AnomalyDetectorClient class

Создает экземпляр AnomalyDetectorClient.

Пример использования:

import { AnomalyDetectorClient, AzureKeyCredential } from "@azure/ai-anomaly-detector";

const client = new AnomalyDetectorClient(
   "<service endpoint>",
   new AzureKeyCredential("<api key>")
);

new AnomalyDetectorClient(endpointUrl: string, credential: TokenCredential | KeyCredential, options?: PipelineOptions)

Параметры

apiVersion: string

Значение свойства

унаследован отAnomalyDetector.apiVersion

endpoint: string

Значение свойства

наследуется отAnomalyDetector.endpoint

Удаление существующей многовариарной модели в соответствии с modelId

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

Параметры

Возвращаемое значение

наследуется отAnomalyDetector.deleteMultivariateModel

Отправка многовариантной задачи обнаружения аномалий с обученной моделью modelId, входная схема должна совпадать с запросом на обучение. Таким образом запрос будет завершен асинхронно и возвращает результирующий идентификатор для запроса результата обнаружения. Запрос должен быть исходной ссылкой, чтобы указать URI хранилища Azure внешнего доступа (предпочтительнее URI подписанного URL-адреса). Все временные ряды, используемые в создании модели, должны быть зарезано в один файл. Каждый временный ряд будет следующим образом: первый столбец — метка времени, а второй — значение.

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

Параметры

Возвращаемое значение

унаследовано отAnomalyDetector.detectAnomaly

Оценка оценки точки изменения для каждой точки ряда

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

Параметры

Возвращаемое значение

унаследовано отAnomalyDetector.detectChangePoint

Эта операция создает модель со всей серией, каждая точка обнаруживается с одной и той же моделью. С помощью этого метода точки до и после определенной точки используются для определения того, является ли это аномалией. Все обнаружение может предоставить пользователю общее состояние временных рядов.

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

Параметры

Возвращаемое значение

унаследовано отAnomalyDetector.detectEntireSeries

Эта операция создает модель с помощью точек до последней. С помощью этого метода используются только исторические точки, чтобы определить, является ли целевая точка аномалией. Последняя точка обнаружения соответствует сценарию мониторинга бизнес-метрик в режиме реального времени.

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

Параметры

Возвращаемое значение

наследуется отAnomalyDetector.detectLastPoint

Экспорт многовариантной модели обнаружения аномалий на основе modelId

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

Параметры

Возвращаемое значение

унаследован отAnomalyDetector.exportModel

Получение многовариантного результата обнаружения аномалий на основе resultId, возвращаемого API DetectAnomalyAsync

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

Параметры

Возвращаемое значение

Унаследовано отAnomalyDetector.getDetectionResult

Получение подробных сведений о многовариантной модели, включая состояние обучения и переменные, используемые в модели.

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

Параметры

Возвращаемое значение

унаследовано отAnomalyDetector.getMultivariateModel

Синхронизированный API для обнаружения аномалий.

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

Параметры

Возвращаемое значение

унаследован отAnomalyDetector.lastDetectAnomaly

Список моделей подписки

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

Параметры

Возвращаемое значение

унаследовано отAnomalyDetector.listMultivariateModel

Отправьте HTTP-запрос, заполненный с помощью предоставленной операцииSpec.

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

Параметры

Возвращаемое значение

наследуется отAnomalyDetector.sendOperationRequest

Отправьте предоставленный httpRequest.

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

Параметры

Возвращаемое значение

наследуется отAnomalyDetector.sendRequest

Создание и обучение многовариантной модели обнаружения аномалий. Запрос должен содержать исходный параметр, чтобы указать универсальный код ресурса (URI подписанного URL-адреса) службы хранилища Azure (предпочтительно URI подписанного URL-адреса). Все временные ряды, используемые в создании модели, должны быть зарезано в один файл. Каждый временный ряд будет находиться в одном CSV-файле, в котором первый столбец является меткой времени, а второй — значением.

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

Параметры

Возвращаемое значение

унаследовано отAnomalyDetector.trainMultivariateModel