Cogbot 勉強会！ #26 - 新春 LT Night ! での LT 資料です。 https://cogbot.connpass.com/event/159422/

1. Anomaly Detector で遊ぼう♪
with Azure Time Series Insights
Cogbot 勉強会！ #26 - 新春 LT Night !
https://cogbot.connpass.com/event/159422/

2. Me
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

3. Anomaly Detector
異常検知

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。

5. Anomaly Detector の検出動作
• 算出された期待値と、実際の値との差分が許容範囲外の時に、異常
とみなす
• 許容範囲は、下限値、上限値も同時に算出され、その範囲内とする
• 許容範囲を手動で設定することも可能

6. Demo

8. デモ解説

9. 構成図
Time Series Insights Anomaly Detector
Nature Remo Functions
Event Hubs

10. Azure Time Series Insights

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

14. Have fun!