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Anomaly Detector

Un servicio de inteligencia artificial que le ayuda a prever los problemas antes de que se produzcan

Aumente la confiabilidad de su negocio con la detección temprana de los posibles problemas

Inserte fácilmente funcionalidad de detección de anomalías en datos de serie temporal en sus aplicaciones para ayudar a los usuarios a identificar los problemas rápidamente. Anomaly Detector ingiere datos de serie temporal de todos los tipos y selecciona el mejor algoritmo de detección de anomalías para sus datos con el fin de asegurar una precisión elevada. Detecte altibajos y desviaciones en patrones cíclicos y cambios de tendencia mediante API de análisis univariado y multivariado. Personalice el servicio para detectar cualquier nivel de anomalía. Implemente el servicio de detección de anomalías donde lo necesite, en la nube o en el perímetro inteligente.

El eficaz motor de inferencia evalúa el conjunto de datos de serie temporal y selecciona automáticamente el algoritmo de detección de anomalías adecuado para maximizar la precisión para cada escenario.

La detección automática elimina la necesidad de disponer de datos de entrenamiento etiquetados, lo que permite ahorrar tiempo y centrarse en la solución de problemas en cuanto se detectan.

La configuración personalizable permite ajustar la sensibilidad a posibles anomalías en función del perfil de riesgo de su empresa.

Acelerar el tiempo de análisis

Acelere la resolución de problemas con una configuración sencilla en Azure Portal y sistemas de detección de anomalías en tiempo real. Solo se necesitan tres líneas de código.

Identifique anomalías multivariadas

Use la detección de anomalías multivariadas para evaluar varias señales y las correlaciones entre ellas con el fin de buscar cambios repentinos en los patrones de los datos antes de que afecten a su negocio.

Detección de problemas en casi cualquier escenario

Hay muchos tipos de datos de serie temporal y ningún algoritmo se ajusta a todos. Anomaly Detector evalúa el conjunto de datos de serie temporal y selecciona automáticamente el mejor algoritmo y las mejores técnicas de detección de anomalías de la galería de modelos. Use este servicio para asegurar una precisión alta en escenarios como la supervisión del tráfico de los dispositivos IoT, la administración de fraudes y la respuesta a los cambios en los mercados.

Con la confianza de Microsoft Azure, Office, Windows y Bing

Supervise el estado de mantenimiento de su producto y servicio, y ofrezca experiencias de cliente confiables usando el mismo sistema y servicio de detección de anomalías en el que confían más de 200 equipos de productos de Microsoft.

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Seguridad líder del sector para la empresa

  • Microsoft invierte más de mil millones de USD anualmente en la investigación y el desarrollo de la ciberseguridad.
  • Contamos con más de 3,500 expertos en seguridad que se dedican exclusivamente a proteger sus datos y su privacidad.
  • Azure has more certifications than any other cloud provider. View the comprehensive list.

Documentación y recursos

Introducción

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Aprender su funcionamiento

Watch this episode of the AI Show on Channel 9 for a guided walkthrough on setting up Anomaly Detector.

Póngase en marcha con solo tres pasos

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Preguntas más frecuentes sobre Anomaly Detector

  • Consulte la disponibilidad por regiones de la característica de detección de anomalías univariante. La característica de detección de anomalías multivariante (versión preliminar) está disponible en algunas regiones. Consulte este documento para obtener más información.
  • Anomaly Detector provides a 99.9 percent service-level agreement (SLA).
  • Anomaly Detector is comprised of simple REST APIs with a code-first experience. It's the core engine of Metrics Advisor that detects anomalies in time-series data. It's best applied for ad-hoc data analysis, and it can be run in containers. Metrics Advisor has additional time-series monitoring features, with pipeline APIs and a built-in user interface for managing the service. It's designed for live-streaming data and AI analytics, and it supports deploying in Azure.
  • It can vary depending on the level of accuracy and speed desired for your scenario. Read the best practices guide for more details.

Introducción