AnomalyDetectorClient.DetectMultivariateBatchAnomalyAsync Método
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Parte de la información hace referencia a la versión preliminar del producto, que puede haberse modificado sustancialmente antes de lanzar la versión definitiva. Microsoft no otorga ninguna garantía, explícita o implícita, con respecto a la información proporcionada aquí.
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DetectMultivariateBatchAnomalyAsync(String, MultivariateBatchDetectionOptions, CancellationToken) |
Detecte anomalías multivariante. |
DetectMultivariateBatchAnomalyAsync(String, RequestContent, RequestContext) |
[Método Protocol] Detección de anomalías multivariante
|
DetectMultivariateBatchAnomalyAsync(String, MultivariateBatchDetectionOptions, CancellationToken)
- Source:
- AnomalyDetectorClient.cs
Detecte anomalías multivariante.
public virtual System.Threading.Tasks.Task<Azure.Response<Azure.AI.AnomalyDetector.MultivariateDetectionResult>> DetectMultivariateBatchAnomalyAsync (string modelId, Azure.AI.AnomalyDetector.MultivariateBatchDetectionOptions options, System.Threading.CancellationToken cancellationToken = default);
abstract member DetectMultivariateBatchAnomalyAsync : string * Azure.AI.AnomalyDetector.MultivariateBatchDetectionOptions * System.Threading.CancellationToken -> System.Threading.Tasks.Task<Azure.Response<Azure.AI.AnomalyDetector.MultivariateDetectionResult>>
override this.DetectMultivariateBatchAnomalyAsync : string * Azure.AI.AnomalyDetector.MultivariateBatchDetectionOptions * System.Threading.CancellationToken -> System.Threading.Tasks.Task<Azure.Response<Azure.AI.AnomalyDetector.MultivariateDetectionResult>>
Public Overridable Function DetectMultivariateBatchAnomalyAsync (modelId As String, options As MultivariateBatchDetectionOptions, Optional cancellationToken As CancellationToken = Nothing) As Task(Of Response(Of MultivariateDetectionResult))
Parámetros
- modelId
- String
Identificador del modelo.
Solicitud de detección de anomalías multivariante.
- cancellationToken
- CancellationToken
Token de cancelación que se va a usar.
Devoluciones
Excepciones
modelId
o options
es null.
modelId
es una cadena vacía y se esperaba que no estuviera vacía.
Ejemplos
En este ejemplo se muestra cómo llamar a DetectMultivariateBatchAnomalyAsync 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 = await client.DetectMultivariateBatchAnomalyAsync("<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.
Se aplica a
DetectMultivariateBatchAnomalyAsync(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 DetectMultivariateBatchAnomalyAsync(String, MultivariateBatchDetectionOptions, CancellationToken) sencilla con modelos fuertemente tipados.
public virtual System.Threading.Tasks.Task<Azure.Response> DetectMultivariateBatchAnomalyAsync (string modelId, Azure.Core.RequestContent content, Azure.RequestContext context = default);
abstract member DetectMultivariateBatchAnomalyAsync : string * Azure.Core.RequestContent * Azure.RequestContext -> System.Threading.Tasks.Task<Azure.Response>
override this.DetectMultivariateBatchAnomalyAsync : string * Azure.Core.RequestContent * Azure.RequestContext -> System.Threading.Tasks.Task<Azure.Response>
Public Overridable Function DetectMultivariateBatchAnomalyAsync (modelId As String, content As RequestContent, Optional context As RequestContext = Nothing) As Task(Of 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
Respuesta devuelta por el servicio.
Excepciones
modelId
o content
es null.
modelId
es una cadena vacía y se esperaba que no estuviera vacía.
El servicio devolvió un código de estado no correcto.
Ejemplos
En este ejemplo se muestra cómo llamar a DetectMultivariateBatchAnomalyAsync con los 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 = await client.DetectMultivariateBatchAnomalyAsync("<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.
}
Se aplica a
Azure SDK for .NET