.NET 用 Azure Cognitive Services Anomaly Detector クライアント ライブラリ - バージョン 3.0.0-preview.7

Anomaly Detectorは、一連の API を備えた AI サービスであり、バッチ検証またはリアルタイム推論など、機械学習 (ML) の知識がほとんどなく、時系列データの異常を監視および検出できます。

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作業の開始

前提条件

• このパッケージを使用するには 、Azure サブスクリプション が必要です。
• 既存の Cognitive Services Anomaly Detector インスタンス。

パッケージをインストールする

NuGet を使用して .NET 用 Azure 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

SDK のバージョンとサービスのサポートされる API バージョンの関係を次の表に示します。

クライアントを認証する

Anomaly Detector サービス リソースのエンドポイントは、Azure Portal または Azure CLI を使用して見つけることができます。

# Get the endpoint for the Anomaly Detector service resource
az cognitiveservices account show --name "resource-name" --resource-group "resource-group-name" --query "properties.endpoint"

API キーを取得する

API キーは、Azure Portal の Anomaly Detector サービス リソースから取得できます。 または、次の Azure CLI スニペットを使用して、リソースの API キーを取得することもできます。

az cognitiveservices account keys list --resource-group <your-resource-group-name> --name <your-resource-name>

AzureKeyCredential を使用して AnomalyDetectorClient を作成する

API キーの値を取得したら、 を作成します AzureKeyCredential。 エンドポイントとキーの資格情報を使用して、 を AnomalyDetectorClient作成できます。

string endpoint = "<endpoint>";
string apiKey = "<apiKey>";
var credential = new AzureKeyCredential(apiKey);
var client = new AnomalyDetectorClient(new Uri(endpoint), credential);

主要な概念

Anomaly Detectorを使用すると、一変量異常検出を使用して 1 つの変数の異常を検出するか、多変量異常検出を使用して複数の変数の異常を検出できます。

一変量異常検出

一変量異常検出 API では、機械学習の知識がなくても、時系列データを監視し、その中の異常を検出できます。 アルゴリズムでは、産業、シナリオ、データ量に関係なく、データに最適なモデルが自動的に特定され、適用されます。 この API では、時系列データを使用し、異常検出の境界、予想される値、異常となるデータ ポイントが判断されます。

Anomaly Detector の使用にあたり、機械学習の経験は必要ありません。REST API によってサービスをアプリケーションやプロセスに簡単に統合できます。

一変量異常検出を使用すると、時系列データ全体、またはリアルタイムで発生する異常を自動的に検出できます。

多変量異常検出

多変量異常検出 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するための高度な AI を開発者がさらに容易に統合することができます。 最大 300 の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るようになりました。 この新しい機能を使用すると、ソフトウェア アプリケーション、サーバー、工業用機械、宇宙船、さらにユーザーのビジネスなどの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。

多変量異常検出を使用すると、時系列データ全体、またはリアルタイムで発生する異常を自動的に検出できます。 多変量異常検出を使用するには、3 つのプロセスがあります。

• トレーニング: モデルのトレーニング API を使用してモデルを作成およびトレーニングした後、Get Model Status API を使用して状態とモデルメタデータを取得します。
• 推論:
  • 非同期推論 API を使用して非同期推論プロセスをトリガーし、Get Inference results API を使用してデータのバッチで検出結果を取得します。
  • 同期推論 API を使用して、毎回 1 つのタイムスタンプで検出をトリガーすることもできます。
• その他の操作: モデル管理の多変量異常検出モデルでは、List Model API と Delete Model API がサポートされています。

スレッド セーフ

すべてのクライアント インスタンス メソッドがスレッド セーフであり、相互に独立していることを保証します (ガイドライン)。 これにより、クライアント インスタンスの再利用に関する推奨事項は、スレッド間でも常に安全になります。

その他の概念

クライアント オプション | 応答 | へのアクセス実行時間の長い操作 | エラーの | 処理診断 | あざける | クライアントの有効期間

例

次のセクションでは、次のような最も一般的なAnomaly Detector サービス タスクをカバーするいくつかのコード スニペットを示します。

• 一変量異常検出 - バッチ検出
• 一変量異常検出 - ストリーミング検出
• 一変量異常検出 - 変化点の検出
• 多変量異常検出

バッチ検出

//detect
Console.WriteLine("Detecting anomalies in the entire time series.");

try
{
    UnivariateEntireDetectionResult result = client.DetectUnivariateEntireSeries(request);

    bool hasAnomaly = false;
    for (int i = 0; i < request.Series.Count; ++i)
    {
        if (result.IsAnomaly[i])
        {
            Console.WriteLine($"An anomaly was detected at index: {i}.");
            hasAnomaly = true;
        }
    }
    if (!hasAnomaly)
    {
        Console.WriteLine("No anomalies detected in the series.");
    }
}
catch (RequestFailedException ex)
{
    Console.WriteLine($"Entire detection failed: {ex.Message}");
    throw;
}
catch (Exception ex)
{
    Console.WriteLine($"Detection error. {ex.Message}");
    throw;
}

ストリーミング検出

//detect
Console.WriteLine("Detecting the anomaly status of the latest point in the series.");

try
{
    UnivariateLastDetectionResult result = client.DetectUnivariateLastPoint(request);

    if (result.IsAnomaly)
    {
        Console.WriteLine("The latest point was detected as an anomaly.");
    }
    else
    {
        Console.WriteLine("The latest point was not detected as an anomaly.");
    }
}
catch (RequestFailedException ex)
{
    Console.WriteLine($"Last detection failed: {ex.Message}");
    throw;
}
catch (Exception ex)
{
    Console.WriteLine($"Detection error. {ex.Message}");
    throw;
}

変更ポイントを検出する

//detect
Console.WriteLine("Detecting the change point in the series.");

UnivariateChangePointDetectionResult result = client.DetectUnivariateChangePoint(request);

if (result.IsChangePoint.Contains(true))
{
    Console.WriteLine("A change point was detected at index:");
    for (int i = 0; i < request.Series.Count; ++i)
    {
        if (result.IsChangePoint[i])
        {
            Console.Write(i);
            Console.Write(" ");
        }
    }
    Console.WriteLine();
}
else
{
    Console.WriteLine("No change point detected in the series.");
}

多変量異常検出のサンプル

Anomaly Detector ライブラリを使用して多変量異常検出を実行する方法については、このサンプルを参照してください。

トラブルシューティング

コンソール ログの設定

ログを表示する最も簡単な方法は、コンソール ログを有効にすることです。 コンソールにメッセージを出力する Azure SDK ログ リスナーを作成するには、AzureEventSourceListener.CreateConsoleLogger メソッドを使用します。

// Setup a listener to monitor logged events.
using AzureEventSourceListener listener = AzureEventSourceListener.CreateConsoleLogger();

その他のログメカニズムの詳細については、「 診断サンプル」を参照してください。

次のステップ

これらのコード サンプルは、Azure Anomaly Detector ライブラリでの一般的なシナリオ操作を示しています。 その他のサンプルは、 samples ディレクトリにあります。

• 一変量異常検出 - バッチ検出: Sample1_DetectEntireSeriesAnomaly.cs

• 一変量異常検出 - ストリーミング検出: Sample2_DetectLastPointAnomaly.cs

• 一変量異常検出 - 変更ポイント検出: Sample3_DetectChangePoint.cs

• 多変量異常検出: Sample4_MultivariateDetect.cs

その他のドキュメント

Azure Anomaly Detectorに関するより広範なドキュメントについては、docs.microsoft.com に関するAnomaly Detectorドキュメントを参照してください。

共同作成

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