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Detetor de Anomalias

Serviço de IA que ajuda a prever problemas antes de ocorrerem

Detete os problemas no início e aumente a fiabilidade da sua empresa

Incorpore capacidades de deteção de anomalias de séries temporais nas suas aplicações e ajude os utilizadores a identificar os problemas rapidamente. O Detetor de Anomalias ingere dados de séries temporais de todos os tipos e seleciona o melhor algoritmo de deteção de anomalias para os seus dados de forma a assegurar uma elevada precisão. Detete picos, quebras e desvios aos padrões cíclicos e alterações às tendências através das APIs univariáveis e multivariáveis. Personalize o serviço para detetar qualquer nível de anomalia. Implemente o serviço de deteção de anomalias onde precisa do mesmo, seja na cloud ou no edge inteligente.

O motor de inferência robusto avalia o seu conjunto de dados de série temporal e seleciona automaticamente o algoritmo de deteção de anomalias certo para maximizar a precisão para o seu cenário.

A deteção automática elimina a necessidade de ter dados de preparação etiquetados, o que ajuda a poupar tempo e a manter-se concentrado na correção dos problemas à medida que surgem..

As definições personalizáveis permitem otimizar a sensibilidade face a potenciais anomalias com base no perfil de risco da sua empresa.

Acelere o tempo de obtenção de informações

Resolva os seus problemas rapidamente com uma configuração simples no portal do Azure e sistemas de deteção de anomalias em tempo real. Bastam três linhas de código.

Identifique anomalias multivariáveis

Utilize a deteção de anomalias multivariável para avaliar múltiplos sinais e as correlações entre os mesmos para encontrar alterações repentinas nos padrões dos dados antes de afetarem a sua empresa.

Detete problemas para praticamente qualquer cenário

Existem muitos tipos de dados de séries temporais e nenhum algoritmo se adequa a todos. O Detetor de Anomalias avalia o seu conjunto de dados de série temporal e seleciona automaticamente o melhor algoritmo e as melhores técnicas de deteção de anomalias a partir da galeria de modelos. Utilize o serviço para garantir uma elevada precisão para cenários como monitorização do tráfego de dispositivos IoT, gestão de fraudes e resposta a mercados em mudança.

Confiado pelo Microsoft Azure, Office, Windows e Bing

Monitorize o seu produto e o estado de funcionamento do serviço, além de proporcionar experiências fiáveis aos clientes, com o mesmo sistema e serviço de deteção de anomalias em que mais de 200 equipas de produtos da Microsoft confiam.

Segurança líder do setor para a empresa

  • A Microsoft investe mais de mil milhões de USD anualmente em investigação e desenvolvimento de cibersegurança.
  • Empregamos mais de 3,500 especialistas em segurança cuja única missão é proteger os seus dados e privacidade.
  • O Azure tem mais certificações do que qualquer outro fornecedor de cloud. Veja a lista completa.

Documentação e recursos

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Saiba como funciona

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

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Perguntas mais frequentes acerca do Detetor de Anomalias

  • Veja a disponibilidade regional da funcionalidade de deteção de anomalias univariáveis. A funcionalidade de deteção de anomalias multivariadas (pré-visualização) está disponível em determinadas regiões. Veja este documento para obter mais detalhes.
  • O Detetor de Anomalias fornece um contrato de nível de serviço (SLA) de 99,9 por cento.
  • O Detetor de Anomalias é composto por APIs REST simples com uma experiência que dá primazia ao código. É o motor de base do Assistente de Métricas que deteta anomalias em dados de séries temporais. É indicado sobretudo para a análise de dados ad hoc e pode ser executado em contentores. O Assistente de Métricas tem funcionalidades adicionais de monitorização de séries temporais, com APIs de pipeline e uma interface de utilizador incorporada para a gestão do serviço. Foi concebido a pensar nos dados de transmissão em fluxo em direto e na análise de IA e dá suporte à implementação no Azure.
  • Pode variar consoante o nível de exatidão e velocidade pretendidos para o seu cenário. Leia o guia de melhores práticas para obter mais informações.