Real-Time インテリジェンス チュートリアル パート 7: Eventhouse テーブルの異常を検出する

チュートリアルのこの部分では、ストリーミング データの異常を検出するリアルタイム データ ワークフローを構築します。 Eventhouse テーブルを使用して時系列データを分析し、異常なパターンを特定します。

異常検出機能を作成する

前のチュートリアルで作成した Eventhouse テーブルを開きます。

1. 左側のナビゲーション ウィンドウで、[ リアルタイム] を選択します。

   

2. [ ストリーミング データ] で、 TransformedData テーブルを選択します。

   

3. テーブルの詳細ページで、ツール バーから [異常の検出 ] を選択します。

   

データの異常を分析する検出機能を作成します。

[ 新しい異常検出] ウィンドウで、次の操作を行います。

1. 検出器の名前を入力します。
2. Fabric ワークスペースを選択します。
3. を選択してを作成します。

異常検出を構成する

異常の検出に使用する属性を構成します。

1. [ 構成の編集] セクションで、次の値を設定します。

   フィールド	価値
   監視する値	自転車禁止
   グループ化	Street
   タイムスタンプ	タイムスタンプ

   

2. 保存 を選択します。

異常検出モデルを選択する

1. [ モデルの検索 ] セクションで、[ データの分析 ] を選択して、データに最適な異常検出モデルを見つけます。

   

2. 推奨されるモデルを確認し、ニーズに最も適したものを選択します。 このチュートリアルでは、推奨される Local Pattern Detector モデルを選択します。

   

3. 保存 を選択します。

異常な結果を確認する

分析が完了したら、検出された異常を確認します。

1. [検出結果] ウィンドウで異常 の結果 を表示します。

2. 通常とは異なるパターンを特定するには、グラフと表形式の出力を調べます。

   

次のステップ