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Detecção de Anomalias Multivariadas com Floresta de Isolamento

  • Artigo

Este artigo mostra como você pode usar o SynapseML no Apache Spark para detecção de anomalias multivariadas. A detecção de anomalias multivariadas permite a detecção de anomalias entre várias variáveis ou intervalos de tempo, levando em conta todas as inter-correlações e dependências entre as diferentes variáveis. Nesse cenário, usamos o SynapseML para treinar um modelo de Floresta de Isolamento para detecção de anomalias multivariadas e, em seguida, usamos para o modelo treinado para inferir anomalias multivariadas em um conjunto de dados que contém medidas sintéticas de três sensores de IoT.

Para saber mais sobre o modelo de Floresta de Isolamento, consulte o artigo original de Liu et al..

Pré-requisitos

  • Anexe seu bloco de anotações a um lakehouse. No lado esquerdo, selecione Adicionar para adicionar um lakehouse existente ou criar um lakehouse.

Importações de biblioteca

from IPython import get_ipython
from IPython.terminal.interactiveshell import TerminalInteractiveShell
import uuid
import mlflow

from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.sql.types import *
from pyspark.ml import Pipeline

from synapse.ml.isolationforest import *

from synapse.ml.explainers import *

%matplotlib inline

from pyspark.sql import SparkSession

# Bootstrap Spark Session
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

from synapse.ml.core.platform import *

if running_on_synapse():
    shell = TerminalInteractiveShell.instance()
    shell.define_macro("foo", """a,b=10,20""")

Dados de entrada

# Table inputs
timestampColumn = "timestamp"  # str: the name of the timestamp column in the table
inputCols = [
    "sensor_1",
    "sensor_2",
    "sensor_3",
]  # list(str): the names of the input variables

# Training Start time, and number of days to use for training:
trainingStartTime = (
    "2022-02-24T06:00:00Z"  # datetime: datetime for when to start the training
)
trainingEndTime = (
    "2022-03-08T23:55:00Z"  # datetime: datetime for when to end the training
)
inferenceStartTime = (
    "2022-03-09T09:30:00Z"  # datetime: datetime for when to start the training
)
inferenceEndTime = (
    "2022-03-20T23:55:00Z"  # datetime: datetime for when to end the training
)

# Isolation Forest parameters
contamination = 0.021
num_estimators = 100
max_samples = 256
max_features = 1.0

Ler dados

df = (
    spark.read.format("csv")
    .option("header", "true")
    .load(
        "wasbs://publicwasb@mmlspark.blob.core.windows.net/generated_sample_mvad_data.csv"
    )
)

converter colunas em tipos de dados apropriados

df = (
    df.orderBy(timestampColumn)
    .withColumn("timestamp", F.date_format(timestampColumn, "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss'Z'"))
    .withColumn("sensor_1", F.col("sensor_1").cast(DoubleType()))
    .withColumn("sensor_2", F.col("sensor_2").cast(DoubleType()))
    .withColumn("sensor_3", F.col("sensor_3").cast(DoubleType()))
    .drop("_c5")
)

display(df)

Preparação de dados de treinamento

# filter to data with timestamps within the training window
df_train = df.filter(
    (F.col(timestampColumn) >= trainingStartTime)
    & (F.col(timestampColumn) <= trainingEndTime)
)
display(df_train)

Testar a preparação de dados

# filter to data with timestamps within the inference window
df_test = df.filter(
    (F.col(timestampColumn) >= inferenceStartTime)
    & (F.col(timestampColumn) <= inferenceEndTime)
)
display(df_test)

Treinar modelo de floresta de isolamento

isolationForest = (
    IsolationForest()
    .setNumEstimators(num_estimators)
    .setBootstrap(False)
    .setMaxSamples(max_samples)
    .setMaxFeatures(max_features)
    .setFeaturesCol("features")
    .setPredictionCol("predictedLabel")
    .setScoreCol("outlierScore")
    .setContamination(contamination)
    .setContaminationError(0.01 * contamination)
    .setRandomSeed(1)
)

Em seguida, criamos um pipeline de ML para treinar o modelo de Floresta de Isolamento. Também demonstramos como criar um experimento do MLflow e registrar o modelo treinado.

O registro de modelo do MLflow é estritamente necessário somente se estiver acessando o modelo treinado posteriormente. Para treinar o modelo e executar a inferência no mesmo notebook, o modelo de objeto de modelo é suficiente.

va = VectorAssembler(inputCols=inputCols, outputCol="features")
pipeline = Pipeline(stages=[va, isolationForest])
model = pipeline.fit(df_train)

Executar inferência

Carregar o modelo de floresta de isolamento treinado

Executar inferência

df_test_pred = model.transform(df_test)
display(df_test_pred)

Detector de anomalias predefinido

Detector de Anomalias de IA do Azure

  • Status da anomalia do ponto mais recente: gera um modelo usando pontos anteriores e determina se o ponto mais recente é anormal (Scala, Python)
  • Localizar anomalias: gera um modelo usando uma série inteira e localiza anomalias na série (Scala, Python)

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