Gezintiyi Atla

Çözüm mimarisi: Machine Learning ile anomali algılama

Microsoft Azure’ın BT Anomalisi Öngörüleri çözümü, anomali algılama işlemlerini otomatikleştirip ölçeklendirerek BT departmanlarının sorunları algılayıp düzeltmesine yardımcı olur.

Bu çözüm, şu Azure yönetilen hizmetleri temel alınarak oluşturulmuştur: Event Hubs, Stream Analytics, Depolama, Data Factory, Azure SQL Veritabanı, Machine Learning Studio, Service Bus, Application Insights 'nı ve Power BI. Bu hizmetler, düzeltme eki uygulanan, desteklenen ve kullanılabilirlik düzeyi yüksek olan bir ortamda çalıştırıldığından, hizmetlerin çalıştırıldığı ortam yerine çözümünüzün kendisine odaklanabilirsiniz.

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

Uygulama kılavuzu

Ürünler/Açıklamalar Belgeler

Event Hubs

Bu, işlem hattının giriş noktasıdır. Ham zaman serisi verileri burada alınır.

Stream Analytics

Stream Analytics, 5 dakikalık aralıklarla toplama işlemi gerçekleştirir ve ham veri noktalarını ölçüm adına göre toplar.

Depolama

Azure Depolama, Stream Analytics işi tarafından toplanan verileri depolar.

Data Factory

Data Factory, düzenli aralıklarla (varsayılan olarak 15 dakikada bir) Azure Depolama’daki veriler için Anomali Algılama API’sini çağırır. Sonuçlar bir SQL veritabanında depolanır.

Azure SQL Veritabanı

SQL Veritabanı, ikili algılamalar ve algılama puanlarını içeren Anomali Algılama API’si sonuçlarını depolar. Ayrıca, ham veri noktalarıyla gönderilen isteğe bağlı meta verileri de depolayarak daha karmaşık raporlar hazırlanmasına olanak sağlar.

Machine Learning Studio

Anomali Algılama API’sini barındırır. API’nin durum bilgisi yoktur ve her API çağrısıyla geçmiş veri noktalarının gönderilmesi gerekir.

Service Bus

Algılanan anomaliler bir Service Bus konu başlığında yayımlanır ve dış izleme hizmetleri tarafından kullanılabilmeleri sağlanır.

Application Insights

Application Insights, işlem hattının izlenmesine olanak tanır.

Power BI

Power BI, ham verileri ve algılanan anomalileri gösteren panolar sunar.

İlgili çözüm mimarileri