Algoritmo di soglia dinamica
Le soglie dinamiche negli avvisi metrici utilizzano l’apprendimento automatico avanzato per apprendere il comportamento storico delle metriche e identificare modelli e anomalie che indicano possibili problemi di servizio. Le soglie dinamiche negli avvisi metrici supportano sia un’interfaccia utente semplice che operazioni su scala, consentendo agli utenti di configurare le regole di avviso attraverso l’API di Azure Resource Manager completamente automatizzata.
Le soglie dinamiche apprendono continuamente i dati delle serie metriche e cercano di modellarli utilizzando una serie di algoritmi e metodi. Rileva modelli nei dati, come la stagionalità oraria, giornaliera o settimanale. Può gestire metriche rumorose, come la CPU o la memoria della macchina, e metriche con bassa dispersione, come la disponibilità e il tasso di errore.
Le soglie dinamiche possono rilevare la stagionalità per i modelli orari, giornalieri o settimanali. Altri modelli, come la stagionalità bioraria o bisettimanale, potrebbero non essere rilevati. Per rilevare la stagionalità settimanale, sono necessarie almeno tre settimane di dati storici.
Periodi di errore. È possibile configurare un numero minimo di scostamenti necessari entro una certa finestra temporale affinché il sistema emetta un avviso utilizzando soglie dinamiche. Il valore predefinito è di quattro scostamenti in 20 minuti. È possibile configurare i periodi di errore e scegliere gli allarmi modificando i periodi di errore e la finestra temporale. Queste configurazioni riducono il rumore degli avvisi generato da picchi transitori. Ad esempio:
Rilevamento dei valori anomali in python
Attraverso LifeSavvy Media DA LIFESAVVYTryMySnacks Recensione: Un assaggio intorno al mondoRecensione di Orbitkey Ring V2: Ridicolmente innovativo DALLA RECENSIONE GEEKEdifier HECATE G5000 Recensione degli altoparlanti: Un po’ stravaganti, ma dal suono fantastico! Recensione della tastiera CHERRY MX 10.0N RGB: Illuminazione vibrante, ma troppo semplicistica
Un outlier è un valore significativamente più alto o più basso della maggior parte dei valori presenti nei dati. Quando si usa Excel per analizzare i dati, gli outlier possono alterare i risultati. Ad esempio, la media di un insieme di dati potrebbe riflettere realmente i vostri valori. Excel mette a disposizione alcune funzioni utili per gestire gli outlier, quindi diamo un’occhiata.
Nell’immagine sottostante, gli outlier sono ragionevolmente facili da individuare: il valore di due assegnato a Eric e il valore di 173 assegnato a Ryan. In un insieme di dati come questo, è abbastanza facile individuare e gestire manualmente questi outlier.
In un insieme di dati più ampio, non sarà così. È importante poter identificare gli outlier e rimuoverli dai calcoli statistici, e in questo articolo vedremo come farlo.
Rilevamento delle anomalie delle serie temporali keras
AbstractCon la crescente domanda di prodotti, processi e servizi digitali, l’area di ricerca del rilevamento automatico dei segnali anomali nei dati in streaming ha guadagnato molta attenzione. La gamma di applicazioni possibili per questo tipo di algoritmi è versatile e spazia dal monitoraggio dei macchinari digitali e dalla manutenzione predittiva fino alle applicazioni nell’analisi dei dati dei sensori sanitari big data. In questo lavoro presentiamo un metodo per rilevare anomalie in serie temporali multivariate in streaming, utilizzando una rete neurale Spiking evolutiva adattata. I componenti principali di questo lavoro sono: (1) un algoritmo di apprendimento alternativo basato sul rank-order che utilizza i tempi precisi dei picchi in arrivo per regolare i pesi sinaptici, (2) una tecnica di codifica adattata, in grado di funzionare in tempo reale ed efficiente per i dati multivariati, basata su campi ricettivi gaussiani multidimensionali e (3) una funzione di scoring continuo degli outlier per una migliore interpretabilità delle classificazioni. Le reti neurali Spiking sono estremamente efficienti quando si tratta di elaborare informazioni dipendenti dal tempo. Dimostriamo l’efficacia del nostro modello su un set di dati sintetico basato sul Numenta Anomaly Benchmark con vari tipi di anomalie. Confrontiamo il nostro algoritmo con altri algoritmi di rilevamento delle anomalie di streaming e possiamo dimostrare che il nostro algoritmo ha prestazioni migliori nel rilevare le anomalie e richiede meno risorse computazionali per l’elaborazione di dati ad alta dimensionalità.
Algoritmi di rilevamento delle anomalie
Il rilevamento delle anomalie utilizza la modellazione statistica per individuare automaticamente le tendenze inattese nei dati. Il modello analizza le metriche e determina un limite inferiore, un limite superiore e un intervallo di valori previsto. Quando si verifica un picco o un calo inaspettato, il sistema avvisa l’utente nel report.
Il rilevamento delle anomalie utilizza un periodo di addestramento per calcolare, apprendere e segnalare i dati di un intervallo di previsione al giorno. Il periodo di addestramento è il periodo storico che identifica ciò che è normale e ciò che è anomalo, e applica ciò che è stato appreso al periodo di reporting. Nei report di marketing sono disponibili periodi di formazione di 30, 60 e 90 giorni. Nel report builder sono disponibili 30 giorni.
Ogni algoritmo viene applicato per determinare l’algoritmo con la somma degli errori al quadrato (SSE) più bassa. Vengono quindi calcolati l’errore percentuale assoluto medio (MAPE) e l’errore standard corrente per assicurarsi che il modello sia statisticamente valido.
Ad esempio, se si esegue un report per il periodo 1-14 gennaio e poi un report per il periodo 7-21 gennaio, è possibile che i dati di previsione per la stessa metrica tra il 7 e il 14 gennaio siano diversi nei due report. Ciò è dovuto alla differenza dei periodi di addestramento.