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異常偵測

協助您在問題發生前預見問題的 AI 服務

及早偵測問題以提升營運可靠性

您可以輕鬆地在應用程式內嵌時間序列異常偵測功能,協助使用者快速發現問題。異常偵測器可擷取各種類型的時間序列資料,並為您的資料選擇最佳的異常偵測演算法,以確保高正確性。同時透過單一變量 API 與多變量 API,偵測峰值、谷值、與循環模式的偏差,以及趨勢變化。自訂服務以偵測任何等級的異常。在您需要的位置 (雲端或智慧邊緣) 部署異常偵測服務。

強大的推斷引擎可評估您的時間序列資料集,並自動選擇適合的異常偵測演算法,為您的案例提供最高的正確性。

自動偵測讓您不必為訓練資料加上標籤,協助您運用省下的時間,專心在問題出現時盡快予以修正。

自訂設定可讓您根據業務的風險概況,將敏感度微調成潛在的異常行為。

更快獲得見解

利用 Azure 入口網站中的簡單設定與即時異常偵測系統,加快解決問題的速度。只要三行程式碼即可。

發現多變量異常狀況

您可以使用多變量異常偵測評估多個信號及各信號間的相互關聯,以在資料模式的突然改變影響您業務之前,及早發現這些改變。

幾乎對任何狀況都能偵測問題

時間序列資料有很多種,但沒有任何演算法可以一體適用。異常偵測器可評估您的時間序列資料集,並自動從模型庫選擇最佳的演算法和最佳的異常偵測技術。使用此服務可確保為各種案例提供高正確性,包括監視 IoT 裝置的流量、管理詐騙,以及回應不斷變化的市場。

獲得 Microsoft Azure、Office、Windows 與 Bing 的信任

使用超過 200 個 Microsoft 產品團隊仰賴的異常偵測系統和服務,監視產品與服務的健康狀態,並提供可靠的客戶體驗。

適用於企業的業界頂尖安全性

  • Microsoft 每年斥資超過美金 10 億元投入網路安全性的研究與開發。
  • 我們聘請了 3,500 多名安全性專家,由他們全力保護您的資料和隱私權。
  • Azure 擁有比其他雲端服務提供者更多的認證。檢視完整清單

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觀賞此頻道 9 的 AI Show 劇集,了解設定異常偵測器的引導式逐步解說。

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Anomaly Detector 的常見問題集

  • 請參閱單變量異常偵測偵測的區域可用性。多變量異常偵測 (預覽) 功能適用於選取的區域。如需詳細資料,請參閱此文件
  • 異常狀況偵測器提供 99.9% 的服務等級協定 (SLA)。
  • 異常偵測器是由具有 Code-First 體驗的簡單 REST API 所組成。這是偵測時間序列資料中異常狀況的計量建議程式核心引擎。其最適合用於特定資料分析,且可在容器中執行。計量建議程式具有額外的時間序列監視功能,包括管線 API 及用於管理服務的內建使用者介面。其專為即時串流資料與 AI 分析所設計,可支援在 Azure 中部署。
  • 這可能會依據案例所需的精確度與速度而不同。如需詳細資料,請參閱最佳做法指南

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