Pomiń nawigację

Architektura rozwiązania: Wykrywanie anomalii przy użyciu uczenia maszynowego

Usługa IT Anomaly Insights platformy Microsoft Azure może ułatwić działom IT automatyzowanie i skalowanie wykrywania anomalii w celu szybkiego wykrywania i usuwania problemów.

To rozwiązanie zostało utworzone w oparciu o usługi zarządzane Azure: Event Hubs, Stream Analytics, Storage, Data Factory, Azure SQL Database, Machine Learning Studio, Service Bus, Application Insights oraz Power BI. Usługi te działają w środowisku o wysokiej dostępności, zapewniającym poprawki i pomoc techniczną, co pozwala na koncentrację na rozwiązaniu, a nie środowisku, w którym działają usługi.

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

Wytyczne dotyczące implementacji

Produkty/opis Dokumentacja

Event Hubs

To jest punkt wejścia potoku, w którym pozyskiwane są nieprzetworzone szeregi czasowe.

Stream Analytics

Usługa Stream Analytics wykonuje agregację w 5-minutowych odstępach i agreguje punkty danych pierwotnych według nazwy metryki.

Storage

Usługa Azure Storage przechowuje dane zagregowane przez zadanie usługi Stream Analytics.

Data Factory

Usługa Data Factory w regularnych odstępach czasu (domyślnie co 15 minut) wywołuje interfejs API usługi wykrywania anomalii względem danych usługi Azure Storage. Wyniki są zapisywane w bazie danych SQL.

Azure SQL Database

Usługa SQL Database przechowuje wyniki z interfejsu API wykrywania anomalii, w tym wykrycia binarne i oceny wykrycia. Przechowuje także opcjonalne metadane wysyłane z punktami danych pierwotnych, aby umożliwić bardziej złożone raportowanie.

Machine Learning Studio

Ta usługa hostuje interfejs API usługi wykrywania anomalii. Zauważ, że sam interfejs API jest bezstanowy i wymaga, aby w każdym wywołaniu interfejsu API były wysyłane historyczne punkty danych.

Service Bus

Wykryte anomalie są publikowane w temacie usługi Service Bus w celu umożliwienia używania przez zewnętrzne usługi monitorowania.

Application Insights

Usługa Application Insights umożliwia monitorowanie potoku.

Power BI

Usługa Power BI udostępnia pulpity nawigacyjne wyświetlające dane pierwotne oraz wykryte anomalie.

Powiązane architektury rozwiązań