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異常偵測器程式

Azure Databricks
Azure 服務匯流排
Azure 儲存體帳戶

本文提供近乎實時的異常偵測程序實作架構。

架構

異常偵測器進程架構的圖表。

下載此架構的 Visio 檔案。

資料流程

  1. 時間序列數據可能來自多個來源，例如 適用於 MySQL 的 Azure 資料庫、Blob 記憶體、事件中樞、Azure Cosmos DB、SQL 資料庫 和 適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫。
  2. 數據會從各種記憶體來源擷取到計算中，以便由 異常偵測程式 監視。
  3. Databricks 可協助匯總、取樣及計算原始數據，以產生具有偵測結果的時間。 Databricks 能夠處理數據流和靜態數據。 串流分析和 Azure Synapse 可以根據需求做為替代方案。
  4. 異常偵測器 API 會偵測異常，並傳回要計算的結果。
  5. 異常相關的元數據已排入佇列。
  6. Application Insights 會根據異常相關元數據從消息佇列挑選訊息，並傳送有關異常的警示。
  7. 結果會儲存在 Azure Data Lake Service Gen2 中。
  8. Web 應用程式和 Power BI 可以將異常偵測的結果可視化。

元件

用來實作此架構的重要技術：

  • 服務匯流排：可靠的雲端傳訊即服務 （MaaS） 和簡單的混合式整合。
  • Azure Databricks：快速、簡單且共同作業的 Apache Spark 型分析服務。
  • Power BI：互動式數據視覺效果 BI 工具。
  • 儲存體 帳戶：持久、高可用性且可大幅調整的雲端記憶體。
  • 認知服務：具有 REST API 和用戶端連結庫 SDK 的雲端式服務，可協助您在應用程式中建置認知智慧。
  • Logic Apps：無伺服器平臺，可用來建置整合應用程式、數據和服務的企業工作流程。 在此架構中，邏輯應用程式會由 HTTP 要求觸發。
  • Azure Data Lake 儲存體 Gen2：Azure Data Lake 儲存體 Gen2 提供文件系統語意、檔案層級安全性和規模。
  • Application Insights：Application Insights 是 Azure 監視器的一項功能，可提供可延伸的應用程式效能管理（APM）和即時 Web 應用程式的監視。

替代項目

  • 使用 Kafka 的事件中樞：執行您自己的 Kafka 叢集的替代方案。 此事件中樞功能提供與 Kafka API 相容的端點。
  • Azure Synapse Analytics：整合企業數據倉儲和巨量數據分析的分析服務。
  • Azure 機器學習：在雲端式環境中建置、定型、部署及管理自定義機器學習/異常偵測模型。

案例詳細資料

Azure 認知服務 異常偵測程式 API 可讓您監視和偵測時間序列數據中的異常狀況，而不需要知道機器學習。 不論產業、案例或數據量為何，API 的演算法都會自動識別並套用最適合您時間序列數據的模型。 它們會決定異常偵測、預期值和異常數據點的界限。

潛在的使用案例

異常偵測可協助監視的某些區域：

  • 銀行欺詐（金融業）
  • 結構缺陷（製造業）
  • 醫療問題 （醫療保健行業）

考量

這些考慮會實作 Azure Well-Architected Framework 的支柱，這是一組指導原則，可用來改善工作負載的品質。 如需詳細資訊，請參閱 Microsoft Azure Well-Architected Framework。

延展性

此範例案例中使用的大部分元件都是會自動調整的受控服務。

如需設計可調整解決方案的一般指引，請參閱 Azure 架構中心的效能效率檢查清單 。

安全性

安全性可提供針對蓄意攻擊和濫用寶貴數據和系統的保證。 如需詳細資訊，請參閱 安全性要素概觀。

Azure 資源的 受控識別可用來提供帳戶內部其他資源的存取權，然後指派給您的 Azure Functions。 允許這些身分識別只存取必要的資源，以確保不會向您的函式公開任何額外專案（且可能向您的客戶公開）。

如需設計安全解決方案的一般指引，請參閱 Azure 安全性檔。

復原

此案例中的所有元件都會受到管理，因此在區域層級，它們都會自動復原。

如需設計復原解決方案的一般指引，請參閱 設計適用於 Azure 的復原應用程式。

成本最佳化

成本優化是考慮如何減少不必要的費用，並提升營運效率。 如需詳細資訊，請參閱 成本優化要素概觀。

若要探索執行此案例的成本，請參閱預先填入的計算機，其中包含所有服務。 若要查看特定使用案例的定價如何變更，請變更適當的變數，以符合您預期的流量/數據量。

我們已根據流量量提供三個範例成本配置檔（我們假設所有影像的大小都是 100 kb）：

參與者

本文由 Microsoft 維護。 原始投稿人如下。

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