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솔루션 아키텍처: 기계 학습을 통한 이상 감지

Microsoft Azure의 IT Anomaly Insights는 문제를 빠르게 감지하고 해결할 수 있도록 이상 감지를 자동화 및 확장하도록 돕습니다.

이 솔루션은 Azure 관리 서비스를 기반으로 합니다. Event Hubs, Stream Analytics, Storage, Data Factory, Azure SQL Database, Machine Learning Studio, Service Bus, Application Insights 그리고 Power BI. 이러한 서비스는 고가용성 환경에서 실행되고 패치되며 지원되므로, 솔루션이 실행되는 환경 대신 솔루션에 집중할 수 있습니다.

Anomaly detection with machine learningMicrosoft Azure’s IT Anomaly Insights can help automate and scale anomaly detection for IT departments to quickly detect and fix issues.Machine Learning(Anomaly Detection)Service Bus topics(Publish/subscribe capabilities)Visual Studio Application Insights(Monitoring and telemetry)Event Hub(Event queue)Table Storage(Big Data store)Stream Analytics(Realtime analytics)MetadataSave ML outputScore each datasetPublish anomalies detectedPower BI Azure SQL DB(Anomaly detection results)Data FactoryTime series data

구현 가이드

제품/설명 설명서

Event Hubs

원시 시계열 데이터가 수신되는 파이프라인의 진입점입니다.

Stream Analytics

Stream Analytics는 5분 간격으로 집계를 수행하고 메트릭 이름을 기준으로 원시 데이터 포인트를 집계합니다.

Storage

Azure Storage는 Stream Analytics 작업으로 집계된 데이터를 저장합니다.

Data Factory

Data Factory는 Azure Storage의 데이터에 대해 정기적인 간격(기본 설정 15분 간격)으로 Anomaly Detection API를 호출합니다. 결과는 SQL 데이터베이스에 저장됩니다.

Azure SQL Database

SQL Database는 이진 감지 및 감지 점수를 포함한 Anomaly Detection API의 결과를 저장합니다. 또한 보다 복잡한 보고를 위해 선택적으로 원시 데이터 포인트와 함께 전송된 메타데이터도 저장할 수 있습니다.

Machine Learning Studio

Anomaly Detection API를 호스팅합니다. API 자체는 상태 비저장이고 각 API 호출에서 과거 데이터 포인트를 전송해야 합니다.

Service Bus

감지된 이상은 서비스 버스 토픽으로 게시되어 외부 모니터링 서비스에서 소비할 수 있게 됩니다.

Application Insights

Application Insights는 파이프라인 모니터링을 가능하게 합니다.

Power BI

Power BI는 원시 데이터와 감지된 이상 현상을 표시하는 대시보드를 제공합니다.

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