AnomalyDetector class

패키지:

@azure/ai-anomaly-detector

Extends

AnomalyDetectorContext

생성자

AnomalyDetector(string, AnomalyDetectorOptionalParams)

AnomalyDetector 클래스의 새 인스턴스를 초기화합니다.

상속된 속성

apiVersion
endpoint

메서드

deleteMultivariateModel(string, AnomalyDetectorDeleteMultivariateModelOptionalParams)	modelId에 따라 기존 다변량 모델 삭제
detectAnomaly(string, DetectionRequest, AnomalyDetectorDetectAnomalyOptionalParams)	modelId의 학습된 모델을 사용하여 검색 다변량 변칙 작업을 제출합니다. 입력 스키마는 학습 요청과 동일해야 합니다. 따라서 요청은 비동기적으로 완료되며 검색 결과를 쿼리하기 위한 resultId를 반환합니다. 요청은 외부에서 액세스할 수 있는 Azure Storage Uri(공유 액세스 서명 URI)를 나타내는 원본 링크여야 합니다. 모델을 생성하는 데 사용되는 모든 시계열은 하나의 파일로 압축되어야 합니다. 각 시계열은 다음과 같습니다. 첫 번째 열은 타임스탬프이고 두 번째 열은 값입니다.
detectChangePoint(DetectChangePointRequest, AnomalyDetectorDetectChangePointOptionalParams)	모든 계열 지점의 변경점 점수 평가
detectEntireSeries(DetectRequest, AnomalyDetectorDetectEntireSeriesOptionalParams)	이 작업은 전체 계열이 있는 모델을 생성하며, 각 지점은 동일한 모델로 검색됩니다. 이 메서드를 사용하면 특정 지점 전후의 지점이 변칙인지 여부를 확인하는 데 사용됩니다. 전체 검색은 사용자에게 시계열의 전반적인 상태를 제공할 수 있습니다.
detectLastPoint(DetectRequest, AnomalyDetectorDetectLastPointOptionalParams)	이 작업은 최신 요소 앞의 점을 사용하여 모델을 생성합니다. 이 메서드를 사용하면 기록 지점만 사용하여 대상 지점이 변칙인지 여부를 확인합니다. 최신 지점 검색 작업은 비즈니스 메트릭의 실시간 모니터링 시나리오와 일치합니다.
exportModel(string, AnomalyDetectorExportModelOptionalParams)	modelId를 기반으로 다변량 변칙 검색 모델 내보내기
getDetectionResult(string, AnomalyDetectorGetDetectionResultOptionalParams)	DetectAnomalyAsync api에서 반환된 resultId를 기반으로 다변량 변칙 검색 결과 가져오기
getMultivariateModel(string, AnomalyDetectorGetMultivariateModelOptionalParams)	모델에 사용되는 학습 상태 및 변수를 포함하여 다변량 모델에 대한 자세한 정보를 가져옵니다.
lastDetectAnomaly(string, LastDetectionRequest, AnomalyDetectorLastDetectAnomalyOptionalParams)	변칙 검색을 위한 동기화된 API입니다.
listMultivariateModel(AnomalyDetectorListMultivariateModelOptionalParams)	구독의 모델 나열
trainMultivariateModel(AnomalyDetectorClientModelInfo, AnomalyDetectorTrainMultivariateModelOptionalParams)	다변량 변칙 검색 모델을 만들고 학습합니다. 요청에는 외부에서 액세스할 수 있는 Azure Storage URI(공유 액세스 서명 URI)를 나타내는 원본 매개 변수가 포함되어야 합니다. 모델을 생성하는 데 사용되는 모든 시계열은 하나의 파일로 압축되어야 합니다. 각 시계열은 첫 번째 열이 타임스탬프이고 두 번째 열이 값인 단일 CSV 파일에 있습니다.

상속된 메서드

sendOperationRequest(OperationArguments, OperationSpec, ServiceCallback<any>)	제공된 OperationSpec을 사용하여 채워진 HTTP 요청을 보냅니다.
sendRequest(RequestPrepareOptions | WebResourceLike)	제공된 httpRequest를 보냅니다.

생성자 세부 정보

AnomalyDetector(string, AnomalyDetectorOptionalParams)

AnomalyDetector 클래스의 새 인스턴스를 초기화합니다.

new AnomalyDetector(endpoint: string, options?: AnomalyDetectorOptionalParams)

매개 변수

endpoint

string

지원되는 Cognitive Services 엔드포인트(프로토콜 및 호스트 이름( 예: https://westus2.api.cognitive.microsoft.com).

options

AnomalyDetectorOptionalParams

매개 변수 옵션

상속된 속성 세부 정보

apiVersion

apiVersion: string

속성 값

string

AnomalyDetectorContext.apiVersion 상속된

endpoint

endpoint: string

속성 값

string

AnomalyDetectorContext.endpoint 상속된

메서드 세부 정보

deleteMultivariateModel(string, AnomalyDetectorDeleteMultivariateModelOptionalParams)

modelId에 따라 기존 다변량 모델 삭제

function deleteMultivariateModel(modelId: string, options?: AnomalyDetectorDeleteMultivariateModelOptionalParams): Promise<RestResponse>

매개 변수

modelId

string

모델 식별자입니다.

options

AnomalyDetectorDeleteMultivariateModelOptionalParams

옵션 매개 변수입니다.

반환

Promise<RestResponse>

detectAnomaly(string, DetectionRequest, AnomalyDetectorDetectAnomalyOptionalParams)

modelId의 학습된 모델을 사용하여 검색 다변량 변칙 작업을 제출합니다. 입력 스키마는 학습 요청과 동일해야 합니다. 따라서 요청은 비동기적으로 완료되며 검색 결과를 쿼리하기 위한 resultId를 반환합니다. 요청은 외부에서 액세스할 수 있는 Azure Storage Uri(공유 액세스 서명 URI)를 나타내는 원본 링크여야 합니다. 모델을 생성하는 데 사용되는 모든 시계열은 하나의 파일로 압축되어야 합니다. 각 시계열은 다음과 같습니다. 첫 번째 열은 타임스탬프이고 두 번째 열은 값입니다.

function detectAnomaly(modelId: string, body: DetectionRequest, options?: AnomalyDetectorDetectAnomalyOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorDetectAnomalyResponse>

매개 변수

modelId

string

모델 식별자입니다.

body

DetectionRequest

변칙 요청 검색

options

AnomalyDetectorDetectAnomalyOptionalParams

옵션 매개 변수입니다.

반환

Promise<AnomalyDetectorDetectAnomalyResponse>

detectChangePoint(DetectChangePointRequest, AnomalyDetectorDetectChangePointOptionalParams)

모든 계열 지점의 변경점 점수 평가

function detectChangePoint(body: DetectChangePointRequest, options?: AnomalyDetectorDetectChangePointOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorDetectChangePointResponse>

매개 변수

body

DetectChangePointRequest

시계열 점 및 세분성이 필요합니다. 필요한 경우 요청에 고급 모델 매개 변수를 설정할 수도 있습니다.

options

AnomalyDetectorDetectChangePointOptionalParams

옵션 매개 변수입니다.

반환

Promise<AnomalyDetectorDetectChangePointResponse>

detectEntireSeries(DetectRequest, AnomalyDetectorDetectEntireSeriesOptionalParams)

이 작업은 전체 계열이 있는 모델을 생성하며, 각 지점은 동일한 모델로 검색됩니다. 이 메서드를 사용하면 특정 지점 전후의 지점이 변칙인지 여부를 확인하는 데 사용됩니다. 전체 검색은 사용자에게 시계열의 전반적인 상태를 제공할 수 있습니다.

function detectEntireSeries(body: DetectRequest, options?: AnomalyDetectorDetectEntireSeriesOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorDetectEntireSeriesResponse>

매개 변수

body

DetectRequest

필요한 경우 시계열 포인트 및 마침표입니다. 요청에 고급 모델 매개 변수를 설정할 수도 있습니다.

options

AnomalyDetectorDetectEntireSeriesOptionalParams

옵션 매개 변수입니다.

반환

Promise<AnomalyDetectorDetectEntireSeriesResponse>

detectLastPoint(DetectRequest, AnomalyDetectorDetectLastPointOptionalParams)

이 작업은 최신 요소 앞의 점을 사용하여 모델을 생성합니다. 이 메서드를 사용하면 기록 지점만 사용하여 대상 지점이 변칙인지 여부를 확인합니다. 최신 지점 검색 작업은 비즈니스 메트릭의 실시간 모니터링 시나리오와 일치합니다.

function detectLastPoint(body: DetectRequest, options?: AnomalyDetectorDetectLastPointOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorDetectLastPointResponse>

매개 변수

body

DetectRequest

필요한 경우 시계열 포인트 및 마침표입니다. 요청에 고급 모델 매개 변수를 설정할 수도 있습니다.

options

AnomalyDetectorDetectLastPointOptionalParams

옵션 매개 변수입니다.

반환

Promise<AnomalyDetectorDetectLastPointResponse>

exportModel(string, AnomalyDetectorExportModelOptionalParams)

modelId를 기반으로 다변량 변칙 검색 모델 내보내기

function exportModel(modelId: string, options?: AnomalyDetectorExportModelOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorExportModelResponse>

매개 변수

modelId

string

모델 식별자입니다.

options

AnomalyDetectorExportModelOptionalParams

옵션 매개 변수입니다.

반환

Promise<AnomalyDetectorExportModelResponse>

getDetectionResult(string, AnomalyDetectorGetDetectionResultOptionalParams)

DetectAnomalyAsync api에서 반환된 resultId를 기반으로 다변량 변칙 검색 결과 가져오기

function getDetectionResult(resultId: string, options?: AnomalyDetectorGetDetectionResultOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorGetDetectionResultResponse>

매개 변수

resultId

string

결과 식별자입니다.

options

AnomalyDetectorGetDetectionResultOptionalParams

옵션 매개 변수입니다.

반환

Promise<AnomalyDetectorGetDetectionResultResponse>

getMultivariateModel(string, AnomalyDetectorGetMultivariateModelOptionalParams)

모델에 사용되는 학습 상태 및 변수를 포함하여 다변량 모델에 대한 자세한 정보를 가져옵니다.

function getMultivariateModel(modelId: string, options?: AnomalyDetectorGetMultivariateModelOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorGetMultivariateModelResponse>

매개 변수

modelId

string

모델 식별자입니다.

options

AnomalyDetectorGetMultivariateModelOptionalParams

옵션 매개 변수입니다.

반환

Promise<AnomalyDetectorGetMultivariateModelResponse>

lastDetectAnomaly(string, LastDetectionRequest, AnomalyDetectorLastDetectAnomalyOptionalParams)

변칙 검색을 위한 동기화된 API입니다.

function lastDetectAnomaly(modelId: string, body: LastDetectionRequest, options?: AnomalyDetectorLastDetectAnomalyOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorLastDetectAnomalyResponse>

매개 변수

modelId

string

모델 식별자입니다.

body

LastDetectionRequest

마지막 검색 요청입니다.

options

AnomalyDetectorLastDetectAnomalyOptionalParams

옵션 매개 변수입니다.

반환

Promise<AnomalyDetectorLastDetectAnomalyResponse>

listMultivariateModel(AnomalyDetectorListMultivariateModelOptionalParams)

구독의 모델 나열

function listMultivariateModel(options?: AnomalyDetectorListMultivariateModelOptionalParams): PagedAsyncIterableIterator<AnomalyDetectorClientModelSnapshot, AnomalyDetectorClientModelSnapshot[], PageSettings>

매개 변수

options

AnomalyDetectorListMultivariateModelOptionalParams

옵션 매개 변수입니다.

반환

PagedAsyncIterableIterator<AnomalyDetectorClientModelSnapshot, AnomalyDetectorClientModelSnapshot[], PageSettings>

trainMultivariateModel(AnomalyDetectorClientModelInfo, AnomalyDetectorTrainMultivariateModelOptionalParams)

다변량 변칙 검색 모델을 만들고 학습합니다. 요청에는 외부에서 액세스할 수 있는 Azure Storage URI(공유 액세스 서명 URI)를 나타내는 원본 매개 변수가 포함되어야 합니다. 모델을 생성하는 데 사용되는 모든 시계열은 하나의 파일로 압축되어야 합니다. 각 시계열은 첫 번째 열이 타임스탬프이고 두 번째 열이 값인 단일 CSV 파일에 있습니다.

function trainMultivariateModel(body: AnomalyDetectorClientModelInfo, options?: AnomalyDetectorTrainMultivariateModelOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorTrainMultivariateModelResponse>

매개 변수

body

AnomalyDetectorClientModelInfo

교육 요청

options

AnomalyDetectorTrainMultivariateModelOptionalParams

옵션 매개 변수입니다.

반환

Promise<AnomalyDetectorTrainMultivariateModelResponse>

상속된 메서드 세부 정보

sendOperationRequest(OperationArguments, OperationSpec, ServiceCallback<any>)

제공된 OperationSpec을 사용하여 채워진 HTTP 요청을 보냅니다.

function sendOperationRequest(operationArguments: OperationArguments, operationSpec: OperationSpec, callback?: ServiceCallback<any>): Promise<RestResponse>

매개 변수

operationArguments

OperationArguments

HTTP 요청의 템플릿 값이 채워지는 인수입니다.

operationSpec

OperationSpec

httpRequest를 채우는 데 사용할 OperationSpec입니다.

callback

ServiceCallback<any>

응답을 받을 때 호출할 콜백입니다.

반환

Promise<RestResponse>

AnomalyDetectorContext.sendOperationRequest 상속된

sendRequest(RequestPrepareOptions | WebResourceLike)

제공된 httpRequest를 보냅니다.

function sendRequest(options: RequestPrepareOptions | WebResourceLike): Promise<HttpOperationResponse>

매개 변수

options

RequestPrepareOptions | WebResourceLike

반환

Promise<HttpOperationResponse>

AnomalyDetectorContext.sendRequest 상속된