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Azure

Azure KI Anomalie Detektor – Preise

Fügen Sie Ihren Apps ganz einfach Funktionen zur Anomalieerkennung hinzu.

Betten Sie im Handumdrehen Funktionen zur Anomalieerkennung in Ihre Apps ein, damit Benutzer Probleme schon bei deren Auftreten schnell identifizieren können. Es sind keine Vorkenntnisse im Bereich Machine Learning erforderlich. Die Anomalieerkennung erfasst Zeitreihendaten aller Arten über eine API und wählt das ideale Anomalieerkennungsmodell für Ihre Daten aus, um so eine hohe Genauigkeit zu gewährleisten. Passen Sie den Dienst an das Risikoprofil Ihres Unternehmens an. Stellen Sie ihn dort bereit, wo er am dringendsten benötigt wird – nur mit Azure können Sie die Anomalieerkennung von der Cloud bis hin zu Intelligent Edge ausführen.

Preisoptionen entdecken

Sie können die Preisoptionen mit Filtern anpassen.

Preise sind nur Schätzungen und nicht als tatsächliche Preisangebote vorgesehen. Die tatsächlichen Preise können je nach Art des mit Microsoft eingegangenen Vertrags, dem Kaufdatum und dem Wechselkurs variieren. Die Preise werden auf der Grundlage des US-Dollars berechnet und anhand der Londoner Schlusskassakurse umgerechnet, die an den beiden Geschäftstagen vor dem letzten Geschäftstag des vorangegangenen Monatsendes erfasst werden. Wenn die beiden Geschäftstage vor dem Monatsende auf einen Bankfeiertag in wichtigen Märkten fallen, ist der Tag der Kursfeststellung in der Regel der Tag, der den beiden Geschäftstagen unmittelbar vorausgeht. Dieser Kurs gilt für alle Transaktionen im kommenden Monat. Melden Sie sich beim Azure-Preisrechner an, um die Preise basierend auf Ihrem aktuellen Programm/Angebot mit Microsoft anzuzeigen. Wenden Sie sich an einen Azure-Vertriebsspezialisten, um weitere Informationen zu den Preisen zu erhalten oder ein Preisangebot anzufordern. Siehe häufig gestellte Fragen zu Azure-Preisen.

Instanz Merkmale Preis
Free – Web/Container Erkennung univariater Anomalien 20.000 kostenlose Transaktionen pro Monat1
Kostenlos – Web Erkennung von multivariaten Anomalien – Training 5 Stunden kostenloses Training pro Monat
Kostenlos – Web Erkennung von multivariaten Anomalien – Rückschluss 20.000 Rückschlussdatenpunkte kostenlos pro Monat2
Standard – Web/Container Erkennung univariater Anomalien $- pro 1,000 Transaktionen
Standard – Web Erkennung von multivariaten Anomalien – Training $- pro 1 Trainingsstunde
Standard – Web Erkennung von multivariaten Anomalien – Rückschluss $- pro 1000 Rückschlussdatenpunkte
1Eine „Transaktion“ ist ein API-Aufruf mit einer Anforderungsnutzlast von bis zu 1.000 Datenpunkten in der Zeitreihe. Jedes Inkrement von 1.000 Datenpunkten wird zu einer weiteren Transaktion hinzugefügt.
2Die Anzahl der „Rückschlussdatenpunkte“ ist die Anzahl der Variablen multipliziert mit der Anzahl von Zeitstempeln, die erkannt werden müssen.

Azure-Preise und -Kaufoptionen

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Zusätzliche Ressourcen

Azure KI Anomalie Detektor

Hier erhalten Sie weitere Informationen zu den Features und Funktionen von Azure KI Anomalie Detektor.

Preisrechner

Kalkulieren Sie Ihre erwarteten monatlichen Kosten für eine beliebige Kombination von Azure-Produkten.

Dokumentation

Hier finden Sie technische Tutorials, Videos und weitere Ressourcen zu Azure KI Anomalie Detektor.

  • Bei einer Transaktion handelt es sich um einen API-Aufruf mit einer Anforderungsnutzlast von bis zu 1 000 Datenpunkten inklusive in der Zeitreihe. Jedes weitere Inkrement mit 1 000 Datenpunkte führen zu einer weiteren Transaktion. Ein API-Aufruf mit einer Anforderungnutzlast von 2 050 Datenpunkten entspricht beispielsweise 3 Transaktionen. Die maximale Größe für die Anforderungsnutzlast sind 8 640 Datenpunkte. Bei jedem Datenpunkt in der Zeitreihe handelt um einen Zeitstempel bzw. um ein numerisches Wertpaar.

  • Beim Free-Tarif wird die Nutzung gedrosselt, wenn das Transaktionslimit erreicht wird. Eine Überschreitung ist bei diesem Tarif nicht möglich.

Sprechen Sie für eine detaillierte Erläuterung der Azure-Preise mit einem Vertriebsspezialisten. Lernen Sie, die Berechnung der Preise für Ihre Cloudlösung zu verstehen.

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