Přeskočit navigaci

Detektor anomálií

Služba AI, která pomáhá předvídat potíže dřív, než nastanou

Podpořte spolehlivost vaší firmy včasnou detekcí případných problémů

Využijte možnost snadno začlenit funkce detekce anomálií časových řad do vašich aplikací a pomozte uživatelům rychle identifikovat potíže. Detektor anomálií ingestuje data časových řad všech typů a vybírá pro ně nejvhodnější detekční algoritmus, aby se zajistila vysoká přesnost. Prostřednictvím univariačního a multivaričního rozhraní API detekuje špičky a poklesy, odchylky od cyklických vzorů a změny trendů. Službu je možné přizpůsobit tak, aby detekovala libovolnou úroveň anomálií. Službu detekce anomálií můžete nasadit tam, kde ji potřebujete – v cloudu nebo na inteligentních hraničních zařízeních.

Výkonné odvozovací jádro vyhodnocuje datovou sadu časových řad a automaticky vybírá vhodný algoritmus detekce anomálií pro zajištění maximální přesnosti pro váš scénář.

Automatická detekce eliminuje nutnost označování trénovacích dat, pomáhá šetřit čas a umožňuje soustředit se na řešení problémů, jakmile se objeví.

Přizpůsobitelná nastavení umožňují vyladit citlivost na potenciální anomálie v závislosti na profilu rizik pro vaši firmu.

Zkrácení doby potřebné k získání informací

Jednoduché nastavení na webu Azure Portal a systémy detekce anomálií v reálném čase umožňují zrychlit řešení vašich problémů. Stačí vám tři řádky kódu.

Odhalování multivariačních anomálií

Multivariační detekci anomálií můžete využít k vyhodnocení několika signálů a korelace mezi nimi a ke zjišťování náhlých změn ve vzorech dat dřív, než ovlivní vaši firmu.

Detekce potíží pro takřka libovolný scénář

Je celá řada typů dat časových řad, ale neexistuje scénář, který by byl vhodný pro všechny z nich. Detektor anomálií vyhodnotí datovou sadu časových řad a automaticky v galerii modelů vybere nejvhodnější algoritmus a nejvhodnější postupy detekce anomálií. Tuto službu můžete využít k zajištění maximální přesnosti pro váš konkrétní scénář, včetně monitorování provozu zařízení IoT, řešení podvodů a reakce na měnící se trhy.

S důvěrou od Microsoft Azure, Office, Windows a Bingu

Využijte možnost monitorovat stav vašich služeb a produktů a poskytovat spolehlivá zákaznická prostředí pomocí stejné služby a systému detekce anomálií, na které se spoléhá víc než 200 produktových týmů Microsoftu.

Špičkové zabezpečení pro podniky

  • Microsoft investuje do výzkumu a vývoje v oblasti kybernetického zabezpečení více než 1 miliardu USD ročně.
  • Zaměstnáváme více než 3,500 odborníků na zabezpečení, kteří se soustředí výhradně na zabezpečení vašich dat a osobních údajů.
  • Azure má více certifikací než kterýkoli jiný poskytovatel cloudu. Podívejte se na široký seznam.

Dokumentace a zdroje informací

Začínáme

Přečtěte si dokumentaci.

Jak to funguje

Podívejte se na tento díl pořadu o umělé inteligenci na kanálu Channel 9, který vás provede nastavováním Detektoru anomálií.

Zahájení práce ve třech krocích

Vytvořte si bezplatný účet Azure.

Přihlaste se do Azure Portal.

Zajistěte si aktuální informace o novinkách služeb Cognitive Services

Nejčastější dotazy k Detektoru anomálií

  • Projděte si regionální dostupnost funkce pro univariační detekci anomálií. Funkce multivariační detekce anomálií (Preview) je k dispozici ve vybraných oblastech. Další podrobnosti najdete v tomto dokumentu.
  • Detektor anomálií poskytuje 99,9% smlouvu o úrovni služeb (SLA).
  • Anomaly Detector se skládá z jednoduchých rozhraní REST API s kódem na prvním místě. Jedná se o základní engine nástroje Metrics Advisor, který detekuje anomálie v datech časových řad. Nejlépe se uplatní při ad-hoc analýze dat a lze jej spouštět v kontejnerech. Metrics Advisor má další funkce monitorování časových řad, rozhraní API pro kanál a vestavěné uživatelské rozhraní pro správu služby. Je určena pro živé streamování dat a analýzu umělé inteligence a podporuje nasazení v Azure.
  • Může se lišit v závislosti na úrovni přesnosti a rychlosti požadované pro váš scénář. Další podrobnosti najdete v průvodci osvědčenými postupy.

Začínáme