Anomalieerkennung

KI-gestützte vorzeitige Problemerkennung

Erkennen Sie Probleme frühzeitig, und steigern Sie so Ihre geschäftliche Zuverlässigkeit

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.

Die leistungsstarke Rückschluss-Engine bewertet Ihre Zeitreihendaten und wählt automatisch den für Ihr Szenario geeignetsten Algorithmus aus, um bei der Anomalieerkennung maximale Genauigkeit zu erzielen.

Die automatische Erkennung benötigt keine beschrifteten Trainingsdaten. So sparen Sie Zeit und können sich auf die Behebung von Problemen konzentrieren, sobald diese auftreten.

Flexible Einstellungen gestatten Ihnen eine differenzierte Erkennung möglicher Anomalien basierend auf dem Risikoprofil Ihres Unternehmens.

Noch schnellere Erkenntnisse

Beschleunigen Sie die Problemerkennung: Sie müssen nur eine einfache Einrichtung im Azure-Portal vornehmen und profitieren von unserer Anomalieerkennung in Echtzeit. Sie brauchen nur drei Codezeilen, mehr nicht.

Multivariate Anomalien erkennen

Verwenden Sie die multivariate Anomalieerkennung zum Auswerten zahlreicher Signale und der Korrelationen zwischen ihnen, um unerwartete Änderungen in Datenmustern zu ermitteln, bevor sie sich auf Ihr Unternehmen auswirken.

Probleme in nahezu jedem Szenario erkennen

Es gibt viele verschiedene Arten von Zeitreihendaten – und keinen Algorithmus, der sich für alle eignet. Die Anomalieerkennung bewertet Ihr Zeitreihendataset und wählt automatisch den besten Algorithmus und die besten Methoden zur Anomalieerkennung aus dem Modellkatalog aus. Mit diesem Dienst sorgen Sie für maximale Genauigkeit in verschiedensten Szenarios wie z. B. der Überwachung von IoT-Gerätedatenverkehr, der Betrugsbekämpfung oder der schnellen Reaktion auf Veränderungen an den Märkten.

Von Microsoft Azure, Office, Windows und Bing verwendet

Nutzen Sie unser System und unseren Dienst zur Anomalieerkennung, denen über 200 Microsoft-Produktteams vertrauen, und überwachen Sie die Integrität Ihrer Produkte und Dienste. So können Sie Ihren Kunden zuverlässige Funktionen bereitstellen.

Branchenführende Sicherheit für Unternehmen

  • Microsoft investiert mehr als 1 Milliarde US-Dollar pro Jahr in die Forschung und Entwicklung der Cybersecurity.
  • Wir beschäftigen über 3,500 Sicherheitsexperten, die ausschließlich den Schutz Ihrer Daten und Ihrer Privatsphäre im Blick haben.
  • Azure verfügt über mehr Zertifizierungen als jeder andere Cloudanbieter. Sehen Sie sich die vollständige Liste an.

Dokumentation und Ressourcen

Erste Schritte

Dokumentation

Funktionsweise

In dieser Folge der „AI Show“ auf Channel 9 erfahren Sie, wie Sie die Anomalieerkennung einrichten:

Los geht‘s in drei Schritten

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Informieren Sie sich in der Dokumentation und in Schnellstarts.

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Häufig gestellte Fragen zur Anomalieerkennung

  • 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.
  • Die Anomalieerkennung bietet eine Vereinbarung zum Servicelevel (SLA) von 99,9 Prozent.
  • Die Anomalieerkennung besteht aus einfachen REST-APIs mit einem Code-First-Ansatz. Dabei handelt es sich um die Kern-Engine von Metrics Advisor, die Anomalien in Zeitreihendaten erkennt. Metrics Advisor eignet sich am besten für die Ad-hoc-Datenanalysen und kann in Containern ausgeführt werden. Metrics Advisor verfügt über zusätzliche Features für die Zeitreihenüberwachung wie Pipeline-APIs und eine integrierte Benutzeroberfläche zum Verwalten des Diensts. Der Dienst ist für Livestreamingdaten und KI-Analysen konzipiert und unterstützt die Bereitstellung in Azure.
  • Dies kann sich je nach der gewünschten Genauigkeit und Geschwindigkeit für Ihr Szenario unterscheiden. Im Leitfaden für bewährte Methoden finden Sie weitere Details.

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