Graf anomálií

Platí pro: ✅Microsoft Fabric✅Azure Data Explorer✅Azure Monitor✅Microsoft Sentinel

Vizualizace grafu anomálií se podobá časovému diagramu, ale zvýrazňuje anomálie pomocí funkce series_decompose_anomalies .

Poznámka:

Tuto vizualizaci lze použít pouze v kontextu operátoru vykreslování.

Syntaxe

T | render anomalychart [ propertyName = propertyValue [, (with ...]])

Přečtěte si další informace o konvencích syntaxe.

Parametry

Název	Type	Požadováno	Popis
T	string	✔️	Název vstupní tabulky
propertyName, propertyValue	string		Čárkami oddělený seznam párů vlastností klíč-hodnota. Viz podporované vlastnosti.

Podporované vlastnosti

Všechny vlastnosti jsou volitelné.

PropertyName	PropertyValue
accumulate	Určuje, jestli se hodnota každé míry přidá ke všem svým předchůdcům. (true nebo false)
legend	Zda se má zobrazit legenda nebo ne (visible nebo hidden).
series	Seznam sloupců oddělených čárkami, jejichž kombinované hodnoty pro záznam definují řadu, do které záznam patří.
ymin	Minimální hodnota, která se má zobrazit na ose Y.
ymax	Maximální hodnota, která se má zobrazit na ose Y.
title	Název vizualizace (typu string).
xaxis	Jak škálovat osu x (linear nebo log).
xcolumn	Který sloupec ve výsledku se používá pro osu x.
xtitle	Název osy x (typu string).
yaxis	Jak škálovat osu y (linear nebo log).
ycolumns	Seznam sloupců oddělených čárkami, které se skládají z hodnot zadaných pro hodnotu sloupce x.
ysplit	Jak rozdělit více vizualizací Další informace naleznete v tématu Více os y.
ytitle	Název osy y (typu string).
anomalycolumns	Čárkami oddělený seznam sloupců, které budou považovány za řadu anomálií a zobrazí se jako body v grafu.

ysplit vlastnost

Tato vizualizace podporuje rozdělení na více hodnot osy y. Podporované hodnoty této vlastnosti jsou:

ysplit	Popis
none	Pro všechna data řad se zobrazí jedna osa y. (Výchozí)
axes	Jeden graf se zobrazí s více osami y (jedna na řadu).
panels	Jeden graf se vykreslí pro každou ycolumn hodnotu (až do určitého limitu).

Příklad

Spuštění dotazu

let min_t = datetime(2017-01-05);
let max_t = datetime(2017-02-03 22:00);
let dt = 2h;
demo_make_series2
| make-series num=avg(num) on TimeStamp from min_t to max_t step dt by sid 
| where sid == 'TS1'   //  select a single time series for a cleaner visualization
| extend (anomalies, score, baseline) = series_decompose_anomalies(num, 1.5, -1, 'linefit')
| render anomalychart with(anomalycolumns=anomalies, title='Web app. traffic of a month, anomalies') //use "| render anomalychart with anomalycolumns=anomalies" to render the anomalies as bold points on the series charts.