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Name: 大平かづみ
Awards: Microsoft MVP for Azure
Work: フリーランス エンジニア
• Azure に関連したお仕事
• OSS開発
• サーバーサイド開発
• Infrastructure as Code 対応
• できることならなんでも!
Twitter: @dz_
GitHub: @dzeyelid
4. Anomaly Detector の概要
• 入力した時系列データの周期性などを予測し、そこから外れた「異常
値」を検出できるAPIサービス
• ストリーミング検出
• バッチ検出
• 事前の教師データは不要
• 感度の設定を調整することで、想定した検出に近づけることができる
• 適しているデータの例
• 周期性のある時系列データ。不定期異常あり。
• フラットな傾向のある時系列データ。不定期に上昇/下落あり。
11. Anomaly Detector に渡すJSON
{
series: [
{
timestamp: "2020-01-29T00:00:00Z",
value: "2"
},
{
timestamp: "2020-01-29T01:00:00Z",
value: "3"
},
…
],
granularity: "hourly"
}
12. 返ってくるデータ
項目 データ型 説明
period Integer 周期の数
expectedValues Float 算出された期待される値
upperMargins Float 算出された許容範囲の上限値
lowerMargins Float 算出された許容範囲の下限値
isAnomaly Boolean 異常値か否か
isNegativeAnomaly Boolean マイナスの異常値か否か
isPositiveAnomaly Boolran プラスの異常値か否か
13. Anomaly Detector リファレンス
• Anomaly Detector API とは
• API リファレンス
• デモ
• SDKs
• for C#
• for Python
• for JavaScript
• for Go
• 方法:時系列データに Anomaly Detector API を使用する
• ベストプラクティス