AnomalyDetectorClient class

Paket:

@azure/ai-anomaly-detector

Azure Anomali Algılayıcısı hizmetiyle etkileşime yönelik istemci sınıfı.

Extends

AnomalyDetector

Oluşturucular

AnomalyDetectorClient(string, TokenCredential | KeyCredential, PipelineOptions)

AnomalyDetectorClient örneğini oluşturur. Örnek kullanım: import { AnomalyDetectorClient, AzureKeyCredential } from "@azure/ai-anomaly-detector"; const client = new AnomalyDetectorClient( "<service endpoint>", new AzureKeyCredential("<api key>") );

Devralınan Özellikler

apiVersion
endpoint

Devralınan Yöntemler

deleteMultivariateModel(string, AnomalyDetectorDeleteMultivariateModelOptionalParams)	Mevcut çok değişkenli modeli model kimliğine göre silme
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 erişilebilir bir Azure depolama Uri'sini (tercihen Paylaşılan Erişim İmzası Uri'sini) belirten bir kaynak bağlantı olmalıdır. Modeli oluştururken kullanılan tüm zaman serilerinin tek bir dosyaya sıkıştırılmış olması gerekir. Her zaman serisi şu şekilde olacaktır: ilk sütun zaman damgası, ikinci sütun ise değerdir.
detectChangePoint(DetectChangePointRequest, AnomalyDetectorDetectChangePointOptionalParams)	Her seri noktasının değişiklik noktası puanını değerlendirme
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.
detectLastPoint(DetectRequest, AnomalyDetectorDetectLastPointOptionalParams)	Bu işlem, en son işlemden önceki noktaları kullanarak bir model oluşturur. Bu yöntemle, hedef noktanın bir anomali olup olmadığını belirlemek için yalnızca geçmiş noktalar kullanılır. En son nokta algılama işlemi, iş ölçümlerinin gerçek zamanlı izleme senaryosuyla eşleşir.
exportModel(string, AnomalyDetectorExportModelOptionalParams)	Model Kimliğine göre çok değişkenli anomali algılama modelini dışarı aktarma
getDetectionResult(string, AnomalyDetectorGetDetectionResultOptionalParams)	DetectAnomalyAsync api'sinin döndürdiği resultId'ye göre çok değişkenli anomali algılama sonucu alma
getMultivariateModel(string, AnomalyDetectorGetMultivariateModelOptionalParams)	Eğitim durumu ve modelde kullanılan değişkenler de dahil olmak üzere çok değişkenli modelin ayrıntılı bilgilerini alın.
lastDetectAnomaly(string, LastDetectionRequest, AnomalyDetectorLastDetectAnomalyOptionalParams)	Anomali algılama için eşitlenmiş API.
listMultivariateModel(AnomalyDetectorListMultivariateModelOptionalParams)	Aboneliğin modellerini listeleme
sendOperationRequest(OperationArguments, OperationSpec, ServiceCallback<any>)	Sağlanan OperationSpec kullanılarak doldurulan bir HTTP isteği gönderin.
sendRequest(RequestPrepareOptions | WebResourceLike)	Sağlanan httpRequest'i gönderin.
trainMultivariateModel(AnomalyDetectorClientModelInfo, AnomalyDetectorTrainMultivariateModelOptionalParams)	Çok değişkenli bir anomali algılama modeli oluşturun ve eğitin. İstek, dışarıdan erişilebilir bir Azure depolama Uri'sini (tercihen Paylaşılan Erişim İmzası Uri'sini) belirtmek için bir kaynak parametresi içermelidir. Modeli oluştururken kullanılan tüm zaman serilerinin tek bir dosyaya sıkıştırılmış olması gerekir. 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 örneğini 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

TokenCredential | KeyCredential

Hizmete yönelik isteklerin kimliğini doğrulamak için kullanılır.

options

PipelineOptions

Form Tanıma istemcisini yapılandırmak için kullanılır.

Devralınan Özellik Detayları

apiVersion

apiVersion: string

Özellik Değeri

string

AnomalyDetector.apiVersion'danDevralındı

endpoint

endpoint: string

Özellik Değeri

string

AnomalyDetector.endpoint'danDevralındı

Devralınan Yöntemin Ayrıntıları

deleteMultivariateModel(string, AnomalyDetectorDeleteMultivariateModelOptionalParams)

Mevcut çok değişkenli modeli model kimliğine göre silme

function deleteMultivariateModel(modelId: string, options?: AnomalyDetectorDeleteMultivariateModelOptionalParams): Promise<RestResponse>

Parametreler

modelId

string

Model tanımlayıcısı.

options

AnomalyDetectorDeleteMultivariateModelOptionalParams

Seçenekler parametreleri.

Döndürülenler

Promise<RestResponse>

AnomalyDetector.deleteMultivariateModel'denDevralındı

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 erişilebilir bir Azure depolama Uri'sini (tercihen Paylaşılan Erişim İmzası Uri'sini) belirten bir kaynak bağlantı olmalıdır. Modeli oluştururken kullanılan tüm zaman serilerinin tek bir dosyaya sıkıştırılmış olması gerekir. Her zaman serisi şu şekilde 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

options

AnomalyDetectorDetectAnomalyOptionalParams

Seçenekler parametreleri.

Döndürülenler

Promise<AnomalyDetectorDetectAnomalyResponse>

AnomalyDetector.detectAnomaly'denDevralındı

detectChangePoint(DetectChangePointRequest, AnomalyDetectorDetectChangePointOptionalParams)

Her seri noktasının değişiklik noktası puanını değerlendirme

function detectChangePoint(body: DetectChangePointRequest, options?: AnomalyDetectorDetectChangePointOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorDetectChangePointResponse>

Parametreler

body

DetectChangePointRequest

Zaman serisi noktaları ve ayrıntı düzeyi gereklidir. Gerekirse istekte gelişmiş model parametreleri de ayarlanabilir.

options

AnomalyDetectorDetectChangePointOptionalParams

Seçenekler parametreleri.

Döndürülenler

Promise<AnomalyDetectorDetectChangePointResponse>

AnomalyDetector.detectChangePoint'tenDevralındı

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 istekte de ayarlanabilir.

options

AnomalyDetectorDetectEntireSeriesOptionalParams

Seçenekler parametreleri.

Döndürülenler

Promise<AnomalyDetectorDetectEntireSeriesResponse>

AnomalyDetector.detectEntireSeries'tenDevralındı

detectLastPoint(DetectRequest, AnomalyDetectorDetectLastPointOptionalParams)

Bu işlem, en son işlemden önceki noktaları kullanarak bir model oluşturur. Bu yöntemle, hedef noktanın bir 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 istekte de ayarlanabilir.

options

AnomalyDetectorDetectLastPointOptionalParams

Seçenekler parametreleri.

Döndürülenler

Promise<AnomalyDetectorDetectLastPointResponse>

AnomalyDetector.detectLastPoint'tenDevralındı

exportModel(string, AnomalyDetectorExportModelOptionalParams)

Model Kimliğine göre çok değişkenli anomali algılama modelini dışarı aktarma

function exportModel(modelId: string, options?: AnomalyDetectorExportModelOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorExportModelResponse>

Parametreler

modelId

string

Model tanımlayıcısı.

options

AnomalyDetectorExportModelOptionalParams

Seçenekler parametreleri.

Döndürülenler

Promise<AnomalyDetectorExportModelResponse>

AnomalyDetector.exportModel'denDevralındı

getDetectionResult(string, AnomalyDetectorGetDetectionResultOptionalParams)

DetectAnomalyAsync api'sinin döndürdiği resultId'ye göre çok değişkenli anomali algılama sonucu alma

function getDetectionResult(resultId: string, options?: AnomalyDetectorGetDetectionResultOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorGetDetectionResultResponse>

Parametreler

resultId

string

Sonuç tanımlayıcısı.

options

AnomalyDetectorGetDetectionResultOptionalParams

Seçenekler parametreleri.

Döndürülenler

Promise<AnomalyDetectorGetDetectionResultResponse>

AnomalyDetector.getDetectionResult'tanDevralındı

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.

options

AnomalyDetectorGetMultivariateModelOptionalParams

Seçenekler parametreleri.

Döndürülenler

Promise<AnomalyDetectorGetMultivariateModelResponse>

AnomalyDetector.getMultivariateModel'denDevralındı

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.

options

AnomalyDetectorLastDetectAnomalyOptionalParams

Seçenekler parametreleri.

Döndürülenler

Promise<AnomalyDetectorLastDetectAnomalyResponse>

AnomalyDetector.lastDetectAnomaly'denDevralındı

listMultivariateModel(AnomalyDetectorListMultivariateModelOptionalParams)

Aboneliğin modellerini listeleme

function listMultivariateModel(options?: AnomalyDetectorListMultivariateModelOptionalParams): PagedAsyncIterableIterator<AnomalyDetectorClientModelSnapshot, AnomalyDetectorClientModelSnapshot[], PageSettings>

Parametreler

options

AnomalyDetectorListMultivariateModelOptionalParams

Seçenekler parametreleri.

Döndürülenler

PagedAsyncIterableIterator<AnomalyDetectorClientModelSnapshot, AnomalyDetectorClientModelSnapshot[], PageSettings>

AnomalyDetector.listMultivariateModel'denDevralındı

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'tenDevralındı

sendRequest(RequestPrepareOptions | WebResourceLike)

Sağlanan httpRequest'i gönderin.

function sendRequest(options: RequestPrepareOptions | WebResourceLike): Promise<HttpOperationResponse>

Parametreler

options

RequestPrepareOptions | WebResourceLike

Döndürülenler

Promise<HttpOperationResponse>

AnomalyDetector.sendRequest'tenDevralındı

trainMultivariateModel(AnomalyDetectorClientModelInfo, AnomalyDetectorTrainMultivariateModelOptionalParams)

Çok değişkenli bir anomali algılama modeli oluşturun ve eğitin. İstek, dışarıdan erişilebilir bir Azure depolama Uri'sini (tercihen Paylaşılan Erişim İmzası Uri'sini) belirtmek için bir kaynak parametresi içermelidir. Modeli oluştururken kullanılan tüm zaman serilerinin tek bir dosyaya sıkıştırılmış olması gerekir. 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

body

AnomalyDetectorClientModelInfo

Eğitim isteği

options

AnomalyDetectorTrainMultivariateModelOptionalParams

Seçenekler parametreleri.

Döndürülenler

Promise<AnomalyDetectorTrainMultivariateModelResponse>

AnomalyDetector.trainMultivariateModel'denDevralındı