AnomalyDetectorClient.DetectMultivariateLastAnomalyAsync Methode

Definition

Namespace:

Azure.AI.AnomalyDetector

Assembly:

Azure.AI.AnomalyDetector.dll

Paket:

Azure.AI.AnomalyDetector v3.0.0-preview.7

Überlädt

DetectMultivariateLastAnomalyAsync(String, MultivariateLastDetectionOptions, CancellationToken)	Erkennen von Anomalien am letzten Punkt des Anforderungstexts.
DetectMultivariateLastAnomalyAsync(String, RequestContent, RequestContext)	[Protokollmethode] Erkennen von Anomalien am letzten Punkt des Anforderungstexts Diese Protokollmethode ermöglicht die explizite Erstellung der Anforderung und Verarbeitung der Antwort für erweiterte Szenarien. Probieren Sie zunächst die einfachere DetectMultivariateLastAnomalyAsync(String, MultivariateLastDetectionOptions, CancellationToken) Komfortüberladung mit stark typisierten Modellen aus.

DetectMultivariateLastAnomalyAsync(String, MultivariateLastDetectionOptions, CancellationToken)

Source:

AnomalyDetectorClient.cs

Erkennen von Anomalien am letzten Punkt des Anforderungstexts.

public virtual System.Threading.Tasks.Task<Azure.Response<Azure.AI.AnomalyDetector.MultivariateLastDetectionResult>> DetectMultivariateLastAnomalyAsync (string modelId, Azure.AI.AnomalyDetector.MultivariateLastDetectionOptions options, System.Threading.CancellationToken cancellationToken = default);

abstract member DetectMultivariateLastAnomalyAsync : string * Azure.AI.AnomalyDetector.MultivariateLastDetectionOptions * System.Threading.CancellationToken -> System.Threading.Tasks.Task<Azure.Response<Azure.AI.AnomalyDetector.MultivariateLastDetectionResult>>
override this.DetectMultivariateLastAnomalyAsync : string * Azure.AI.AnomalyDetector.MultivariateLastDetectionOptions * System.Threading.CancellationToken -> System.Threading.Tasks.Task<Azure.Response<Azure.AI.AnomalyDetector.MultivariateLastDetectionResult>>

Public Overridable Function DetectMultivariateLastAnomalyAsync (modelId As String, options As MultivariateLastDetectionOptions, Optional cancellationToken As CancellationToken = Nothing) As Task(Of Response(Of MultivariateLastDetectionResult))

Parameter

modelId

String

Modellbezeichner.

options

MultivariateLastDetectionOptions

Anforderung der letzten Erkennung.

cancellationToken

CancellationToken

Das zu verwendende Abbruchtoken.

Gibt zurück

Task<Response<MultivariateLastDetectionResult>>

Ausnahmen

ArgumentNullException

modelId oder options ist NULL.

ArgumentException

modelId ist eine leere Zeichenfolge und wurde erwartet, dass sie nicht leer ist.

Beispiele

In diesem Beispiel wird gezeigt, wie DetectMultivariateLastAnomalyAsync mit den erforderlichen Parametern aufgerufen wird.

var credential = new AzureKeyCredential("<key>");
var endpoint = new Uri("<https://my-service.azure.com>");
var client = new AnomalyDetectorClient(endpoint, credential);

var options = new MultivariateLastDetectionOptions(new VariableValues[] 
{
    new VariableValues("<variable>", new string[] 
{
        "<null>"
    }, new float[] 
{
        3.14f
    })
})
{
    TopContributorCount = 1234,
};
var result = await client.DetectMultivariateLastAnomalyAsync("<modelId>", options);

Hinweise

Übermitteln Sie eine multivariate Anomalieerkennungsaufgabe mit dem modelId-Wert eines trainierten Modells und Rückschlussdaten. Die Rückschlussdaten sollten im JSON-Format in den Anforderungstext eingefügt werden. Die Anforderung wird synchron abgeschlossen und gibt die Erkennung sofort im Antworttext zurück.

DetectMultivariateLastAnomalyAsync(String, RequestContent, RequestContext)

Source:

AnomalyDetectorClient.cs

[Protokollmethode] Erkennen von Anomalien am letzten Punkt des Anforderungstexts

• Diese Protokollmethode ermöglicht die explizite Erstellung der Anforderung und Verarbeitung der Antwort für erweiterte Szenarien.
• Probieren Sie zunächst die einfachere DetectMultivariateLastAnomalyAsync(String, MultivariateLastDetectionOptions, CancellationToken) Komfortüberladung mit stark typisierten Modellen aus.

public virtual System.Threading.Tasks.Task<Azure.Response> DetectMultivariateLastAnomalyAsync (string modelId, Azure.Core.RequestContent content, Azure.RequestContext context = default);

abstract member DetectMultivariateLastAnomalyAsync : string * Azure.Core.RequestContent * Azure.RequestContext -> System.Threading.Tasks.Task<Azure.Response>
override this.DetectMultivariateLastAnomalyAsync : string * Azure.Core.RequestContent * Azure.RequestContext -> System.Threading.Tasks.Task<Azure.Response>

Public Overridable Function DetectMultivariateLastAnomalyAsync (modelId As String, content As RequestContent, Optional context As RequestContext = Nothing) As Task(Of Response)

Parameter

modelId

String

Modellbezeichner.

content

RequestContent

Der Inhalt, der als Text der Anforderung gesendet werden soll.

context

RequestContext

Der Anforderungskontext, der das Standardverhalten der Clientpipeline pro Aufruf außer Kraft setzen kann.

Gibt zurück

Task<Response>

Die vom Dienst zurückgegebene Antwort.

Ausnahmen

ArgumentNullException

modelId oder content ist NULL.

ArgumentException

modelId ist eine leere Zeichenfolge und wurde erwartet, dass sie nicht leer ist.

RequestFailedException

Der Dienst hat einen nicht erfolgreichen status Code zurückgegeben.

Beispiele

In diesem Beispiel wird gezeigt, wie DetectMultivariateLastAnomalyAsync mit erforderlichen Parametern und Anforderungsinhalten aufgerufen und das Ergebnis analysiert wird.

var credential = new AzureKeyCredential("<key>");
var endpoint = new Uri("<https://my-service.azure.com>");
var client = new AnomalyDetectorClient(endpoint, credential);

var data = new {
    variables = new[] {
        new {
            variable = "<variable>",
            timestamps = new[] {
                "<String>"
            },
            values = new[] {
                123.45f
            },
        }
    },
};

Response response = await client.DetectMultivariateLastAnomalyAsync("<modelId>", RequestContent.Create(data));

JsonElement result = JsonDocument.Parse(response.ContentStream).RootElement;
Console.WriteLine(result.ToString());

In diesem Beispiel wird gezeigt, wie DetectMultivariateLastAnomalyAsync mit allen Parametern und Anforderungsinhalten aufgerufen und das Ergebnis analysiert wird.

var credential = new AzureKeyCredential("<key>");
var endpoint = new Uri("<https://my-service.azure.com>");
var client = new AnomalyDetectorClient(endpoint, credential);

var data = new {
    variables = new[] {
        new {
            variable = "<variable>",
            timestamps = new[] {
                "<String>"
            },
            values = new[] {
                123.45f
            },
        }
    },
    topContributorCount = 1234,
};

Response response = await client.DetectMultivariateLastAnomalyAsync("<modelId>", RequestContent.Create(data), new RequestContext());

JsonElement result = JsonDocument.Parse(response.ContentStream).RootElement;
Console.WriteLine(result.GetProperty("variableStates")[0].GetProperty("variable").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("variableStates")[0].GetProperty("filledNARatio").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("variableStates")[0].GetProperty("effectiveCount").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("variableStates")[0].GetProperty("firstTimestamp").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("variableStates")[0].GetProperty("lastTimestamp").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("results")[0].GetProperty("timestamp").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("results")[0].GetProperty("value").GetProperty("isAnomaly").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("results")[0].GetProperty("value").GetProperty("severity").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("results")[0].GetProperty("value").GetProperty("score").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("results")[0].GetProperty("value").GetProperty("interpretation")[0].GetProperty("variable").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("results")[0].GetProperty("value").GetProperty("interpretation")[0].GetProperty("contributionScore").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("results")[0].GetProperty("value").GetProperty("interpretation")[0].GetProperty("correlationChanges").GetProperty("changedVariables")[0].ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("results")[0].GetProperty("errors")[0].GetProperty("code").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("results")[0].GetProperty("errors")[0].GetProperty("message").ToString());

Hinweise

Übermitteln Sie eine multivariate Anomalieerkennungsaufgabe mit der modelId der trainierten Modell- und Rückschlussdaten, und die Rückschlussdaten sollten in einem JSON-Format in den Anforderungstext eingefügt werden. Die Anforderung wird synchron abgeschlossen und gibt die Erkennung sofort im Antworttext zurück.

Im Folgenden finden Sie das JSON-Schema für die Anforderungs- und Antwortnutzlasten.

Anforderungstext:

Schema für MultivariateLastDetectionOptions:

{
  variables: [
    {
      variable: string, # Required.
      timestamps: [string], # Required.
      values: [number], # Required.
    }
  ], # Required.
  topContributorCount: number, # Required.
}

Antworttext:

Schema für MultivariateLastDetectionResult:

{
  variableStates: [
    {
      variable: string, # Optional.
      filledNARatio: number, # Optional.
      effectiveCount: number, # Optional.
      firstTimestamp: string (date & time), # Optional.
      lastTimestamp: string (date & time), # Optional.
    }
  ], # Optional.
  results: [AnomalyState], # Optional.
}