Udostępnij za pośrednictwem


AnomalyDetector class

Rozszerzenie

Konstruktory

AnomalyDetector(string, AnomalyDetectorOptionalParams)

Inicjuje nowe wystąpienie klasy AnomalyDetector.

Właściwości dziedziczone

apiVersion
endpoint

Metody

deleteMultivariateModel(string, AnomalyDetectorDeleteMultivariateModelOptionalParams)

Usuń istniejący model wielowariancji zgodnie z identyfikatorem modelId

detectAnomaly(string, DetectionRequest, AnomalyDetectorDetectAnomalyOptionalParams)

Prześlij wielowariancyjne zadanie wykrywania anomalii z wytrenowanym modelem modelId, schemat wejściowy powinien być taki sam jak w przypadku żądania trenowania. W związku z tym żądanie zostanie ukończone asynchronicznie i zwróci wynik resultId zapytania o wynik wykrywania. Żądanie powinno być linkiem źródłowym, aby wskazać zewnętrznie dostępny identyfikator URI usługi Azure Storage (najlepiej identyfikator URI sygnatury dostępu współdzielonego). Wszystkie szeregi czasowe używane w generowaniu modelu muszą być spakowane do jednego pliku. Każda seria czasowa będzie następująca: pierwsza kolumna to sygnatura czasowa, a druga kolumna to wartość.

detectChangePoint(DetectChangePointRequest, AnomalyDetectorDetectChangePointOptionalParams)

Ocena wyniku punktu zmiany dla każdego punktu serii

detectEntireSeries(DetectRequest, AnomalyDetectorDetectEntireSeriesOptionalParams)

Ta operacja generuje model z całą serią. Każdy punkt jest wykrywany przy użyciu tego samego modelu. W przypadku tej metody punkty przed i po pewnym punkcie są używane do określenia, czy jest to anomalia. Całe wykrywanie może dać użytkownikowi ogólny stan szeregów czasowych.

detectLastPoint(DetectRequest, AnomalyDetectorDetectLastPointOptionalParams)

Ta operacja generuje model przy użyciu punktów przed ostatnim. W przypadku tej metody tylko punkty historyczne są używane do określania, czy punkt docelowy jest anomalią. Najnowsza operacja wykrywania punktów jest zgodna ze scenariuszem monitorowania metryk biznesowych w czasie rzeczywistym.

exportModel(string, AnomalyDetectorExportModelOptionalParams)

Eksportowanie wielowariancyjnego modelu wykrywania anomalii na podstawie identyfikatora modelId

getDetectionResult(string, AnomalyDetectorGetDetectionResultOptionalParams)

Uzyskiwanie wielowariancyjnego wyniku wykrywania anomalii na podstawie identyfikatora resultId zwróconego przez interfejs API DetectAnomalyAsync

getMultivariateModel(string, AnomalyDetectorGetMultivariateModelOptionalParams)

Uzyskaj szczegółowe informacje o modelu wielowariancji, w tym stan trenowania i zmienne używane w modelu.

lastDetectAnomaly(string, LastDetectionRequest, AnomalyDetectorLastDetectAnomalyOptionalParams)

Zsynchronizowany interfejs API na potrzeby wykrywania anomalii.

listMultivariateModel(AnomalyDetectorListMultivariateModelOptionalParams)

Wyświetlanie listy modeli subskrypcji

trainMultivariateModel(AnomalyDetectorClientModelInfo, AnomalyDetectorTrainMultivariateModelOptionalParams)

Tworzenie i trenowanie wielowariancyjnego modelu wykrywania anomalii. Żądanie musi zawierać parametr źródłowy, aby wskazać identyfikator URI usługi Azure Storage dostępny zewnętrznie (najlepiej identyfikator URI sygnatury dostępu współdzielonego). Wszystkie szeregi czasowe używane w generowaniu modelu muszą być spakowane do jednego pliku. Każda seria czasowa będzie znajdować się w jednym pliku CSV, w którym pierwsza kolumna jest sygnaturą czasową, a druga kolumna to wartość.

Metody dziedziczone

sendOperationRequest(OperationArguments, OperationSpec, ServiceCallback<any>)

Wyślij żądanie HTTP wypełnione przy użyciu podanego elementu OperationSpec.

sendRequest(RequestPrepareOptions | WebResourceLike)

Wyślij podany element httpRequest.

Szczegóły konstruktora

AnomalyDetector(string, AnomalyDetectorOptionalParams)

Inicjuje nowe wystąpienie klasy AnomalyDetector.

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

Parametry

endpoint

string

Obsługiwane punkty końcowe usług Cognitive Services (protokół i nazwa hosta, na przykład: https://westus2.api.cognitive.microsoft.com).

options
AnomalyDetectorOptionalParams

Opcje parametrów

Szczegóły właściwości dziedziczonej

apiVersion

apiVersion: string

Wartość właściwości

string

dziedziczone zAnomalyDetectorContext.apiVersion

endpoint

endpoint: string

Wartość właściwości

string

dziedziczone zAnomalyDetectorContext.endpoint

Szczegóły metody

deleteMultivariateModel(string, AnomalyDetectorDeleteMultivariateModelOptionalParams)

Usuń istniejący model wielowariancji zgodnie z identyfikatorem modelId

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

Parametry

modelId

string

Identyfikator modelu.

Zwraca

Promise<RestResponse>

detectAnomaly(string, DetectionRequest, AnomalyDetectorDetectAnomalyOptionalParams)

Prześlij wielowariancyjne zadanie wykrywania anomalii z wytrenowanym modelem modelId, schemat wejściowy powinien być taki sam jak w przypadku żądania trenowania. W związku z tym żądanie zostanie ukończone asynchronicznie i zwróci wynik resultId zapytania o wynik wykrywania. Żądanie powinno być linkiem źródłowym, aby wskazać zewnętrznie dostępny identyfikator URI usługi Azure Storage (najlepiej identyfikator URI sygnatury dostępu współdzielonego). Wszystkie szeregi czasowe używane w generowaniu modelu muszą być spakowane do jednego pliku. Każda seria czasowa będzie następująca: pierwsza kolumna to sygnatura czasowa, a druga kolumna to wartość.

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

Parametry

modelId

string

Identyfikator modelu.

body
DetectionRequest

Wykrywanie żądania anomalii

Zwraca

detectChangePoint(DetectChangePointRequest, AnomalyDetectorDetectChangePointOptionalParams)

Ocena wyniku punktu zmiany dla każdego punktu serii

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

Parametry

body
DetectChangePointRequest

Potrzebne są punkty szeregów czasowych i stopień szczegółowości. Zaawansowane parametry modelu można również ustawić w żądaniu w razie potrzeby.

Zwraca

detectEntireSeries(DetectRequest, AnomalyDetectorDetectEntireSeriesOptionalParams)

Ta operacja generuje model z całą serią. Każdy punkt jest wykrywany przy użyciu tego samego modelu. W przypadku tej metody punkty przed i po pewnym punkcie są używane do określenia, czy jest to anomalia. Całe wykrywanie może dać użytkownikowi ogólny stan szeregów czasowych.

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

Parametry

body
DetectRequest

W razie potrzeby punkty szeregów czasowych i okres. Zaawansowane parametry modelu można również ustawić w żądaniu.

Zwraca

detectLastPoint(DetectRequest, AnomalyDetectorDetectLastPointOptionalParams)

Ta operacja generuje model przy użyciu punktów przed ostatnim. W przypadku tej metody tylko punkty historyczne są używane do określania, czy punkt docelowy jest anomalią. Najnowsza operacja wykrywania punktów jest zgodna ze scenariuszem monitorowania metryk biznesowych w czasie rzeczywistym.

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

Parametry

body
DetectRequest

W razie potrzeby punkty szeregów czasowych i okres. Zaawansowane parametry modelu można również ustawić w żądaniu.

Zwraca

exportModel(string, AnomalyDetectorExportModelOptionalParams)

Eksportowanie wielowariancyjnego modelu wykrywania anomalii na podstawie identyfikatora modelId

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

Parametry

modelId

string

Identyfikator modelu.

options
AnomalyDetectorExportModelOptionalParams

Parametry opcji.

Zwraca

getDetectionResult(string, AnomalyDetectorGetDetectionResultOptionalParams)

Uzyskiwanie wielowariancyjnego wyniku wykrywania anomalii na podstawie identyfikatora resultId zwróconego przez interfejs API DetectAnomalyAsync

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

Parametry

resultId

string

Identyfikator wyniku.

Zwraca

getMultivariateModel(string, AnomalyDetectorGetMultivariateModelOptionalParams)

Uzyskaj szczegółowe informacje o modelu wielowariancji, w tym stan trenowania i zmienne używane w modelu.

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

Parametry

modelId

string

Identyfikator modelu.

Zwraca

lastDetectAnomaly(string, LastDetectionRequest, AnomalyDetectorLastDetectAnomalyOptionalParams)

Zsynchronizowany interfejs API na potrzeby wykrywania anomalii.

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

Parametry

modelId

string

Identyfikator modelu.

body
LastDetectionRequest

Żądanie ostatniego wykrycia.

Zwraca

listMultivariateModel(AnomalyDetectorListMultivariateModelOptionalParams)

Wyświetlanie listy modeli subskrypcji

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

Parametry

Zwraca

trainMultivariateModel(AnomalyDetectorClientModelInfo, AnomalyDetectorTrainMultivariateModelOptionalParams)

Tworzenie i trenowanie wielowariancyjnego modelu wykrywania anomalii. Żądanie musi zawierać parametr źródłowy, aby wskazać identyfikator URI usługi Azure Storage dostępny zewnętrznie (najlepiej identyfikator URI sygnatury dostępu współdzielonego). Wszystkie szeregi czasowe używane w generowaniu modelu muszą być spakowane do jednego pliku. Każda seria czasowa będzie znajdować się w jednym pliku CSV, w którym pierwsza kolumna jest sygnaturą czasową, a druga kolumna to wartość.

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

Parametry

body
AnomalyDetectorClientModelInfo

Żądanie szkolenia

Zwraca

Szczegóły metody dziedziczonej

sendOperationRequest(OperationArguments, OperationSpec, ServiceCallback<any>)

Wyślij żądanie HTTP wypełnione przy użyciu podanego elementu OperationSpec.

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

Parametry

operationArguments
OperationArguments

Argumenty, z których zostaną wypełnione wartości szablonowe żądania HTTP.

operationSpec
OperationSpec

Element OperationSpec do użycia w celu wypełnienia żądania httpRequest.

callback

ServiceCallback<any>

Wywołanie zwrotne do wywołania po odebraniu odpowiedzi.

Zwraca

Promise<RestResponse>

dziedziczone zAnomalyDetectorContext.sendOperationRequest

sendRequest(RequestPrepareOptions | WebResourceLike)

Wyślij podany element httpRequest.

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

Parametry

Zwraca

dziedziczone zAnomalyDetectorContext.sendRequest