Anomalieerkennung

KI-gestützte vorzeitige Problemerkennung

Erhöhte Zuverlässigkeit Ihrer Geschäftssysteme dank frühzeitiger Problemerkennung

Betten Sie im Handumdrehen Funktionen zur Anomalieerkennung in Ihre Apps ein, damit Benutzer Probleme schnell identifizieren können. Die Anomalieerkennung erfasst Zeitreihendaten aller Art über eine API und wählt das ideale Erkennungsmodell für Ihre Daten aus, um so eine hohe Genauigkeit zu gewährleisten. Passen Sie den Dienst an, um Anomalien jeglicher Art zu erkennen, und stellen Sie ihn dort bereit, wo Sie ihn am dringendsten benötigen – in der Cloud oder in einer Intelligent Edge-Instanz mit Containern. Azure ist der einzige große Cloudanbieter, der die Anomalieerkennung als KI-Dienst bereitstellt.

Die leistungsstarke Rückschluss-Engine wählt auf Grundlage Ihres Zeitreihendatasets automatisch den idealen Algorithmus aus, um für Ihr Szenario die höchste Genauigkeit zu erzielen.

Durch die automatische Erkennung sind keine bezeichneten Trainingsdaten mehr erforderlich. So sparen Sie Zeit und können sich umgehend um Probleme kümmern.

Durch individuell anpassbare Einstellungen Durch individuell anpassbare Einstellungen können Sie die Empfindlichkeit für potenzielle Anomalien an das Risikoprofil Ihres Unternehmens anpassen.

Noch schnellere Erkenntnisse

Lösen Sie Probleme schneller mit Anomalieerkennung in Echtzeit. Dafür ist nur eine einfache Einrichtung im Azure-Portal erforderlich. Sie brauchen nur drei Codezeilen, mehr nicht.

Probleme in nahezu jedem Szenario erkennen

Es gibt viele verschiedene Arten von Zeitreihendaten – aber keinen Algorithmus, der sich für alle eignet. Die Anomalieerkennung wählt auf Grundlage Ihres Zeitreihendatasets automatisch den idealen Algorithmus aus dem Modellkatalog aus. So wird eine hohe Genauigkeit für Ihr Szenario gewährleistet, egal ob Geschäftsvorfälle, Überwachen des Datenverkehrs von IoT-Geräten, Behandlung von Betrugsversuchen, Reagieren auf Veränderungen auf dem Markt.

Von Microsoft Azure, Office, Windows und Bing verwendet

Nutzen Sie den Anomalieerkennungsdienst, dem über 200 Microsoft-Produktteams vertrauen, und überwachen Sie die Integrität Ihrer Produkte und Dienste. So können Sie Ihren Kunden zuverlässige Funktionen bereitstellen.

GA-Insights

"Anomaly Detector has been pivotal in supporting our customers, monitoring their business metrics 24 hours a day, 7 days a week. Already we've used the service to alert hundreds of businesses to changes in their data, ranging from e-commerce conversion rates to revenue alerts. Our customers get an enriched view of their analytics, giving them early opportunity to act on their data – an opportunity that they never had previously."

Patrick McCurley, Gründer, GA-Insights

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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Häufig gestellte Fragen zur Anomalieerkennung

  • 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.
  • Die Anomalieerkennung ist zustandslos.
  • Die Anomalieerkennung speichert keine Kundendaten.

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