Afvigelsesregistrering

En AI-tjeneste, der hjælper dig med at forudse problemer, før de opstår

Øg pålideligheden i din virksomhed ved at registrere problemer tidligt

Easily embed time-series anomaly detection capabilities into your apps to help users identify problems quickly. Anomaly Detector ingests time-series data of all types and selects the best anomaly detection algorithm for your data to ensure high accuracy. Detect spikes, dips, deviations from cyclic patterns, and trend changes through both univariate and multivariate APIs. Customize the service to detect any level of anomaly. Deploy the anomaly detection service where you need it—in the cloud or at the intelligent edge.

Effektivt fornuftslutningsprogram vurderer dine tidsseriedatasæt og vælger automatisk den rette algoritme til registrering af uregelmæssigheder for at maksimere nøjagtigheden for dit specifikke scenarie.

Automatisk registrering eliminerer behovet for særlige træningsdatadata og hjælper dig med at spare tid og holde fokus på at løse problemer, så snart de opstår.

Indstillinger, der kan tilpasses lader dig finjustere følsomheden over for potentielle uregelmæssigheder på baggrund af din virksomheds risikoprofil.

Få indsigt langt hurtigere

Du kan sætte fart under problemløsningen med en enkel konfiguration i Azure Portal og systemer til registrering af uregelmæssigheder i realtid. Det kræver kun tre linjer kode.

Identificer multivariate uregelmæssigheder

Brug multivariat registrering af uregelmæssigheder til at evaluere flere signaler og korrelationerne mellem dem for at finde pludselige ændringer i datamønstre, før de påvirker din virksomhed.

Registrer problemer i praktisk talt alle scenarier

Der er mange typer tidsseriedata, og der er ikke en enkelt algoritme, der dækker dem alle. Afvigelsesregistrering vurderer dit tidsseriedatasæt og vælger automatisk den bedste algoritme og de bedste teknikker til registrering af uregelmæssigheder fra modelgalleriet. Brug tjenesten til at sikre høj nøjagtighed for scenarier, herunder overvågning af IoT-enheds trafik, administration af svindel og respons på skiftende markeder.

Blåstemplet af Microsoft Azure, Office, Windows og Bing

Overvåg tilstanden for dit produkt og din tjeneste, og levér pålidelige kundeoplevelser ved at bruge den samme tjeneste til registrering af uregelmæssigheder, som mere end 200 Microsoft-produktteams sætter deres lid til.

Branchens førende sikkerhed til virksomheder

  • Microsoft investerer mere end 1 milliarder USD årligt i forskning i og udvikling af cybersikkerhed.
  • Vi har ansat mere end 3,500 sikkerhedseksperter, der har fuld fokus på at beskytte dine data og personlige oplysninger.
  • Azure har flere certificeringer end nogen anden cloududbyder. Se den omfattende liste.

Dokumentation og ressourcer

Kom godt i gang

Læs vores dokumentation

Se, hvordan det fungerer

Se dette afsnit i AI-serien på Channel 9 for at få en gennemgang af, hvordan du konfigurerer Afvigelsesregistrering.

Kom i gang med tre trin

Hold dig ajour med de seneste Cognitive Services-nyheder

Ofte stillede spørgsmål om Afvigelsesregistrering

  • Please see regional availability of univariate anomaly detection feature. Multivariate anomaly detection (preview) feature is available in selected regions. Please check this document for details.
  • Afvigelsesregistrering leveres med en serviceniveauaftale (SLA), der garanterer 99,9 % oppetid.
  • Afvigelsesregistrering består af simple REST-API'er med en oplevelse med fokus på kodning. Det er kerneprogrammet i Metrics Advisor, som registrerer uregelmæssigheder i tidsseriedata. Det anvendes bedst til ad hoc-dataanalyse, og det kan køres i objektbeholdere. Metrics Advisor har flere funktioner til overvågning af tidsserier med API'er til pipeline og en indbygget brugergrænseflade til administration af tjenesten. Det er designet til direkte streaming af data og analyse med kunstig intelligens, og det understøtter udrulning i Azure.
  • Det kan variere afhængigt af det niveau af nøjagtighed og den hastighed, du ønsker til dit scenarie. Læs vejledningen til bedste praksis for at få flere oplysninger.

Kom godt i gang