AnomalyDetectorClient.DetectMultivariateBatchAnomaly Método

Definición

Espacio de nombres:

Azure.AI.AnomalyDetector

Ensamblado:

Azure.AI.AnomalyDetector.dll

Paquete:

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

Sobrecargas

DetectMultivariateBatchAnomaly(String, MultivariateBatchDetectionOptions, CancellationToken)	Detecte anomalías multivariante.
DetectMultivariateBatchAnomaly(String, RequestContent, RequestContext)	[Método Protocol] Detección de anomalías multivariante Este método de protocolo permite la creación explícita de la solicitud y el procesamiento de la respuesta para escenarios avanzados. Pruebe primero la sobrecarga de comodidad más DetectMultivariateBatchAnomaly(String, MultivariateBatchDetectionOptions, CancellationToken) sencilla con modelos fuertemente tipados.

DetectMultivariateBatchAnomaly(String, MultivariateBatchDetectionOptions, CancellationToken)

Source:

AnomalyDetectorClient.cs

Detecte anomalías multivariante.

public virtual Azure.Response<Azure.AI.AnomalyDetector.MultivariateDetectionResult> DetectMultivariateBatchAnomaly (string modelId, Azure.AI.AnomalyDetector.MultivariateBatchDetectionOptions options, System.Threading.CancellationToken cancellationToken = default);

abstract member DetectMultivariateBatchAnomaly : string * Azure.AI.AnomalyDetector.MultivariateBatchDetectionOptions * System.Threading.CancellationToken -> Azure.Response<Azure.AI.AnomalyDetector.MultivariateDetectionResult>
override this.DetectMultivariateBatchAnomaly : string * Azure.AI.AnomalyDetector.MultivariateBatchDetectionOptions * System.Threading.CancellationToken -> Azure.Response<Azure.AI.AnomalyDetector.MultivariateDetectionResult>

Public Overridable Function DetectMultivariateBatchAnomaly (modelId As String, options As MultivariateBatchDetectionOptions, Optional cancellationToken As CancellationToken = Nothing) As Response(Of MultivariateDetectionResult)

Parámetros

modelId

String

Identificador del modelo.

options

MultivariateBatchDetectionOptions

Solicitud de detección de anomalías multivariante.

cancellationToken

CancellationToken

Token de cancelación que se va a usar.

Devoluciones

Response<MultivariateDetectionResult>

Excepciones

ArgumentNullException

modelId o options es null.

ArgumentException

modelId es una cadena vacía y se esperaba que no estuviera vacía.

Ejemplos

En este ejemplo se muestra cómo llamar a DetectMultivariateBatchAnomaly con parámetros necesarios.

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

var options = new MultivariateBatchDetectionOptions("<dataSource>", 1234, DateTimeOffset.UtcNow, DateTimeOffset.UtcNow);
var result = client.DetectMultivariateBatchAnomaly("<modelId>", options);

Comentarios

Envíe una tarea de detección de anomalías multivariante con el valor modelId de un modelo entrenado y datos de inferencia. El esquema de entrada debe ser el mismo con la solicitud de entrenamiento. La solicitud finalizará de forma asincrónica y devolverá un valor resultId para consultar el resultado de la detección. La solicitud debe ser un vínculo de origen para indicar un URI de Azure Storage accesible externamente que apunte a una carpeta Azure Blob Storage o apunte a un archivo CSV en Azure Blob Storage.

DetectMultivariateBatchAnomaly(String, RequestContent, RequestContext)

Source:

AnomalyDetectorClient.cs

[Método Protocol] Detección de anomalías multivariante

• Este método de protocolo permite la creación explícita de la solicitud y el procesamiento de la respuesta para escenarios avanzados.
• Pruebe primero la sobrecarga de comodidad más DetectMultivariateBatchAnomaly(String, MultivariateBatchDetectionOptions, CancellationToken) sencilla con modelos fuertemente tipados.

public virtual Azure.Response DetectMultivariateBatchAnomaly (string modelId, Azure.Core.RequestContent content, Azure.RequestContext context = default);

abstract member DetectMultivariateBatchAnomaly : string * Azure.Core.RequestContent * Azure.RequestContext -> Azure.Response
override this.DetectMultivariateBatchAnomaly : string * Azure.Core.RequestContent * Azure.RequestContext -> Azure.Response

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

Parámetros

modelId

String

Identificador del modelo.

content

RequestContent

Contenido que se va a enviar como el cuerpo de la solicitud.

context

RequestContext

Contexto de solicitud, que puede invalidar los comportamientos predeterminados de la canalización de cliente por llamada.

Devoluciones

Response

Respuesta devuelta por el servicio.

Excepciones

ArgumentNullException

modelId o content es null.

ArgumentException

modelId es una cadena vacía y se esperaba que no estuviera vacía.

RequestFailedException

El servicio devolvió un código de estado no correcto.

Ejemplos

En este ejemplo se muestra cómo llamar a DetectMultivariateBatchAnomaly con parámetros necesarios y solicitar contenido y analizar el resultado.

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

var data = new {
    dataSource = "<dataSource>",
    topContributorCount = 1234,
    startTime = "2022-05-10T14:57:31.2311892-04:00",
    endTime = "2022-05-10T14:57:31.2311892-04:00",
};

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

JsonElement result = JsonDocument.Parse(response.ContentStream).RootElement;
Console.WriteLine(result.GetProperty("resultId").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("summary").GetProperty("status").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("summary").GetProperty("errors")[0].GetProperty("code").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("summary").GetProperty("errors")[0].GetProperty("message").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("summary").GetProperty("variableStates")[0].GetProperty("variable").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("summary").GetProperty("variableStates")[0].GetProperty("filledNARatio").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("summary").GetProperty("variableStates")[0].GetProperty("effectiveCount").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("summary").GetProperty("variableStates")[0].GetProperty("firstTimestamp").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("summary").GetProperty("variableStates")[0].GetProperty("lastTimestamp").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("summary").GetProperty("setupInfo").GetProperty("dataSource").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("summary").GetProperty("setupInfo").GetProperty("topContributorCount").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("summary").GetProperty("setupInfo").GetProperty("startTime").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("summary").GetProperty("setupInfo").GetProperty("endTime").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());

Comentarios

Enviar tarea de detección de anomalías multivariante con el modelId de los datos de inferencia y modelo entrenados, el esquema de entrada debe ser el mismo con la solicitud de entrenamiento. La solicitud se completará de forma asincrónica y devolverá un resultId para consultar el resultado de la detección. La solicitud debe ser un vínculo de origen para indicar un URI de Azure Storage accesible externamente, ya sea que apunte a una carpeta de Azure Blob Storage o que apunte a un archivo CSV en Azure Blob Storage.

A continuación se muestra el esquema JSON para las cargas de solicitud y respuesta.

Cuerpo de la solicitud:

Esquema para MultivariateBatchDetectionOptions:

{
  dataSource: string, # Required.
  topContributorCount: number, # Required.
  startTime: string (date & time), # Required.
  endTime: string (date & time), # Required.
}

Cuerpo de la respuesta:

Esquema para MultivariateDetectionResult:

{
  resultId: string, # Required.
  summary: {
    status: "CREATED" | "RUNNING" | "READY" | "FAILED", # Required.
    errors: [ErrorResponse], # Optional.
    variableStates: [VariableState], # Optional.
    setupInfo: {
      dataSource: string, # Required.
      topContributorCount: number, # Required.
      startTime: string (date & time), # Required.
      endTime: string (date & time), # Required.
    }, # Required.
  }, # Required.
  results: [
    {
      timestamp: string (date & time), # Required.
      value: {
        isAnomaly: boolean, # Required.
        severity: number, # Required.
        score: number, # Required.
        interpretation: [AnomalyInterpretation], # Optional.
      }, # Optional.
      errors: [ErrorResponse], # Optional.
    }
  ], # Required.
}