorDeleteMultivariateModelOptionalParams)
ModelKimliği'ne göre mevcut çok değişkenli modeli silme
function deleteMultivariateModel(modelId: string, options?: AnomalyDetectorDeleteMultivariateModelOptionalParams): Promise<RestResponse>
Parametreler
- modelId
-
string
Model tanımlayıcısı.
Seçenekler parametreleri.
Döndürülenler
Promise<RestResponse>
AnomalyDetector.deleteMultivariateModel Devralındı
detectAnomaly(string, DetectionRequest, AnomalyDetectorDetectAnomalyOptionalParams)
ModelId'nin eğitilmiş modeliyle algılama çok değişkenli anomali görevi gönderin; giriş şeması eğitim isteğiyle aynı olmalıdır. Bu nedenle istek zaman uyumsuz olarak tamamlanır ve algılama sonucunu sorgulamak için bir resultId döndürür. İstek, dışarıdan erişilebilen bir Azure depolama Uri'sini (tercihen Paylaşılan Erişim İmzası Uri'sini) belirtmek için bir kaynak bağlantı olmalıdır. Modeli oluştururken kullanılan tüm zaman serileri tek bir dosyaya sıkıştırılmış olmalıdır. Her zaman serisi aşağıdaki gibi olacaktır: ilk sütun zaman damgası, ikinci sütun ise değerdir.
function detectAnomaly(modelId: string, body: DetectionRequest, options?: AnomalyDetectorDetectAnomalyOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorDetectAnomalyResponse>
Parametreler
- modelId
-
string
Model tanımlayıcısı.
- body
- DetectionRequest
Anomali isteğini algılama
Seçenekler parametreleri.
Döndürülenler
Promise<AnomalyDetectorDetectAnomalyResponse>
AnomalyDetector.detectAnomaly Devralındı
detectChangePoint(DetectChangePointRequest, AnomalyDetectorDetectChangePointOptionalParams)
Her seri noktasının değişiklik noktası puanını değerlendirme
function detectChangePoint(body: DetectChangePointRequest, options?: AnomalyDetectorDetectChangePointOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorDetectChangePointResponse>
Parametreler
Zaman serisi noktaları ve ayrıntı düzeyi gereklidir. Gerekirse istekte gelişmiş model parametreleri de ayarlanabilir.
Seçenekler parametreleri.
Döndürülenler
AnomalyDetector.detectChangePoint Devralındı
detectEntireSeries(DetectRequest, AnomalyDetectorDetectEntireSeriesOptionalParams)
Bu işlem, serinin tamamına sahip bir model oluşturur ve her nokta aynı modelle algılanır. Bu yöntemle, anomali olup olmadığını belirlemek için belirli bir noktadan önceki ve sonraki noktalar kullanılır. Algılamanın tamamı kullanıcıya zaman serisinin genel durumunu verebilir.
function detectEntireSeries(body: DetectRequest, options?: AnomalyDetectorDetectEntireSeriesOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorDetectEntireSeriesResponse>
Parametreler
- body
- DetectRequest
Zaman serisi noktaları ve gerekirse dönem. gelişmiş model parametreleri de istekte ayarlanabilir.
Seçenekler parametreleri.
Döndürülenler
AnomalyDetector.detectEntireSeries Devralındı
detectLastPoint(DetectRequest, AnomalyDetectorDetectLastPointOptionalParams)
Bu işlem, en son işlemden önceki noktaları kullanarak bir model oluşturur. Bu yöntemle, hedef noktanın anomali olup olmadığını belirlemek için yalnızca geçmiş noktalar kullanılır. En son nokta algılama işlemi, iş ölçümlerinin gerçek zamanlı izleme senaryosuyla eşleşir.
function detectLastPoint(body: DetectRequest, options?: AnomalyDetectorDetectLastPointOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorDetectLastPointResponse>
Parametreler
- body
- DetectRequest
Zaman serisi noktaları ve gerekirse dönem. gelişmiş model parametreleri de istekte ayarlanabilir.
Seçenekler parametreleri.
Döndürülenler
AnomalyDetector.detectLastPoint Devralındı
exportModel(string, AnomalyDetectorExportModelOptionalParams)
ModelId temelinde çok değişkenli anomali algılama modelini dışarı aktarma
function exportModel(modelId: string, options?: AnomalyDetectorExportModelOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorExportModelResponse>
Parametreler
- modelId
-
string
Model tanımlayıcısı.
Seçenekler parametreleri.
Döndürülenler
Promise<AnomalyDetectorExportModelResponse>
AnomalyDetector.exportModel Devralındı
getDetectionResult(string, AnomalyDetectorGetDetectionResultOptionalParams)
DetectAnomalyAsync api'sinin döndürdiği resultId temelinde çok değişkenli anomali algılama sonucu alma
function getDetectionResult(resultId: string, options?: AnomalyDetectorGetDetectionResultOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorGetDetectionResultResponse>
Parametreler
- resultId
-
string
Sonuç tanımlayıcısı.
Seçenekler parametreleri.
Döndürülenler
AnomalyDetector.getDetectionResult Devralındı
getMultivariateModel(string, AnomalyDetectorGetMultivariateModelOptionalParams)
Eğitim durumu ve modelde kullanılan değişkenler de dahil olmak üzere çok değişkenli modelin ayrıntılı bilgilerini alın.
function getMultivariateModel(modelId: string, options?: AnomalyDetectorGetMultivariateModelOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorGetMultivariateModelResponse>
Parametreler
- modelId
-
string
Model tanımlayıcısı.
Seçenekler parametreleri.
Döndürülenler
AnomalyDetector.getMultivariateModel Devralındı
lastDetectAnomaly(string, LastDetectionRequest, AnomalyDetectorLastDetectAnomalyOptionalParams)
Anomali algılama için eşitlenmiş API.
function lastDetectAnomaly(modelId: string, body: LastDetectionRequest, options?: AnomalyDetectorLastDetectAnomalyOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorLastDetectAnomalyResponse>
Parametreler
- modelId
-
string
Model tanımlayıcısı.
- body
- LastDetectionRequest
Son algılama isteği.
Seçenekler parametreleri.
Döndürülenler
AnomalyDetector.lastDetectAnomaly Devralındı
listMultivariateModel(AnomalyDetectorListMultivariateModelOptionalParams)
Aboneliğin modellerini listeleme
function listMultivariateModel(options?: AnomalyDetectorListMultivariateModelOptionalParams): PagedAsyncIterableIterator<AnomalyDetectorClientModelSnapshot, AnomalyDetectorClientModelSnapshot[], PageSettings>
Parametreler
Seçenekler parametreleri.
Döndürülenler
PagedAsyncIterableIterator<AnomalyDetectorClientModelSnapshot, AnomalyDetectorClientModelSnapshot[], PageSettings>
AnomalyDetector.listMultivariateModel Devralındı
sendOperationRequest(OperationArguments, OperationSpec, ServiceCallback<any>)
Sağlanan OperationSpec kullanılarak doldurulan bir HTTP isteği gönderin.
function sendOperationRequest(operationArguments: OperationArguments, operationSpec: OperationSpec, callback?: ServiceCallback<any>): Promise<RestResponse>
Parametreler
- operationArguments
- OperationArguments
HTTP isteğinin şablonlu değerlerinin doldurulacağı bağımsız değişkenler.
- operationSpec
- OperationSpec
httpRequest'i doldurmak için kullanılacak OperationSpec.
- callback
-
ServiceCallback<any>
Yanıt alındığında çağrılacak geri çağırma.
Döndürülenler
Promise<RestResponse>
AnomalyDetector.sendOperationRequest Devralındı
sendRequest(RequestPrepareOptions | WebResourceLike)
Sağlanan httpRequest dosyasını gönderin.
function sendRequest(options: RequestPrepareOptions | WebResourceLike): Promise<HttpOperationResponse>
Parametreler
- options
Döndürülenler
Promise<HttpOperationResponse>
AnomalyDetector.sendRequest Devralındı
trainMultivariateModel(AnomalyDetectorClientModelInfo, AnomalyDetectorTrainMultivariateModelOptionalParams)
Çok değişkenli bir anomali algılama modeli oluşturun ve eğitin. İstek, dışarıdan erişilebilen bir Azure depolama Uri'sini (tercihen Paylaşılan Erişim İmzası Uri'sini) belirtmek için bir kaynak parametresi içermelidir. Modeli oluştururken kullanılan tüm zaman serileri tek bir dosyaya sıkıştırılmış olmalıdır. Her zaman serisi, ilk sütunun zaman damgası, ikinci sütunun ise değer olduğu tek bir CSV dosyasında yer alır.
function trainMultivariateModel(body: AnomalyDetectorClientModelInfo, options?: AnomalyDetectorTrainMultivariateModelOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorTrainMultivariateModelResponse>
Parametreler
Eğitim isteği
Seçenekler parametreleri.
Döndürülenler
AnomalyDetector.trainMultivariateModel Devralındı
Azure SDK for JavaScript
Geri Bildirim
https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Çok yakında: 2024 boyunca, içerik için geri bildirim mekanizması olarak GitHub Sorunları’nı kullanımdan kaldıracak ve yeni bir geri bildirim sistemiyle değiştireceğiz. Daha fazla bilgi için bkz.Gönderin ve geri bildirimi görüntüleyin