Tutorial Real-Time Intelligence - Parte 7: Individuare le anomalie in una tabella Eventhouse

In questa parte dell'esercitazione viene creato un flusso di lavoro di dati in tempo reale che rileva le anomalie nei dati di streaming. Si usa una tabella Eventhouse per analizzare i dati delle serie temporali e identificare modelli insoliti.

Creare un rilevatore anomalie

Aprire la tabella Eventhouse creata nell'esercitazione precedente.

1. Nel riquadro di spostamento sinistro selezionare Real-Time.

   

2. In Dati di streaming selezionare la tabella TransformedData .

   

3. Nella pagina dei dettagli della tabella selezionare Rileva anomalie sulla barra degli strumenti.

   

Creare un rilevatore per analizzare i dati per individuare le anomalie.

Nel riquadro Nuovo rilevamento anomalie :

1. Immettere un nome per il rilevatore.
2. Selezionare l'area di lavoro Fabric.
3. Selezionare Crea.

Configurare il rilevamento anomalie

Configurare gli attributi usati per rilevare le anomalie.

1. Nella sezione Modifica configurazione impostare i valori seguenti:

   Campo	Value
   Valore da monitorare	Nessuna_bicicletta
   Raggruppa per	Via
   Marca temporale:	Marca temporale:

   

2. Seleziona Salva.

Scegliere un modello di rilevamento anomalie

1. Nella sezione Trova modelli selezionare Analizza i dati per trovare il modello di rilevamento anomalie migliore per i dati.

   

2. Esaminare i modelli consigliati e selezionare quello più adatto alle proprie esigenze. Per questo tutorial, selezionare il modello Rilevatore di pattern locale consigliato.

   

3. Seleziona Salva.

Esaminare i risultati delle anomalie

Al termine dell'analisi, esaminare le anomalie rilevate.

1. Visualizzare i risultati delle anomalie nel riquadro Risultati rilevamento.

2. Esaminare il grafico e l'output tabulare per identificare modelli insoliti.

   

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