Přeskočit navigaci

Architektura řešení: Detekce anomálií pomocí služby Machine Learning

Přehledy anomálií IT v Microsoft Azure můžou pomoct automatizovat a škálovat detekci anomálií, aby IT oddělení mohla rychle rozpoznat a opravit problémy.

Toto řešení je vybudováno na službách spravovaných pomocí Azure: Event Hubs, Stream Analytics, Storage, Data Factory, Azure SQL Database, Machine Learning Studio, Service Bus, Application Insights a Power BI. Tyto služby se spouští v prostředí s vysokou dostupností, opravují se a je pro ně dostupná podpora. Díky tomu se můžete zaměřit na své řešení, a ne na prostředí, ve kterém se spouští.

Detekce anomálií pomocí služby Machine LearningPřehledy anomálií IT v Microsoft Azure můžou pomoct automatizovat a škálovat detekci anomálií, aby IT oddělení mohla rychle rozpoznat a opravit problémy.Machine Learning(Anomaly Detection)Service Bus topics(Publish/subscribe capabilities)Visual Studio Application Insights(Monitoring and telemetry)Event Hub(Event queue)Table Storage(Big Data store)Stream Analytics(Realtime analytics)MetadataSave ML outputScore each datasetPublish anomalies detectedPower BI Azure SQL DB(Anomaly detection results)Data FactoryTime series data

Pokyny k implementaci

Produkty/popis Dokumentace

Event Hubs

Toto je vstupní bod kanálu, kde se ingestují nezpracovaná data časové řady.

Stream Analytics

Stream Analytics provádí agregaci v 5minutových intervalech a agreguje všechny nezpracované datové body podle názvu metriky.

Storage

Azure Storage uchovává data agregovaná úlohou Stream Analytics.

Data Factory

Data Factory v pravidelných intervalech (ve výchozím nastavení každých 15 minut) volá rozhraní API pro detekci anomálií v datech ve službě Azure Storage. Výsledky ukládá do databáze SQL.

Azure SQL Database

SQL Database uchovává výsledky z rozhraní API pro detekci anomálií, včetně binárních detekcí a hodnocení detekcí. Uchovává také volitelná metadata odesílaná s nezpracovanými datovými body, která umožňují generování složitějších sestav.

Machine Learning Studio

Tady je hostované rozhraní API pro detekci anomálií. Mějte na paměti, že samotné rozhraní API je bezstavové a vyžaduje, aby se v každém volání rozhraní API odesílaly historické datové body.

Service Bus

Detekované anomálie se publikují v tématu Service Bus, aby je mohly využívat externí služby monitorování.

Application Insights

Application Insights umožňuje monitorování kanálu.

Power BI

Power BI poskytuje řídicí panely zobrazující nezpracovaná data i detekované anomálie.

Související architektury řešení