Biblioteca cliente de Azure Anomaly Detector para JavaScript: versión 3.0.0-beta.5
Azure AnomalyDetector La API permite supervisar y detectar anomalías en los datos de serie temporal con aprendizaje automático.
Vínculos principales:
Conceptos clave
AnomalyDetectorClient proporciona métodos para la detección de anomalías:
-
detectEntireSeries- Detecta anomalías en un conjunto de datos completo. -
detectLastPoint- Detecta anomalías en el punto de datos más reciente. -
detectChangePoint- Evalúa la puntuación de punto de cambio de cada punto de serie.
Introducción
Entornos admitidos actualmente
- Versiones de LTS de Node.js
- Versiones más recientes de Safari, Chrome, Edge y Firefox.
Para más información, consulte la directiva de compatibilidad.
Requisitos previos
- Una suscripción de Azure.
- Un recurso de Anomaly Detector existente.
Si usa la CLI de Azure, reemplace <your-resource-group-name> y <your-resource-name> por sus propios nombres únicos:
az cognitiveservices account create --kind AnomalyDetector --resource-group <your-resource-group-name> --name <your-resource-name>
Instalar el paquete @azure/ai-anomaly-detector
Instale la biblioteca cliente de Azure Anomaly Detector para JavaScript con npm:
npm install @azure/ai-anomaly-detector
Crear y autenticar una AnomalyDetectorClient
Para crear un objeto de cliente para acceder a la API de Anomaly Detector, necesitará el endpoint de su recurso de Anomaly Detector y un credential. El cliente Anomaly Detector puede usar credenciales de Azure Active Directory o una credencial de clave de API para autenticarse.
Para encontrar el punto de conexión del recurso de Anomaly Detector en Azure Portal, haga clic Keys and Endpoint en Administración de recursos en el menú o en el fragmento de código de la CLI de Azure siguiente:
az cognitiveservices account show --name <your-resource-name> --resource-group <your-resource-group-name> --query "endpoint"
Uso de una clave de API
Use Azure Portal para ir al recurso de Anomaly Detector y recuperar una clave de API; para ello, haga clic Keys and Endpoint en Administración de recursos o use el fragmento de código de la CLI de Azure siguiente:
Nota: A veces, la clave de API se conoce como "clave de suscripción" o "clave de API de suscripción".
az cognitiveservices account keys list --resource-group <your-resource-group-name> --name <your-resource-name>
Una vez que tenga una clave de API y un punto de conexión, puede usar la AzureKeyCredential clase para autenticar el cliente de la siguiente manera:
const { AnomalyDetectorClient, AzureKeyCredential } = require("@azure/ai-anomaly-detector");
const client = new AnomalyDetectorClient("<endpoint>", new AzureKeyCredential("<API key>"));
Uso de una credencial de Azure Active Directory
La autenticación de clave de API de cliente se usa en la mayoría de los ejemplos, pero también puede autenticarse con Azure Active Directory mediante la [biblioteca de identidades de Azure]. Para usar el proveedor DefaultAzureCredential que se muestra a continuación u otros proveedores de credenciales proporcionados con el SDK de Azure, instale el paquete @azure/identity:
npm install @azure/identity
También deberá registrar una nueva aplicación de AAD y conceder acceso a Anomaly Detector mediante la asignación del rol a la "Cognitive Services User" entidad de servicio (tenga en cuenta que otros roles "Owner" como no concederán los permisos necesarios, solo "Cognitive Services User" serán suficientes para ejecutar los ejemplos y el código de ejemplo).
Establezca los valores del identificador de cliente, el identificador de inquilino y el secreto de cliente de la aplicación de AAD como variables de entorno: AZURE_CLIENT_ID, , AZURE_TENANT_IDAZURE_CLIENT_SECRET.
const { AnomalyDetectorClient } = require("@azure/ai-anomaly-detector");
const { DefaultAzureCredential } = require("@azure/identity");
const client = new AnomalyDetectorClient("<endpoint>", new DefaultAzureCredential());
Ejemplos
Detectar puntos de cambio
En este ejemplo se muestra cómo detectar puntos de cambio en toda la serie.
const { AnomalyDetectorClient, TimeGranularity } = require("@azure/ai-anomaly-detector");
const { AzureKeyCredential } = require("@azure/core-auth");
// You will need to set this environment variables in .env file or edit the following values
const apiKey = process.env["API_KEY"] || "";
const endpoint = process.env["ENDPOINT"] || "";
async function main() {
// create client
const client = new AnomalyDetectorClient(endpoint, new AzureKeyCredential(apiKey));
// construct request
const request = {
series: [
{ timestamp: new Date("2018-03-01T00:00:00Z"), value: 32858923 },
{ timestamp: new Date("2018-03-02T00:00:00Z"), value: 29615278 },
{ timestamp: new Date("2018-03-03T00:00:00Z"), value: 22839355 },
{ timestamp: new Date("2018-03-04T00:00:00Z"), value: 25948736 },
{ timestamp: new Date("2018-03-05T00:00:00Z"), value: 34139159 },
{ timestamp: new Date("2018-03-06T00:00:00Z"), value: 33843985 },
{ timestamp: new Date("2018-03-07T00:00:00Z"), value: 33637661 },
{ timestamp: new Date("2018-03-08T00:00:00Z"), value: 32627350 },
{ timestamp: new Date("2018-03-09T00:00:00Z"), value: 29881076 },
{ timestamp: new Date("2018-03-10T00:00:00Z"), value: 22681575 },
{ timestamp: new Date("2018-03-11T00:00:00Z"), value: 24629393 },
{ timestamp: new Date("2018-03-12T00:00:00Z"), value: 34010679 },
{ timestamp: new Date("2018-03-13T00:00:00Z"), value: 33893888 },
{ timestamp: new Date("2018-03-14T00:00:00Z"), value: 33760076 },
{ timestamp: new Date("2018-03-15T00:00:00Z"), value: 33093515 }
],
granularity: TimeGranularity.daily
};
// get change point detect results
const result = await client.detectChangePoint(request);
const isChangePointDetected = result.isChangePoint.some((changePoint) => changePoint);
if (isChangePointDetected) {
console.log("Change points were detected from the series at index:");
result.isChangePoint.forEach((changePoint, index) => {
if (changePoint === true) {
console.log(index);
}
});
} else {
console.log("There is no change point detected from the series.");
}
// output:
// Change points were detected from the series at index:
// 9
}
main().catch((err) => {
console.error("The sample encountered an error:", err);
});
Puede encontrar más ejemplos aquí.
Solución de problemas
Registro
La habilitación del registro puede ayudar a descubrir información útil sobre los errores. Para ver un registro de solicitudes y respuestas HTTP, establezca la variable de entorno AZURE_LOG_LEVEL en info. Como alternativa, el registro se puede habilitar en tiempo de ejecución llamando a setLogLevel en @azure/logger:
import { setLogLevel } from "@azure/logger";
setLogLevel("info");
Para obtener instrucciones más detalladas sobre cómo habilitar los registros, consulte los documentos del paquete @azure/logger.
Pasos siguientes
Eche un vistazo al directorio de ejemplos para obtener ejemplos detallados sobre cómo usar esta biblioteca.
Contribuciones
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