Real-Time Intelligence 자습서 7부: Eventhouse 테이블에서 이상 탐지

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이 자습서는 시리즈의 일부입니다. 이전 섹션에서는 Real-Time Intelligence 자습서 6부: Real-Time 대시보드 만들기를 참조하세요.

변칙 검색은 데이터에서 비정상적인 패턴을 식별할 수 있는 Real-Time Intelligence의 기능입니다. 자습서의 이 부분에서는 작업 영역에서 'Anomaly Detector' 항목을 만들어 스테이션의 빈 도크 수에서 변칙을 검색하는 방법을 알아봅니다.

Eventhouse 테이블에서 변칙 탐지

왼쪽 탐색 모음에서 실시간 을 선택하여 Real-Time 허브를 엽니다.
모든 데이터 스트림에서 이전 자습서에서 만든 Eventhouse 테이블 TransformedData를 선택합니다. 테이블 세부 정보 페이지가 열립니다. 상단 메뉴에서 변칙 검색 을 선택합니다.
이름에 BikeAnomaliesconfiguration을 입력합니다.
저장 대상에서 감지기 만들기를 선택합니다.
변칙 탐지기 항목을 만들 작업 영역을 선택하고 입력 BikeAnomalies합니다. 그런 다음 만들기를 선택합니다.
특성 선택 섹션에서 다음 옵션을 선택합니다.

분야 가치

주목할 값 빈 도킹 없음

기준에 따른 그룹화 거리

시간표시 시간표시
분석 실행을 선택합니다.

중요합니다

분석은 일반적으로 데이터 크기에 따라 최대 4분이 걸리며 최대 30분 동안 실행할 수 있습니다. 페이지에서 벗어나 분석이 완료되면 다시 체크 인할 수 있습니다.

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Eventhouse 테이블에 모델 권장 사항 및 변칙 검색 정확도를 개선하기 위한 충분한 기록 데이터가 포함되어 있는지 확인합니다. 예를 들어 하루에 하나의 데이터 포인트가 있는 데이터 세트에는 몇 달의 데이터가 필요하지만 초당 하나의 데이터 포인트가 있는 데이터 세트에는 며칠만 필요할 수 있습니다.
분석이 완료되면 테이블 형식 데이터와 함께 변칙이 오른쪽에 표시됩니다.

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탐지 결과 창 위에 있는 타임스탬프와 탐지 사용자 지정 섹션의 탐지 모델을 조정하면서 실험해 보세요. 데이터가 많을수록 변칙 검색 정확도가 높아질 수 있습니다.
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