クイックスタート: Multivariate Anomaly Detector クライアントライブラリを使用する

[アーティクル]
09/04/2024

重要

2023 年 9 月 20 日以降は、新しい Anomaly Detector リソースを作成できなくなります。 Anomaly Detector サービスは、2026 年 10 月 1 日に廃止されます。

C# 用 Anomaly Detector (多変量) クライアントライブラリを使ってみましょう。これらの手順に従ってパッケージをインストールすれば、サービスによって提供されるアルゴリズムが使用できるようになります。新しい Multivariate Anomaly Detector API を使用すると、機械学習の知識やラベル付けされたデータがなくても、一連のメトリックから異常を検出できる高度な AI を開発者が容易に統合することができます。異なる信号間の依存関係や相互相関が自動的に主要な要因として考慮されます。これにより、複雑なシステムを障害から予防的に保護することができます。

C# 用 Anomaly Detector (多変量) クライアントライブラリは、次の目的に使用します。

時系列のグループからシステムレベルの異常を検出する。
個々の時系列では得られる情報が少なく、すべての信号に着目して問題を検出する必要がある。
システム正常性をさまざまな側面から測定する数十個から数百個にのぼる各種センサーを使用して高価な物理資産の予測メンテナンスを行う。

ライブラリのリファレンスドキュメント | ライブラリのソースコード | パッケージ (NuGet)

前提条件

Azure サブスクリプション - 無料アカウントを作成します
最新バージョンの .NET Core
Azure サブスクリプションを入手したら、Azure portal で Anomaly Detector リソースを作成し、キーとエンドポイントを取得します。デプロイされるまで待ち、 [リソースに移動] ボタンを選択します。
- 対象のアプリケーションを Anomaly Detector API に接続するには、作成したリソースのキーとエンドポイントが必要です。このクイックスタートで後に示すコードに、自分のキーとエンドポイントを貼り付けます。 Free 価格レベル (F0) を使用してサービスを試用し、後から運用環境用の有料レベルにアップグレードすることができます。

設定

ストレージアカウントを作成する

Multivariate Anomaly Detector では、サンプルファイルを Azure Blob Storage に格納する必要があります。

Azure Storage アカウントを作成します。
[アクセス制御 (IAM)] に移動し、[追加] を選択してロールの割り当てを追加します。
[ストレージ BLOB データ閲覧者] のロールを探し、このアカウントの種類を強調表示して [次へ] を選択します。
[マネージド ID にアクセスを割り当てる] を選択し、[メンバー] を選択します。次に、前に作成した [Anomaly Detector リソース] を選択し、[レビューと割り当て] を選択します。

この構成は少し混乱することがあります。問題がある場合は、「多変量 Jupyter Notebook サンプル」を参照することをお勧めします。このプロセスについての詳細な説明があります。

サンプルデータをダウンロードする

このクイックスタートでは、サンプルデータ sample_data_5_3000.csv に対して 1 つのファイルを使用します。このファイルは、GitHub サンプルデータからダウンロードできます

次を実行してサンプルデータをダウンロードすることもできます。

curl "https://github.com/Azure-Samples/AnomalyDetector/blob/master/sampledata/multivariate/sample_data_5_3000.csv" --output sample_data_5_3000_.csv

サンプルデータをストレージアカウントにアップロードする

ストレージアカウントに移動し、[コンテナー] を選択し、新しいコンテナーを作成します。
[アップロード] を選択して sample_data_5_3000.csv をアップロードします。
アップロードしたデータを選択し、その BLOB URL をコピーします。これは、この先の手順でコードサンプルに追加する必要があります。

キーとエンドポイントを取得する

Anomaly Detector サービスに対する呼び出しを正しく行うには、次の値が必要です。

変数名	値
`ANOMALY_DETECTOR_ENDPOINT`	この値は、Azure portal からリソースを確認する際に、 [Keys & Endpoint](キーとエンドポイント) セクションで確認することができます。エンドポイントの例: `https://YOUR_RESOURCE_NAME.cognitiveservices.azure.com/`
`ANOMALY_DETECTOR_API_KEY`	API キーの値は、Azure portal でリソースを調べるときに、[キーとエンドポイント] セクションで確認できます。 `KEY1` または `KEY2` を使用できます。

Azure portal でリソースに移動します。 [エンドポイントとキー] は [リソース管理] セクションにあります。エンドポイントとアクセスキーをコピーします。これらは、API 呼び出しを認証するために両方とも必要です。 KEY1 または KEY2 を使用できます。常に 2 つのキーを用意しておくと、サービスを中断させることなく、キーのローテーションと再生成を安全に行うことができます。

環境変数を作成する

キーとエンドポイントの永続的な環境変数を作成して割り当てます。

重要

API キーを使用する場合は、それを Azure Key Vault などの別の場所に安全に保存します。 API キーは、コード内に直接含めないようにし、絶対に公開しないでください。

AI サービスのセキュリティの詳細については、「Azure AI サービスに対する要求の認証」を参照してください。

setx ANOMALY_DETECTOR_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE"

setx ANOMALY_DETECTOR_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE"

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('ANOMALY_DETECTOR_API_KEY', 'REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE', 'User')

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('ANOMALY_DETECTOR_ENDPOINT', 'REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE', 'User')

echo export ANOMALY_DETECTOR_API_KEY="REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" >> /etc/environment && source /etc/environment

echo export ANOMALY_DETECTOR_ENDPOINT="REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE" >> /etc/environment && source /etc/environment

新しい .NET Core アプリを作成する

コンソールウィンドウ (cmd、PowerShell、Bash など) で、dotnet new コマンドを使用し、anomaly-detector-quickstart-multivariate という名前で新しいコンソールアプリを作成します。このコマンドにより、次の C# ソースファイルを 1 つ使用する単純な "Hello World" プロジェクトが作成されます: Program.cs。

dotnet new console -n anomaly-detector-quickstart-multivariate

新しく作成されたアプリフォルダーにディレクトリを変更します。次を使用してアプリケーションをビルドできます。

dotnet build

ビルドの出力に警告やエラーが含まれないようにする必要があります。

...
Build succeeded.
 0 Warning(s)
 0 Error(s)
...

クライアントライブラリをインストールする

次のコマンドを使用して、アプリケーションディレクトリ内に .NET 用 Anomaly Detector クライアントライブラリをインストールします。

dotnet add package Azure.AI.AnomalyDetector --prerelease

プロジェクトディレクトリから program.cs ファイルを開いて、以下のコードに置き換えます。

using Azure.AI.AnomalyDetector;
using Azure;
using static System.Environment;

internal class Program
{
    private static void Main(string[] args)
    {
        string endpoint = GetEnvironmentVariable("ANOMALY_DETECTOR_ENDPOINT"); 
        string apiKey = GetEnvironmentVariable("ANOMALY_DETECTOR_API_KEY");
        string datasource = "Path-to-sample-file-in-your-storage-account";  // example path:https://docstest001.blob.core.windows.net/test/sample_data_5_3000.csv
        Console.WriteLine(endpoint);
        var endpointUri = new Uri(endpoint);
        var credential = new AzureKeyCredential(apiKey);

        //create client
        AnomalyDetectorClient client = new AnomalyDetectorClient(endpointUri, credential);

        // train
        TimeSpan offset = new TimeSpan(0);
        DateTimeOffset start_time = new DateTimeOffset(2021, 1, 2, 0, 0, 0, offset);
        DateTimeOffset end_time = new DateTimeOffset(2021, 1, 2, 5, 0, 0, offset);
        string model_id = null;
        try
        {
            model_id = TrainModel(client, datasource, start_time, end_time);

            // detect
            end_time = new DateTimeOffset(2021, 1, 2, 1, 0, 0, offset);
            MultivariateDetectionResult result = BatchDetect(client, datasource, model_id, start_time, end_time);
            if (result != null)
            {
                Console.WriteLine(string.Format("Result ID: {0}", result.ResultId.ToString()));
                Console.WriteLine(string.Format("Result summary: {0}", result.Summary.ToString()));
                Console.WriteLine(string.Format("Result length: {0}", result.Results.Count));
                Console.WriteLine(string.Format("Anomalies found: {0}", result.Results.Where(r => r.Value.IsAnomaly).Count()));
            }

            // delete
            DeleteModel(client, model_id);
        }
        catch (Exception e)
        {
            string msg = string.Format("Multivariate error. {0}", e.Message);
            Console.WriteLine(msg);
            throw;
        }

        int GetModelNumber(AnomalyDetectorClient client)
        {
            int model_number = 0;
            foreach (var multivariateModel in client.GetMultivariateModels())
            {
                model_number++;
            }
            return model_number;
        }

        string TrainModel(AnomalyDetectorClient client, string datasource, DateTimeOffset start_time, DateTimeOffset end_time, int max_tryout = 500)
        {
            try
            {
                Console.WriteLine("Training new model...");

                Console.WriteLine(string.Format("{0} available models before training.", GetModelNumber(client)));

                ModelInfo request = new ModelInfo(datasource, start_time, end_time);
                request.SlidingWindow = 200;

                Console.WriteLine("Training new model...(it may take a few minutes)");
                AnomalyDetectionModel response = client.TrainMultivariateModel(request);
                string trained_model_id = response.ModelId;
                Console.WriteLine(string.Format("Training model id is {0}", trained_model_id));

                // Wait until the model is ready. It usually takes several minutes
                ModelStatus? model_status = null;
                int tryout_count = 1;
                response = client.GetMultivariateModel(trained_model_id);
                while (tryout_count < max_tryout & model_status != ModelStatus.Ready & model_status != ModelStatus.Failed)
                {
                    Thread.Sleep(1000);
                    response = client.GetMultivariateModel(trained_model_id);
                    model_status = response.ModelInfo.Status;
                    Console.WriteLine(string.Format("try {0}, model_id: {1}, status: {2}.", tryout_count, trained_model_id, model_status));
                    tryout_count += 1;
                };

                if (model_status == ModelStatus.Ready)
                {
                    Console.WriteLine("Creating model succeeds.");
                    Console.WriteLine(string.Format("{0} available models after training.", GetModelNumber(client)));
                    return trained_model_id;
                }

                if (model_status == ModelStatus.Failed)
                {
                    Console.WriteLine("Creating model failed.");
                    Console.WriteLine("Errors:");
                    try
                    {
                        Console.WriteLine(string.Format("Error code: {0}, Message: {1}", response.ModelInfo.Errors[0].Code.ToString(), response.ModelInfo.Errors[0].Message.ToString()));
                    }
                    catch (Exception e)
                    {
                        Console.WriteLine(string.Format("Get error message fail: {0}", e.Message));
                    }
                }
                return null;
            }
            catch (Exception e)
            {
                Console.WriteLine(string.Format("Train error. {0}", e.Message));
                throw;
            }
        }

        MultivariateDetectionResult BatchDetect(AnomalyDetectorClient client, string datasource, string model_id, DateTimeOffset start_time, DateTimeOffset end_time, int max_tryout = 500)
        {
            try
            {
                Console.WriteLine("Start batch detect...");
                MultivariateBatchDetectionOptions request = new MultivariateBatchDetectionOptions(datasource, 10, start_time, end_time);

                Console.WriteLine("Start batch detection, this might take a few minutes...");
                MultivariateDetectionResult response = client.DetectMultivariateBatchAnomaly(model_id, request);
                string result_id = response.ResultId;
                Console.WriteLine(string.Format("result id is: {0}", result_id));

                // get detection result
                MultivariateDetectionResult resultResponse = client.GetMultivariateBatchDetectionResult(result_id);
                MultivariateBatchDetectionStatus result_status = resultResponse.Summary.Status;
                int tryout_count = 0;
                while (tryout_count < max_tryout & result_status != MultivariateBatchDetectionStatus.Ready & result_status != MultivariateBatchDetectionStatus.Failed)
                {
                    Thread.Sleep(1000);
                    resultResponse = client.GetMultivariateBatchDetectionResult(result_id);
                    result_status = resultResponse.Summary.Status;
                    Console.WriteLine(string.Format("try: {0}, result id: {1} Detection status is {2}", tryout_count, result_id, result_status.ToString()));
                    Console.Out.Flush();
                }

                if (result_status == MultivariateBatchDetectionStatus.Failed)
                {
                    Console.WriteLine("Detection failed.");
                    Console.WriteLine("Errors:");
                    try
                    {
                        Console.WriteLine(string.Format("Error code: {}. Message: {}", resultResponse.Summary.Errors[0].Code.ToString(), resultResponse.Summary.Errors[0].Message.ToString()));
                    }
                    catch (Exception e)
                    {
                        Console.WriteLine(string.Format("Get error message fail: {0}", e.Message));
                    }
                    return null;
                }
                return resultResponse;
            }
            catch (Exception e)
            {
                Console.WriteLine(string.Format("Detection error. {0}", e.Message));
                throw;
            }
        }

        void DeleteModel(AnomalyDetectorClient client, string model_id)
        {
            client.DeleteMultivariateModel(model_id);
            int model_number = GetModelNumber(client);
            Console.WriteLine(string.Format("{0} available models after deletion.", model_number));
        }
 
    }
}

アプリケーションの実行

自分のアプリケーションディレクトリで dotnet run コマンドを使用してアプリケーションを実行します。

dotnet run

リソースをクリーンアップする

Azure AI サービスサブスクリプションをクリーンアップして削除したい場合は、リソースまたはリソースグループを削除することができます。リソースグループを削除すると、そのリソースグループに関連付けられている他のリソースも削除されます。

次のステップ

JavaScript 用 Anomaly Detector (多変量) クライアントライブラリを使ってみましょう。これらの手順に従ってパッケージをインストールすれば、サービスによって提供されるアルゴリズムが使用できるようになります。新しい Multivariate Anomaly Detector API を使用すると、機械学習の知識やラベル付けされたデータがなくても、一連のメトリックから異常を検出できる高度な AI を開発者が容易に統合することができます。異なる信号間の依存関係や相互相関が自動的に主要な要因として考慮されます。これにより、複雑なシステムを障害から予防的に保護することができます。

JavaScript 用 Anomaly Detector (多変量) クライアントライブラリは、次の目的に使用します。

時系列のグループからシステムレベルの異常を検出する。
個々の時系列では詳細が得られず、すべてのシグナルを調べて問題を検出する必要がある場合。
システム正常性をさまざまな側面から測定する数十個から数百個にのぼる各種センサーを使用して高価な物理資産の予測メンテナンスを行う。

ライブラリのリファレンスドキュメント | ライブラリのソースコード | パッケージ (npm) | サンプルコード

前提条件

Azure サブスクリプション - 無料アカウントを作成します
最新バージョンの Node.js
Azure サブスクリプションを入手したら、Azure portal で Anomaly Detector リソースを作成し、キーとエンドポイントを取得します。デプロイされるまで待ち、 [リソースに移動] ボタンを選択します。
- 対象のアプリケーションを Anomaly Detector API に接続するには、作成したリソースのキーとエンドポイントが必要です。このクイックスタートで後に示すコードに、自分のキーとエンドポイントを貼り付けます。 Free 価格レベル (F0) を使用してサービスを試用し、後から運用環境用の有料レベルにアップグレードすることができます。

設定

新しい Node.js アプリケーションを作成する

コンソールウィンドウ (cmd、PowerShell、Bash など) で、ご利用のアプリ用に新しいディレクトリを作成し、そこに移動します。

mkdir myapp && cd myapp

npm init コマンドを実行し、package.json ファイルを使用して node アプリケーションを作成します。

npm init

index.js という名前のファイルを作成して次のライブラリをインポートします。

'use strict'

const fs = require('fs');
const parse = require("csv-parse/lib/sync");
const { AnomalyDetectorClient } = require('@azure/ai-anomaly-detector');
const { AzureKeyCredential } = require('@azure/core-auth');

自分のリソースの Azure エンドポイントおよびキー用の変数を作成します。サンプルデータファイル用にもう 1 つの変数を作成します。

Note

常に、2 つのキーのいずれかを使用できます。これは、セキュリティ保護されたキーのローテーションを可能にするためです。このクイックスタートでは、1 番目のキーを使用します。

const apiKey = "YOUR_API_KEY";
const endpoint = "YOUR_ENDPOINT";
const data_source = "YOUR_SAMPLE_ZIP_FILE_LOCATED_IN_AZURE_BLOB_STORAGE_WITH_SAS";

重要

終わったらコードからキーを削除し、公開しないよう注意してください。運用環境では、Azure Key Vault などの資格情報を格納してアクセスする安全な方法を使用します。詳細については、Azure AI サービスのセキュリティに関する記事を参照してください。

Anomaly Detector 多変量 API シリーズを使用するには、最初に独自のモデルをトレーニングする必要があります。トレーニングデータは、次の要件を満たす複数の時系列のセットです。

各時系列は、ヘッダー行として "timestamp" と "value" (すべて小文字) の 2 つの列のみを含む CSV ファイルである必要があります。 "timestamp" の値は、ISO 8601 に準拠している必要があります。"value" は、整数または小数点以下の桁数が任意の小数にすることができます。次に例を示します。

timestamp	value
2019-04-01T00:00:00Z	5
2019-04-01T00:01:00Z	3.6
2019-04-01T00:02:00Z	4
`...`	`...`

各 CSV ファイルには、モデルのトレーニングに使用する異なる変数に基づいて名前を付ける必要があります。たとえば、"temperature.csv" や "humidity.csv" などです。すべての CSV ファイルは、サブフォルダーを使用しないで 1 つの ZIP ファイルに圧縮する必要があります。 ZIP ファイルには任意の名前を付けることができます。 ZIP ファイルは Azure Blob Storage にアップロードする必要があります。その ZIP ファイルの BLOB SAS (Shared Access Signature) URL を生成したら、それをトレーニングに使用できます。 Azure Blob Storage から SAS URL を生成する方法については、このドキュメントを参照してください。

クライアントライブラリをインストールする

ms-rest-azure および azure-ai-anomalydetector NPM パッケージをインストールします。このクイックスタートでは、csv-parse ライブラリも使用します。

npm install @azure/ai-anomaly-detector csv-parse

アプリの package.json ファイルが依存関係によって更新されます。

コード例

以下のコードスニペットは、Node.js 用 Anomaly Detector クライアントライブラリを使用して次のことを実行する方法を示します。

クライアントを認証する
モデルをトレーニングする
異常を検出する
モデルをエクスポートする
モデルを削除する

クライアントを認証する

ご利用のエンドポイントと資格情報を使用して AnomalyDetectorClient オブジェクトをインスタンス化します。

const client = new AnomalyDetectorClient(endpoint, new AzureKeyCredential(apiKey));

モデルをトレーニングする

モデルの結果を構築する

まず、モデル要求を構築する必要があります。開始時刻と終了時刻は、必ずデータソースに合わせて調整してください。

const Modelrequest = {
  source: data_source,
  startTime: new Date(2021,0,1,0,0,0),
  endTime: new Date(2021,0,2,12,0,0),
  slidingWindow:200
};

新しいモデルをトレーニングする

Anomaly Detector クライアントの trainMultivariateModel メソッドにモデル要求を渡します。

console.log("Training a new model...")
const train_response = await client.trainMultivariateModel(Modelrequest)
const model_id = train_response.location?.split("/").pop() ?? ""
console.log("New model ID: " + model_id)

モデルのトレーニングが完了したかどうかは、モデルの状態を追跡することで確認できます。

let model_response = await client.getMultivariateModel(model_id);
let model_status = model_response.modelInfo.status;

while (model_status != 'READY' && model_status != 'FAILED'){
  await sleep(10000).then(() => {});
  model_response = await client.getMultivariateModel(model_id);
  model_status = model_response.modelInfo.status;
}

if (model_status == 'FAILED') {
  console.log("Training failed.\nErrors:");
  for (let error of model_response.modelInfo?.errors ?? []) {
    console.log("Error code: " + error.code + ". Message: " + error.message);
  }
}

console.log("TRAINING FINISHED.");

異常を検出する

データソース内に異常があるかどうかを判断するには、detectAnomaly 関数と getDectectionResult 関数を使用します。

console.log("Start detecting...");
const detect_request = {
  source: data_source,
  startTime: new Date(2021,0,2,12,0,0),
  endTime: new Date(2021,0,3,0,0,0)
};
const result_header = await client.detectAnomaly(model_id, detect_request);
const result_id = result_header.location?.split("/").pop() ?? "";
let result = await client.getDetectionResult(result_id);
let result_status = result.summary.status;

while (result_status != 'READY' && result_status != 'FAILED'){
  await sleep(2000).then(() => {});
  result = await client.getDetectionResult(result_id);
  result_status = result.summary.status;
}

if (result_status == 'FAILED') {
  console.log("Detection failed.\nErrors:");
  for (let error of result.summary.errors ?? []) {
    console.log("Error code: " + error.code + ". Message: " + error.message)
  }
}
console.log("Result status: " + result_status);
console.log("Result Id: " + result.resultId);

モデルをエクスポートする

Note

エクスポートコマンドは、コンテナー化された環境で Anomaly Detector 多変量モデルを実行できるようにするために使用することを目的としています。現在、これは多変量ではサポートされていませんが、今後サポートが追加される予定です。

トレーニング済みのモデルをエクスポートするには、exportModel 関数を使用します。

const export_result = await client.exportModel(model_id)
const model_path = "model.zip"
const destination = fs.createWriteStream(model_path)
export_result.readableStreamBody?.pipe(destination)
console.log("New model has been exported to "+model_path+".")

モデルを削除する

現在のリソースで使用可能な既存のモデルを削除するには、deleteMultivariateModel 関数を使用します。

client.deleteMultivariateModel(model_id)
console.log("New model has been deleted.")

アプリケーションの実行

アプリケーションを実行する前に、実際のコードを完全なサンプルコードに照らして確認することをお勧めします。

クイックスタートファイルで node コマンドを使用して、アプリケーションを実行します。

node index.js

リソースをクリーンアップする

次のステップ

ライブラリのリファレンスドキュメント |ライブラリのソースコード | パッケージ (PyPi) |GitHub でサンプルコードを検索する

Python 用 Anomaly Detector (多変量) クライアントライブラリを使ってみましょう。これらの手順に従ってパッケージをインストールすれば、サービスによって提供されるアルゴリズムが使用できるようになります。新しい Multivariate Anomaly Detector API を使用すると、機械学習の知識やラベル付けされたデータがなくても、一連のメトリックから異常を検出できる高度な AI を開発者が容易に統合することができます。異なる信号間の依存関係や相互相関が自動的に主要な要因として考慮されます。これにより、複雑なシステムを障害から予防的に保護することができます。

Python 用 Anomaly Detector (多変量) クライアントライブラリは、次の目的に使用します。

時系列のグループからシステムレベルの異常を検出する。
個々の時系列では詳細が得られず、すべてのシグナルを調べて問題を検出する必要がある場合。
システム正常性をさまざまな側面から測定する数十個から数百個にのぼる各種センサーを使用して高価な物理資産の予測メンテナンスを行う。

前提条件

Azure サブスクリプション - 無料アカウントを作成します
Python 3.x
Azure サブスクリプションを入手したら、Azure portal で Anomaly Detector リソースを作成し、キーとエンドポイントを取得します。デプロイされるまで待ち、 [リソースに移動] ボタンを選択します。 Free 価格レベル (F0) を使用してサービスを試用し、後から運用環境用の有料レベルにアップグレードすることができます。

設定

クライアントライブラリをインストールします。次のようにして、クライアントライブラリをインストールできます。

pip install --upgrade azure.ai.anomalydetector

ストレージアカウントを作成する

Multivariate Anomaly Detector では、サンプルファイルを Azure Blob Storage に格納する必要があります。

Azure Storage アカウントを作成します。
[アクセス制御 (IAM)] に移動し、[追加] を選択してロールの割り当てを追加します。
[ストレージ BLOB データ閲覧者] のロールを探し、このアカウントの種類を強調表示して [次へ] を選択します。
[マネージド ID にアクセスを割り当てる] を選択し、[メンバー] を選択します。次に、前に作成した [Anomaly Detector リソース] を選択し、[レビューと割り当て] を選択します。

サンプルデータをダウンロードする

次を実行してサンプルデータをダウンロードすることもできます。

curl "https://github.com/Azure-Samples/AnomalyDetector/blob/master/sampledata/multivariate/sample_data_5_3000.csv" --output sample_data_5_3000_.csv

サンプルデータをストレージアカウントにアップロードする

ストレージアカウントに移動し、[コンテナー] を選択し、新しいコンテナーを作成します。
[アップロード] を選択して sample_data_5_3000.csv をアップロードします。
アップロードしたデータを選択し、その BLOB URL をコピーします。これは、この先の手順でコードサンプルに追加する必要があります。

キーとエンドポイントを取得する

Anomaly Detector サービスに対する呼び出しを正しく行うには、次の値が必要です。

変数名	値
`ANOMALY_DETECTOR_ENDPOINT`	この値は、Azure portal からリソースを確認する際に、 [Keys & Endpoint](キーとエンドポイント) セクションで確認することができます。エンドポイントの例: `https://YOUR_RESOURCE_NAME.cognitiveservices.azure.com/`
`ANOMALY_DETECTOR_API_KEY`	API キーの値は、Azure portal でリソースを調べるときに、[キーとエンドポイント] セクションで確認できます。 `KEY1` または `KEY2` を使用できます。

環境変数を作成する

キーとエンドポイントの永続的な環境変数を作成して割り当てます。

重要

AI サービスのセキュリティの詳細については、「Azure AI サービスに対する要求の認証」を参照してください。

setx ANOMALY_DETECTOR_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE"

setx ANOMALY_DETECTOR_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE"

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('ANOMALY_DETECTOR_API_KEY', 'REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE', 'User')

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('ANOMALY_DETECTOR_ENDPOINT', 'REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE', 'User')

echo export ANOMALY_DETECTOR_API_KEY="REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" >> /etc/environment && source /etc/environment

echo export ANOMALY_DETECTOR_ENDPOINT="REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE" >> /etc/environment && source /etc/environment

新しい Python アプリケーションを作成する

sample_multivariate_detect.py という名前の新規の Python ファイルを作成します。次に、任意のエディターまたは IDE で開きます。
sample_multivariate_detect.py の内容を次のコードに置き換えます。変数 blob_url のパスを変更する必要があります。

import time
from datetime import datetime, timezone
from azure.ai.anomalydetector import AnomalyDetectorClient
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.ai.anomalydetector.models import *
import os

SUBSCRIPTION_KEY =  os.environ['ANOMALY_DETECTOR_API_KEY']
ANOMALY_DETECTOR_ENDPOINT = os.environ['ANOMALY_DETECTOR_ENDPOINT']

ad_client = AnomalyDetectorClient(ANOMALY_DETECTOR_ENDPOINT, AzureKeyCredential(SUBSCRIPTION_KEY))

time_format = "%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ"
blob_url = "Path-to-sample-file-in-your-storage-account"  # example path: https://docstest001.blob.core.windows.net/test/sample_data_5_3000.csv

train_body = ModelInfo(
    data_source=blob_url,
    start_time=datetime.strptime("2021-01-02T00:00:00Z", time_format),
    end_time=datetime.strptime("2021-01-02T05:00:00Z", time_format),
    data_schema="OneTable",
    display_name="sample",
    sliding_window=200,
    align_policy=AlignPolicy(
        align_mode=AlignMode.OUTER,
        fill_n_a_method=FillNAMethod.LINEAR,
        padding_value=0,
    ),
)

batch_inference_body = MultivariateBatchDetectionOptions(
       data_source=blob_url,
       top_contributor_count=10,
       start_time=datetime.strptime("2021-01-02T00:00:00Z", time_format),
       end_time=datetime.strptime("2021-01-02T05:00:00Z", time_format),
   )


print("Training new model...(it may take a few minutes)")
model = ad_client.train_multivariate_model(train_body)
model_id = model.model_id
print("Training model id is {}".format(model_id))

## Wait until the model is ready. It usually takes several minutes
model_status = None
model = None

while model_status != ModelStatus.READY and model_status != ModelStatus.FAILED:
    model = ad_client.get_multivariate_model(model_id)
    print(model)
    model_status = model.model_info.status
    print("Model is {}".format(model_status))
    time.sleep(30)
if model_status == ModelStatus.READY:
    print("Done.\n--------------------")
    # Return the latest model id

# Detect anomaly in the same data source (but a different interval)
result = ad_client.detect_multivariate_batch_anomaly(model_id, batch_inference_body)
result_id = result.result_id

# Get results (may need a few seconds)
anomaly_results = ad_client.get_multivariate_batch_detection_result(result_id)
print("Get detection result...(it may take a few seconds)")

while anomaly_results.summary.status != MultivariateBatchDetectionStatus.READY and anomaly_results.summary.status != MultivariateBatchDetectionStatus.FAILED:
    anomaly_results = ad_client.get_multivariate_batch_detection_result(result_id)
    print("Detection is {}".format(anomaly_results.summary.status))
    time.sleep(5)
    
   
print("Result ID:\t", anomaly_results.result_id)
print("Result status:\t", anomaly_results.summary.status)
print("Result length:\t", len(anomaly_results.results))

# See detailed inference result
for r in anomaly_results.results:
    print(
        "timestamp: {}, is_anomaly: {:<5}, anomaly score: {:.4f}, severity: {:.4f}, contributor count: {:<4d}".format(
            r.timestamp,
            r.value.is_anomaly,
            r.value.score,
            r.value.severity,
            len(r.value.interpretation) if r.value.is_anomaly else 0,
        )
    )
    if r.value.interpretation:
        for contributor in r.value.interpretation:
            print(
                "\tcontributor variable: {:<10}, contributor score: {:.4f}".format(
                    contributor.variable, contributor.contribution_score
                )
            )

アプリケーションの実行

クイックスタートファイルで python コマンドを使用して、アプリケーションを実行します。

python sample_multivariate_detect.py

出力

10 available models before training.
Training new model...(it may take a few minutes)
Training model id is 3a695878-a88f-11ed-a16c-b290e72010e0
{'modelId': '3a695878-a88f-11ed-a16c-b290e72010e0', 'createdTime': '2023-02-09T15:34:23Z', 'lastUpdatedTime': '2023-02-09T15:34:23Z', 'modelInfo': {'dataSource': 'https://docstest001.blob.core.windows.net/test/sample_data_5_3000 (1).csv', 'dataSchema': 'OneTable', 'startTime': '2021-01-02T00:00:00Z', 'endTime': '2021-01-02T05:00:00Z', 'displayName': 'sample', 'slidingWindow': 200, 'alignPolicy': {'alignMode': 'Outer', 'fillNAMethod': 'Linear', 'paddingValue': 0.0}, 'status': 'CREATED', 'errors': [], 'diagnosticsInfo': {'modelState': {'epochIds': [], 'trainLosses': [], 'validationLosses': [], 'latenciesInSeconds': []}, 'variableStates': []}}}
Model is CREATED
{'modelId': '3a695878-a88f-11ed-a16c-b290e72010e0', 'createdTime': '2023-02-09T15:34:23Z', 'lastUpdatedTime': '2023-02-09T15:34:55Z', 'modelInfo': {'dataSource': 'https://docstest001.blob.core.windows.net/test/sample_data_5_3000 (1).csv', 'dataSchema': 'OneTable', 'startTime': '2021-01-02T00:00:00Z', 'endTime': '2021-01-02T05:00:00Z', 'displayName': 'sample', 'slidingWindow': 200, 'alignPolicy': {'alignMode': 'Outer', 'fillNAMethod': 'Linear', 'paddingValue': 0.0}, 'status': 'READY', 'errors': [], 'diagnosticsInfo': {'modelState': {'epochIds': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100], 'trainLosses': [1.0493712276220322, 0.5454281121492386, 0.42524269968271255, 0.38019897043704987, 0.3472398854792118, 0.34301353991031647, 0.3219067454338074, 0.3108387663960457, 0.30357857793569565, 0.29986055195331573], 'validationLosses': [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0], 'latenciesInSeconds': [0.3412797451019287, 0.25798678398132324, 0.2556419372558594, 0.3165152072906494, 0.2748451232910156, 0.26111531257629395, 0.2571413516998291, 0.257282018661499, 0.2549862861633301, 0.25806593894958496]}, 'variableStates': [{'variable': 'series_0', 'filledNARatio': 0.0, 'effectiveCount': 301, 'firstTimestamp': '2021-01-02T00:00:00Z', 'lastTimestamp': '2021-01-02T05:00:00Z'}, {'variable': 'series_1', 'filledNARatio': 0.0, 'effectiveCount': 301, 'firstTimestamp': '2021-01-02T00:00:00Z', 'lastTimestamp': '2021-01-02T05:00:00Z'}, {'variable': 'series_2', 'filledNARatio': 0.0, 'effectiveCount': 301, 'firstTimestamp': '2021-01-02T00:00:00Z', 'lastTimestamp': '2021-01-02T05:00:00Z'}, {'variable': 'series_3', 'filledNARatio': 0.0, 'effectiveCount': 301, 'firstTimestamp': '2021-01-02T00:00:00Z', 'lastTimestamp': '2021-01-02T05:00:00Z'}, {'variable': 'series_4', 'filledNARatio': 0.0, 'effectiveCount': 301, 'firstTimestamp': '2021-01-02T00:00:00Z', 'lastTimestamp': '2021-01-02T05:00:00Z'}]}}}
Model is READY
Done.
--------------------
10 available models after training.
Get detection result...(it may take a few seconds)
Detection is CREATED
Detection is READY
Result ID:	 70a6cdf8-a88f-11ed-a461-928899e62c38
Result status:	 READY
Result length:	 301
timestamp: 2021-01-02 00:00:00+00:00, is_anomaly: 0    , anomaly score: 0.1770, severity: 0.0000, contributor count: 0   
timestamp: 2021-01-02 00:01:00+00:00, is_anomaly: 0    , anomaly score: 0.3446, severity: 0.0000, contributor count: 0   
timestamp: 2021-01-02 00:02:00+00:00, is_anomaly: 0    , anomaly score: 0.2397, severity: 0.0000, contributor count: 0   
timestamp: 2021-01-02 00:03:00+00:00, is_anomaly: 0    , anomaly score: 0.1270, severity: 0.0000, contributor count: 0   
timestamp: 2021-01-02 00:04:00+00:00, is_anomaly: 0    , anomaly score: 0.3321, severity: 0.0000, contributor count: 0   
timestamp: 2021-01-02 00:05:00+00:00, is_anomaly: 0    , anomaly score: 0.4053, severity: 0.0000, contributor count: 0   
timestamp: 2021-01-02 00:06:00+00:00, is_anomaly: 0    , anomaly score: 0.4371, severity: 0.0000, contributor count: 0   
timestamp: 2021-01-02 00:07:00+00:00, is_anomaly: 1    , anomaly score: 0.6615, severity: 0.3850, contributor count: 5   
	contributor variable: series_3  , contributor score: 0.2939
	contributor variable: series_1  , contributor score: 0.2834
	contributor variable: series_4  , contributor score: 0.2329
	contributor variable: series_0  , contributor score: 0.1543
	contributor variable: series_2  , contributor score: 0.0354

出力結果は簡潔にするために切り捨てられました。

リソースをクリーンアップする

Anomaly Detector リソースをクリーンアップして削除したい場合は、リソースまたはリソースグループを削除できます。リソースグループを削除すると、それに関連付けられている他のリソースも削除されます。また、作成した環境変数を使用しない場合は、それらの削除を検討することもできます。

Java 用 Anomaly Detector (多変量) クライアントライブラリを使ってみましょう。サービスによって提供されるアルゴリズムを使用してパッケージをインストールするには、次の手順に従います。新しい Multivariate Anomaly Detector API を使用すると、機械学習の知識やラベル付けされたデータがなくても、一連のメトリックから異常を検出できる高度な AI を開発者が容易に統合することができます。異なる信号間の依存関係や相互相関が自動的に主要な要因として考慮されます。これにより、複雑なシステムを障害から予防的に保護することができます。

Java 用 Anomaly Detector (多変量) クライアントライブラリは、次の目的に使用します。

時系列のグループからシステムレベルの異常を検出する。
個々の時系列では詳細が得られず、すべてのシグナルを調べて問題を検出する必要がある場合。
システム正常性をさまざまな側面から測定する数十個から数百個にのぼる各種センサーを使用して高価な物理資産の予測メンテナンスを行う。

ライブラリのリファレンスドキュメント | ライブラリのソースコード | パッケージ (Maven) | サンプルコード

前提条件

Azure サブスクリプション - 無料アカウントを作成します
最新バージョンの Java Development Kit(JDK)
Gradle ビルドツール、または別の依存関係マネージャー。
Azure サブスクリプションを入手したら、Azure portal で Anomaly Detector リソースを作成し、キーとエンドポイントを取得します。デプロイされるまで待ち、 [リソースに移動] ボタンを選択します。
- 対象のアプリケーションを Anomaly Detector API に接続するには、作成したリソースのキーとエンドポイントが必要です。このクイックスタートで後に示すコードに、自分のキーとエンドポイントを貼り付けます。 Free 価格レベル (F0) を使用してサービスを試用し、後から運用環境用の有料レベルにアップグレードすることができます。

設定

新しい Gradle プロジェクトを作成する

このクイックスタートでは、Gradle 依存関係マネージャーを使用します。クライアントライブラリの詳細については、Maven Central Repository を参照してください。

コンソールウィンドウ (cmd、PowerShell、Bash など) で、ご利用のアプリ用に新しいディレクトリを作成し、そこに移動します。

mkdir myapp && cd myapp

作業ディレクトリから gradle init コマンドを実行します。このコマンドによって、Gradle 用の重要なビルドファイルが作成されます。たとえば、実行時にアプリケーションを作成して構成するために使用される build.gradle.kts などです。

gradle init --type basic

DSL を選択するよう求められたら、Kotlin を選択します。

クライアントライブラリをインストールする

build.gradle.kts を検索し、任意の IDE またはテキストエディターで開きます。その後、次のビルド構成をコピーします。必ずプロジェクトの依存関係を含めてください。

dependencies {
    compile("com.azure:azure-ai-anomalydetector")
}

Java ファイルを作成する

サンプルアプリ用のフォルダーを作成します。作業ディレクトリから、次のコマンドを実行します。

mkdir -p src/main/java

新しいフォルダーに移動し、MetricsAdvisorQuickstarts.java という名前のファイルを作成します。それを任意のエディターまたは IDE で開き、以下の import ステートメントを追加します。

package com.azure.ai.anomalydetector;

import com.azure.ai.anomalydetector.models.*;
import com.azure.core.credential.AzureKeyCredential;
import com.azure.core.http.*;
import com.azure.core.http.policy.*;
import com.azure.core.http.rest.PagedIterable;
import com.azure.core.http.rest.PagedResponse;
import com.azure.core.http.rest.Response;
import com.azure.core.http.rest.StreamResponse;
import com.azure.core.util.Context;
import reactor.core.publisher.Flux;

import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.UncheckedIOException;
import java.nio.ByteBuffer;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
import java.time.*;
import java.time.format.DateTimeFormatter;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.UUID;
import java.util.stream.Collectors;

自分のリソースの Azure エンドポイントおよびキー用の変数を作成します。サンプルデータファイル用にもう 1 つの変数を作成します。

Note

String key = "YOUR_API_KEY";
String endpoint = "YOUR_ENDPOINT";

重要

timestamp	value
2019-04-01T00:00:00Z	5
2019-04-01T00:01:00Z	3.6
2019-04-01T00:02:00Z	4
`...`	`...`

コード例

以下のコードスニペットは、Node.js 用 Anomaly Detector クライアントライブラリを使用して次のことを実行する方法を示します。

クライアントを認証する
モデルをトレーニングする
異常を検出する
モデルをエクスポートする
モデルを削除する

クライアントを認証する

ご利用のエンドポイントと資格情報を使用して anomalyDetectorClient オブジェクトをインスタンス化します。

HttpHeaders headers = new HttpHeaders()
    .put("Accept", ContentType.APPLICATION_JSON);

HttpPipelinePolicy authPolicy = new AzureKeyCredentialPolicy("Ocp-Apim-Subscription-Key",
 new AzureKeyCredential(key));
AddHeadersPolicy addHeadersPolicy = new AddHeadersPolicy(headers);

HttpPipeline httpPipeline = new HttpPipelineBuilder().httpClient(HttpClient.createDefault())
    .policies(authPolicy, addHeadersPolicy).build();
// Instantiate a client that will be used to call the service.
HttpLogOptions httpLogOptions = new HttpLogOptions();
httpLogOptions.setLogLevel(HttpLogDetailLevel.BODY_AND_HEADERS);

AnomalyDetectorClient anomalyDetectorClient = new AnomalyDetectorClientBuilder()
    .pipeline(httpPipeline)
    .endpoint(endpoint)
    .httpLogOptions(httpLogOptions)
    .buildClient();

モデルをトレーニングする

モデルの結果を構築してモデルをトレーニングする

まず、モデル要求を構築する必要があります。開始時刻と終了時刻は、必ずデータソースに合わせて調整してください。

Anomaly Detector (多変量) API を使用するには、検出を使用する前に独自のモデルをトレーニングする必要があります。トレーニングに使用するデータは、時系列のバッチです。各時系列は、 "timestamp" と "value" の 2 つの列だけを含む CSV ファイルに含まれている必要があります (列名はまったく同じである必要があります)。各 CSV ファイルには、時系列の各変数にちなんで名前を付ける必要があります。すべての時系列を 1 つの ZIP ファイルに圧縮し、Azure Blob Storage にアップロードする必要があります。ZIP ファイル名の要件はありません。あるいは、変数の名前を .zip ファイル名とは異なるものにしたい場合は、追加の meta.json ファイルを ZIP ファイルに含めることもできます。 BLOB の SAS (Shared Access Signature) URL を生成したら、ZIP ファイルの URL をトレーニングに使用できます。

Path path = Paths.get("test-data.csv");
List<String> requestData = Files.readAllLines(path);
List<TimeSeriesPoint> series = requestData.stream()
    .map(line -> line.trim())
    .filter(line -> line.length() > 0)
    .map(line -> line.split(",", 2))
    .filter(splits -> splits.length == 2)
    .map(splits -> {
        TimeSeriesPoint timeSeriesPoint = new TimeSeriesPoint();
        timeSeriesPoint.setTimestamp(OffsetDateTime.parse(splits[0]));
        timeSeriesPoint.setValue(Float.parseFloat(splits[1]));
        return timeSeriesPoint;
    })
    .collect(Collectors.toList());

Integer window = 28;
AlignMode alignMode = AlignMode.OUTER;
FillNAMethod fillNAMethod = FillNAMethod.LINEAR;
Integer paddingValue = 0;
AlignPolicy alignPolicy = new AlignPolicy()
                                .setAlignMode(alignMode)
                                .setFillNAMethod(fillNAMethod)
                                .setPaddingValue(paddingValue);
String source = "YOUR_SAMPLE_ZIP_FILE_LOCATED_IN_AZURE_BLOB_STORAGE_WITH_SAS";
OffsetDateTime startTime = OffsetDateTime.of(2021, 1, 2, 0, 0, 0, 0, ZoneOffset.UTC);
OffsetDateTime endTime = OffsetDateTime.of(2021, 1, 3, 0, 0, 0, 0, ZoneOffset.UTC);
String displayName = "Devops-MultiAD";

ModelInfo request = new ModelInfo()
                        .setSlidingWindow(window)
                        .setAlignPolicy(alignPolicy)
                        .setSource(source)
                        .setStartTime(startTime)
                        .setEndTime(endTime)
                        .setDisplayName(displayName);
TrainMultivariateModelResponse trainMultivariateModelResponse = anomalyDetectorClient.trainMultivariateModelWithResponse(request, Context.NONE);
String header = trainMultivariateModelResponse.getDeserializedHeaders().getLocation();
String[] substring = header.split("/");
UUID modelId = UUID.fromString(substring[substring.length - 1]);
System.out.println(modelId);

//Check model status until the model is ready
Response<Model> trainResponse;
while (true) {
    trainResponse = anomalyDetectorClient.getMultivariateModelWithResponse(modelId, Context.NONE);
    ModelStatus modelStatus = trainResponse.getValue().getModelInfo().getStatus();
    if (modelStatus == ModelStatus.READY || modelStatus == ModelStatus.FAILED) {
        break;
    }
    TimeUnit.SECONDS.sleep(10);
}

if (trainResponse.getValue().getModelInfo().getStatus() != ModelStatus.READY){
    System.out.println("Training failed.");
    List<ErrorResponse> errorMessages = trainResponse.getValue().getModelInfo().getErrors();
    for (ErrorResponse errorMessage : errorMessages) {
        System.out.println("Error code:  " + errorMessage.getCode());
        System.out.println("Error message:  " + errorMessage.getMessage());
    }
}

異常を検出する

DetectionRequest detectionRequest = new DetectionRequest().setSource(source).setStartTime(startTime).setEndTime(endTime);
DetectAnomalyResponse detectAnomalyResponse = anomalyDetectorClient.detectAnomalyWithResponse(modelId, detectionRequest, Context.NONE);
String location = detectAnomalyResponse.getDeserializedHeaders().getLocation();
String[] substring = location.split("/");
UUID resultId = UUID.fromString(substring[substring.length - 1]);

DetectionResult detectionResult;
while (true) {
    detectionResult = anomalyDetectorClient.getDetectionResult(resultId);
    DetectionStatus detectionStatus = detectionResult.getSummary().getStatus();;
    if (detectionStatus == DetectionStatus.READY || detectionStatus == DetectionStatus.FAILED) {
        break;
    }
    TimeUnit.SECONDS.sleep(10);
}

if (detectionResult.getSummary().getStatus() != DetectionStatus.READY){
    System.out.println("Inference failed");
    List<ErrorResponse> detectErrorMessages = detectionResult.getSummary().getErrors();
    for (ErrorResponse errorMessage : detectErrorMessages) {
        System.out.println("Error code:  " + errorMessage.getCode());
        System.out.println("Error message:  " + errorMessage.getMessage());
    }
}

モデルをエクスポートする

Note

トレーニング済みのモデルをエクスポートするには、exportModelWithResponse を使用します。

StreamResponse response_export = anomalyDetectorClient.exportModelWithResponse(model_id, Context.NONE);
Flux<ByteBuffer> value = response_export.getValue();
FileOutputStream bw = new FileOutputStream("result.zip");
value.subscribe(s -> write(bw, s), (e) -> close(bw), () -> close(bw));

モデルを削除する

現在のリソースで使用可能な既存のモデルを削除するには、deleteMultivariateModelWithResponse 関数を使用します。

Response<Void> deleteMultivariateModelWithResponse = anomalyDetectorClient.deleteMultivariateModelWithResponse(model_id, Context.NONE);

アプリケーションの実行

次を使用してアプリをビルドできます。

gradle build

アプリケーションの実行

実行する前に、実際のコードを完全なサンプルコードに照らして確認することをお勧めします。

run ゴールを使用してアプリケーションを実行します。

gradle run

次の方法で共有

クイックスタート: Multivariate Anomaly Detector クライアント ライブラリを使用する

前提条件

設定

ストレージ アカウントを作成する

サンプル データをダウンロードする

サンプル データをストレージ アカウントにアップロードする

キーとエンドポイントを取得する

環境変数を作成する

新しい .NET Core アプリを作成する

クライアント ライブラリをインストールする

アプリケーションの実行

リソースをクリーンアップする

次のステップ

前提条件

設定

新しい Node.js アプリケーションを作成する

クライアント ライブラリをインストールする

コード例

クライアントを認証する

モデルをトレーニングする

モデルの結果を構築する

新しいモデルをトレーニングする

異常を検出する

モデルをエクスポートする

モデルを削除する

アプリケーションの実行

リソースをクリーンアップする

次のステップ

前提条件

設定

ストレージ アカウントを作成する

サンプル データをダウンロードする

サンプル データをストレージ アカウントにアップロードする

キーとエンドポイントを取得する

環境変数を作成する

新しい Python アプリケーションを作成する

アプリケーションの実行

出力

リソースをクリーンアップする

前提条件

設定

新しい Gradle プロジェクトを作成する

クライアント ライブラリをインストールする

Java ファイルを作成する

コード例

クライアントを認証する

モデルをトレーニングする

モデルの結果を構築してモデルをトレーニングする

異常を検出する

モデルをエクスポートする

モデルを削除する

アプリケーションの実行

アプリケーションの実行

リソースをクリーンアップする

次のステップ

その他のリソース

クイックスタート: Multivariate Anomaly Detector クライアントライブラリを使用する

ストレージアカウントを作成する

サンプルデータをダウンロードする

サンプルデータをストレージアカウントにアップロードする

クライアントライブラリをインストールする

クライアントライブラリをインストールする

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サンプルデータをダウンロードする

サンプルデータをストレージアカウントにアップロードする

クライアントライブラリをインストールする