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Tutorial: Detección de anomalías con los servicios de Azure AI

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En este tutorial, aprenderá a enriquecer fácilmente los datos de Azure Synapse Analytics con los servicios de Azure AI. Además, utilizará el Detector de anomalías de Azure AI para buscar anomalías. Un usuario de Azure Synapse puede seleccionar simplemente una tabla para enriquecer la detección de anomalías.

Esta tutorial abarca lo siguiente:

  • Pasos para obtener un conjunto de datos de una tabla de Spark que contiene datos de series temporales.
  • Uso de un asistente de Azure Synapse para enriquecer los datos con el servicio Anomaly Detector.

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Requisitos previos

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Creación de una tabla de Spark

En este tutorial, es necesario tener una tabla de Spark.

Cree un cuaderno de PySpark y ejecute el código siguiente.

from pyspark.sql.functions import lit

df = spark.createDataFrame([
    ("1972-01-01T00:00:00Z", 826.0),
    ("1972-02-01T00:00:00Z", 799.0),
    ("1972-03-01T00:00:00Z", 890.0),
    ("1972-04-01T00:00:00Z", 900.0),
    ("1972-05-01T00:00:00Z", 766.0),
    ("1972-06-01T00:00:00Z", 805.0),
    ("1972-07-01T00:00:00Z", 821.0),
    ("1972-08-01T00:00:00Z", 20000.0),
    ("1972-09-01T00:00:00Z", 883.0),
    ("1972-10-01T00:00:00Z", 898.0),
    ("1972-11-01T00:00:00Z", 957.0),
    ("1972-12-01T00:00:00Z", 924.0),
    ("1973-01-01T00:00:00Z", 881.0),
    ("1973-02-01T00:00:00Z", 837.0),
    ("1973-03-01T00:00:00Z", 9000.0)
], ["timestamp", "value"]).withColumn("group", lit("series1"))

df.write.mode("overwrite").saveAsTable("anomaly_detector_testing_data")

Ahora debe aparecer una tabla de Spark denominada anomaly_detector_testing_data en la base de datos de Spark predeterminada.

Apertura del Asistente para servicios de Azure AI

  1. Haga clic con el botón derecho en la tabla de Spark que creó en el paso anterior. Seleccione Machine Learning>Predict with a model (Predecir con un modelo) para abrir el asistente.

    Captura de pantalla en la que se muestran las opciones que abren el Asistente para puntuación.

  2. Aparecerá un panel de configuración y se le pedirá que seleccione un modelo previamente entrenado. Seleccione Anomaly Detector.

    Captura de pantalla en la que se muestra que el modelo seleccionado es Anomaly Detector.

Configuración de Anomaly Detector

Especifique los datos siguientes para configurar Anomaly Detector:

  • Servicio vinculado de Azure Cognitive Services:como parte de los pasos de requisitos previos, debe crear un servicio vinculado a los servicios de Azure AI. Selecciónelo aquí.

  • Granularity (Granularidad): velocidad a la que se muestrean los datos. Elija monthly (mensualmente).

  • Timestamp column (Columna de marca de tiempo): columna que contiene los datos temporales de la serie. Elija timestamp (string) .

  • Columna de valor de serie temporal: columna que representa el valor de la serie en el momento especificado en la columna de marca de tiempo. Elija value (double) [valor (double)].

  • Columna de agrupación: columna que agrupa la serie. Es decir, todas las filas que tienen el mismo valor en esta columna deben formar una serie temporal. Elija group (string) [grupo (string)].

Cuando haya terminado, seleccione Open notebook (Abrir cuaderno). De este modo, se generará automáticamente un cuaderno con el código de PySpark que realiza la detección de anomalías mediante los servicios de Azure AI.

Captura de pantalla en la que se muestran los datos de configuración de Anomaly Detector.

Ejecución del cuaderno

El cuaderno que acaba de abrir utiliza la biblioteca SynapseML para conectarse a los servicios de Azure AI. El servicio vinculado de los servicios de Azure AI que proporcionó, le permite referenciar de forma segura a su servicio de Azure AI desde esta experiencia sin revelar secretos.

Ahora puede ejecutar todas las celdas para realizar la detección de anomalías. Seleccione Run all (Ejecutar todas). Descubra más información sobre el servicio Anomaly Detector de los servicios de Azure AI.

Captura de pantalla en la que se muestra la detección de anomalías.

Pasos siguientes