Düzenle

Anomali algılayıcısı işlemi

Azure Databricks
Azure Service Bus
Azure Storage Accounts

Bu makalede, bir anomali algılama işleminin neredeyse gerçek zamanlı uygulamasına yönelik bir mimari sağlanır.

Mimari

Anomali algılayıcısı işlem mimarisinin diyagramı.

Bu mimarinin bir Visio dosyasını indirin.

Veri akışı

  1. Zaman serisi verileri MySQL için Azure Veritabanı, Blob depolama, Event Hubs, Azure Cosmos DB, SQL Veritabanı ve PostgreSQL için Azure Veritabanı gibi birden çok kaynaktan gelebilir.
  2. Veriler, Anomali Algılayıcısı tarafından izlenecek çeşitli depolama kaynaklarından işlem içine alınır.
  3. Databricks, algılanan sonuçlarla zamanı oluşturmak için ham verileri toplamaya, örneklemeye ve hesaplamaya yardımcı olur. Databricks, akışı ve statik verileri işleme yeteneğine sahiptir. Akış analizi ve Azure Synapse, gereksinimlere göre alternatif olabilir.
  4. Anomali algılayıcıSı API'si anomalileri algılar ve sonuçları işlem için döndürür.
  5. Anomaliyle ilgili meta veriler kuyruğa alınır.
  6. Uygulama Analizler, anomaliyle ilgili meta verileri temel alarak ileti kuyruğundan iletiyi seçer ve anomali hakkında bir uyarı gönderir.
  7. Sonuçlar Azure Data Lake Service 2. Nesil'de depolanır.
  8. Web uygulamaları ve Power BI, anomali algılama sonuçlarını görselleştirebilir.

Bileşenler

Bu mimariyi uygulamak için kullanılan temel teknolojiler:

  • Service Bus: Güvenilir bir hizmet olarak bulut mesajlaşması (MaaS) ve basit hibrit tümleştirme.
  • Azure Databricks: Hızlı, kolay ve işbirliğine dayalı Apache Spark tabanlı analiz hizmeti.
  • Power BI: Etkileşimli veri görselleştirme BI araçları.
  • Depolama Hesapları: Dayanıklı, yüksek oranda kullanılabilir ve yüksek oranda ölçeklenebilir bulut depolama alanı.
  • Bilişsel Hizmetler: Uygulamalarınızda bilişsel zeka oluşturmanıza yardımcı olmak için kullanılabilir REST API'leri ve istemci kitaplığı SDK'ları ile bulut tabanlı hizmetler.
  • Logic Apps: Uygulamaları, verileri ve hizmetleri tümleştiren kurumsal iş akışları oluşturmaya yönelik sunucusuz platform. Bu mimaride mantıksal uygulamalar HTTP istekleri tarafından tetiklenir.
  • Azure Data Lake Storage 2. Nesil: Azure Data Lake Storage 2. Nesil dosya sistemi semantiği, dosya düzeyi güvenlik ve ölçeklendirme sağlar.
  • Uygulama Analizler: Uygulama Analizler, canlı web uygulamaları için genişletilebilir uygulama performansı yönetimi (APM) ve izleme sağlayan bir Azure İzleyici özelliğidir.

Alternatifler

  • Kafka ile Event Hubs: Kendi Kafka kümenizi çalıştırmaya alternatiftir. Bu Event Hubs özelliği Kafka API'leriyle uyumlu bir uç nokta sağlar.
  • Azure Synapse Analytics: Kurumsal veri ambarı ile büyük veri analizini bir araya getiren bir analiz hizmeti.
  • Azure Machine Learning: Bulut tabanlı bir ortamda özel makine öğrenmesi / anomali algılama modelleri oluşturun, eğitin, dağıtın ve yönetin.

Senaryo ayrıntıları

Azure Bilişsel Hizmetler Anomali Algılayıcısı API'si, makine öğrenmesini bilmenize gerek kalmadan zaman serisi verilerinizdeki anormallikleri izlemenize ve algılamanıza olanak tanır. API'nin algoritmaları endüstri, senaryo veya veri hacmi ne olursa olsun zaman serisi verilerinize en uygun modelleri otomatik olarak tanımlayıp uygulayarak uyarlar. Anomali algılama, beklenen değerler ve anormal veri noktaları için sınırları belirler.

Olası kullanım örnekleri

Anomali algılamanın izlenmesine yardımcı olduğu bazı alanlar:

  • Banka dolandırıcılığı (finans sektörü)
  • Yapısal kusurlar (üretim sektörü)
  • Tıbbi sorunlar (sağlık sektörü)

Dikkat edilmesi gereken noktalar

Bu önemli noktalar, bir iş yükünün kalitesini artırmak için kullanılabilecek bir dizi yol gösteren ilke olan Azure İyi Tasarlanmış Çerçeve'nin yapı taşlarını uygular. Daha fazla bilgi için bkz . Microsoft Azure İyi Tasarlanmış Çerçeve.

Ölçeklenebilirlik

Bu örnek senaryoda kullanılan bileşenlerin çoğu, otomatik olarak ölçeklendirilecek yönetilen hizmetlerdir.

Ölçeklenebilir çözümler tasarlama hakkında genel yönergeler için Azure Mimari Merkezi'ndeki performans verimliliği denetim listesine bakın.

Güvenlik

Güvenlik, kasıtlı saldırılara ve değerli verilerinizin ve sistemlerinizin kötüye kullanılmasına karşı güvence sağlar. Daha fazla bilgi için bkz . Güvenlik sütununa genel bakış.

Azure kaynakları için yönetilen kimlikler, hesabınızın içindeki diğer kaynaklara erişim sağlamak için kullanılır ve ardından Azure İşlevleri'nize atanır. İşlevlerinize (ve potansiyel olarak müşterilerinize) ek bir şey sunulmadığından emin olmak için bu kimliklerin yalnızca gerekli kaynaklara erişmesine izin verin.

Güvenli çözümler tasarlama hakkında genel yönergeler için Bkz . Azure Güvenlik Belgeleri.

Dayanıklılık

Bu senaryodaki tüm bileşenler yönetildiğinden, bölgesel düzeyde tümü otomatik olarak dayanıklıdır.

Dayanıklı çözümler tasarlama hakkında genel yönergeler için bkz . Azure için dayanıklı uygulamalar tasarlama.

Maliyet iyileştirme

Maliyet iyileştirmesi, gereksiz giderleri azaltmanın ve operasyonel verimlilikleri iyileştirmenin yollarını aramaktır. Daha fazla bilgi için bkz . Maliyet iyileştirme sütununa genel bakış.

Bu senaryoyu çalıştırmanın maliyetini keşfetmek için tüm hizmetlerle önceden doldurulmuş hesap makinesine bakın. Fiyatlandırmanın belirli bir kullanım örneğinde nasıl değişeceğini görmek için, uygun değişkenleri beklenen trafik / veri hacimlerinizle eşleşecek şekilde değiştirin.

Trafik miktarına göre üç örnek maliyet profili sağladık (tüm görüntülerin 100 kb boyutunda olduğunu varsayıyoruz):

  • Örnek hesap makinesi: Bu fiyatlandırma örneği, Power BI ve özel uyarı çözümü dışında bu mimarideki tüm hizmetlere sahip bir hesap makinesidir.

Katkıda Bulunanlar

Bu makale Microsoft tarafından yönetilir. Başlangıçta aşağıdaki katkıda bulunanlar tarafından yazılmıştır.

Asıl yazar:

Genel olmayan LinkedIn profillerini görmek için LinkedIn'de oturum açın.

Sonraki adımlar