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L’API Détecteur d'anomalies détecte automatiquement les anomalies dans les données de série chronologique. Il prend en charge deux types de mode : l’un pour l’utilisation sans état, l’autre pour l’utilisation avec état. En mode sans état, il existe trois fonctionnalités. La détection complète permet de détecter l’ensemble de la série avec le modèle entraîné par la série chronologique, last detect est la détection du dernier point avec le modèle entraîné par des points avant. ChangePoint Detect permet de détecter les changements de tendance dans les séries chronologiques. En mode avec état, l’utilisateur peut stocker des séries chronologiques. Les séries chronologiques stockées seront utilisées pour la détection des anomalies. Dans ce mode, l’utilisateur peut toujours utiliser les trois fonctionnalités ci-dessus en donnant uniquement un intervalle de temps sans préparer les séries chronologiques côté client. Outre les trois fonctionnalités ci-dessus, le modèle avec état fournit également un service de détection et d’étiquetage basé sur les groupes. En tirant parti de l’étiquetage, l’utilisateur du service peut fournir des étiquettes pour chaque résultat de détection, ces étiquettes seront utilisées pour réagréger ou régénérer les modèles de détection. La détection d’incohérence est une sorte de détection basée sur un groupe. Cette détection trouve les incohérences dans un ensemble de séries chronologiques. En utilisant le service détecteur d’anomalies, les clients métier peuvent détecter les incidents et établir un flux logique pour l’analyse de la cause racine.