Episódio
Melhores Práticas do Detetor de Anomalias v1.0
Em nossos dois últimos episódios, aprendemos um pouco sobre o serviço Azure Anomaly Detetor . Primeiro aprendemos um pouco sobre o que é e como pode ser usado. Em seguida, procurámos trazer o serviço para as instalações utilizando contentores. Como acontece com qualquer serviço deste tipo, às vezes é preciso um pouco de ajustes para levar as coisas para o próximo nível. Neste episódio , Qun Ying dá três dicas incríveis que ajudarão quando projetarmos nossa arquitetura de aplicativos de monitoramento.
Saiba Mais!
- Confira a demonstração legal sobre este episódio
- Encontre a documentação detalhada sobre as melhores práticas
- Confira a visão geral do serviço de API
- Crie seu primeiro recurso do Detetor de Anomalias no Azure
- Junte-se à pré-visualização dos Contentores do Detetor de Anomalias
- Junte-se à comunidade pública "Anomaly Detetor Advisors" para se conectar com a equipe de produto e outros membros da comunidade
Avançar rapidamente:
- [00:46] Dica 1: Modo de lote versus modo de streaming no Detetor de Anomalias.
- [02:76] Dica 2: Como detetar anomalias do streaming de dados de séries temporais com o Detetor de Anomalias?
- [05:00] Uma demonstração interativa da deteção de anomalias de streaming.
- [06:36] Código Python de deteção de anomalias de streaming com APIs do Detetor de Anomalias.
- [07:39] Dica 3: Como pré-processar dados para APIs do Detetor de Anomalias?
- [08:00] E se a série temporal de entrada não for distribuída uniformemente?
- [09:04] Como melhorar a precisão se os dados têm padrões sazonais?
Os links favoritos do AI Show:
Em nossos dois últimos episódios, aprendemos um pouco sobre o serviço Azure Anomaly Detetor . Primeiro aprendemos um pouco sobre o que é e como pode ser usado. Em seguida, procurámos trazer o serviço para as instalações utilizando contentores. Como acontece com qualquer serviço deste tipo, às vezes é preciso um pouco de ajustes para levar as coisas para o próximo nível. Neste episódio , Qun Ying dá três dicas incríveis que ajudarão quando projetarmos nossa arquitetura de aplicativos de monitoramento.
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- [05:00] Uma demonstração interativa da deteção de anomalias de streaming.
- [06:36] Código Python de deteção de anomalias de streaming com APIs do Detetor de Anomalias.
- [07:39] Dica 3: Como pré-processar dados para APIs do Detetor de Anomalias?
- [08:00] E se a série temporal de entrada não for distribuída uniformemente?
- [09:04] Como melhorar a precisão se os dados têm padrões sazonais?
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