Navigation überspringen

Anomalieerkennung

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

Binden Sie Funktionen zur Erkennung von Zeitreihenanomalien in Ihre Apps ein, und helfen Sie Ihren Benutzern so, Probleme zeitnah zu erkennen. Die Anomalieerkennung erfasst Zeitreihendaten aller Art und wählt den idealen Anomalieerkennungsalgorithmus für Ihre Daten aus, um so eine hohe Genauigkeit zu gewährleisten. Erkennen Sie Ausschläge, Einbrüche, Abweichungen von zyklischen Mustern und Trendänderungen durch univariate und multivariate APIs. Passen Sie den Dienst an Ihre Anforderungen an, um jegliche Anomalien zu erkennen. Stellen Sie den Dienst für die Anomalieerkennung dort bereit, wo Sie ihn brauchen: in der Cloud oder am 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. Zeigen Sie die umfassende Liste an.

Dokumentation und Ressourcen

Erste Schritte

Lesen Sie unsere Dokumentation

Funktionsweise

Sehen Sie sich dieser Folge der AI Show in Channel 9 an, um eine geführte exemplarische Vorgehensweise beim Einrichten von Anomalieerkennung zu sehen.

Los geht‘s in drei Schritten

Erstellen Sie Ihr kostenloses Azure-Konto.

Melden Sie sich beimAzure-Portal. an.

Updates zu Cognitive Services erhalten

Häufig gestellte Fragen zur Anomalieerkennung

  • Informationen hierzu finden Sie auf der Seite zur regionalen Verfügbarkeit von Erkennungsfeatures für univariate Anomalien. Das Erkennungsfeature für multivariate Anomalien (Vorschauversion) ist in ausgewählten Regionen verfügbar. Ausführliche Informationen dazu finden Sie in diesem Dokument.
  • Die Anomalieerkennung bietet eine Vereinbarung zum Servicelevel (SLA) von 99,9 %.
  • Die Anomalieerkennung besteht aus einfachen REST-APIs mit einer „Code-First“-Erfahrung. Sie ist das Kernmodul von Metrics Advisor, das Anomalien in Zeitreihendaten erkennt. Sie wird am besten für Ad-hoc-Datenanalysen genutzt und kann in Containern ausgeführt werden. Metrics Advisor verfügt über zusätzliche Features zur Zeitreihenüberwachung mit Pipeline-APIs und einer integrierten Benutzeroberfläche für die Verwaltung des Diensts. Diese Lösung wurde für Livestreamingdaten und KI-Analysen entwickelt und unterstützt die Bereitstellung in Azure.
  • Dies kann je nach der für Ihr Szenario gewünschten Genauigkeit und Geschwindigkeit variieren. Weitere Informationen finden Sie im Leitfaden mit Best Practices.

Erste Schritte

Können wir Ihnen helfen?