在 Azure 异常检测器中何时使用“/entire”与“/last”API？
When to use “/entire” vs “/last” API in Azure Anomaly Detector?
当我查看异常检测器 API 的文档时，我发现有两个 API（或 "modes"）：/last 和 /entire。该文档说他们正在流式传输与批处理模式。但是，我认为消息不是很清楚，而且两个 APIs/modes 似乎具有非常相似的功能。
我有一些来自工厂车间传感器的物联网数据；我可以预处理数据以确保它满足 API 要求；我可以在我的应用程序中使用 C# 进行编码。
谁能帮助详细说明如何选择更好的 API 用于我的场景？
我在 Azure notebooks
中尝试了两个 API
感谢您使用异常检测器。
异常检测器 API 的批量检测端点可让您通过整个时间序列数据检测异常。在这种检测模式下，将创建一个单一的统计模型并将其应用于数据集中的每个点。如果您的时间序列具有以下特征，我们建议使用批量检测在一次 API 调用中预览您的数据。
- 季节性时间序列，偶尔会出现异常。
- 平坦趋势时间序列，偶尔 spikes/dips。
我们不建议将批量异常检测用于实时数据监控，或将其用于不具备上述特征的时间序列数据。
批量检测只创建和应用一个模型，每个点的检测是在整个系列的上下文中完成的。
如果时间序列数据在没有季节性的情况下呈上下趋势，模型可能会遗漏一些变化点（数据中的下降和上升）。同样，数据集中的某些变化点不如后来的变化点重要，因此可能不足以被纳入模型。
批量检测比实时数据监控时检测最新点的异常状态要慢，因为分析的点数较多。
对于实时数据监控，我们建议只检测您最新数据点的异常状态。通过持续应用最新点检测，可以更高效、更准确地进行流式数据监控。
下面的例子描述了这些检测模式对性能的影响。第一张图显示了沿着 28 个以前看到的数据点连续检测异常状态最新点的结果。红点是异常。
An image showing anomaly detection using the latest point
下面是使用批量异常检测的相同数据集。为操作构建的模型忽略了几个异常，用矩形标记。
An image showing anomaly detection using the batch method
再次感谢，我们会将信息添加到 AD 服务的 public 文档中。
当我查看异常检测器 API 的文档时，我发现有两个 API（或 "modes"）：/last 和 /entire。该文档说他们正在流式传输与批处理模式。但是，我认为消息不是很清楚，而且两个 APIs/modes 似乎具有非常相似的功能。 我有一些来自工厂车间传感器的物联网数据；我可以预处理数据以确保它满足 API 要求；我可以在我的应用程序中使用 C# 进行编码。 谁能帮助详细说明如何选择更好的 API 用于我的场景？
我在 Azure notebooks
中尝试了两个 API感谢您使用异常检测器。
异常检测器 API 的批量检测端点可让您通过整个时间序列数据检测异常。在这种检测模式下，将创建一个单一的统计模型并将其应用于数据集中的每个点。如果您的时间序列具有以下特征，我们建议使用批量检测在一次 API 调用中预览您的数据。
- 季节性时间序列，偶尔会出现异常。
- 平坦趋势时间序列，偶尔 spikes/dips。
我们不建议将批量异常检测用于实时数据监控，或将其用于不具备上述特征的时间序列数据。
批量检测只创建和应用一个模型，每个点的检测是在整个系列的上下文中完成的。
如果时间序列数据在没有季节性的情况下呈上下趋势，模型可能会遗漏一些变化点（数据中的下降和上升）。同样，数据集中的某些变化点不如后来的变化点重要，因此可能不足以被纳入模型。
批量检测比实时数据监控时检测最新点的异常状态要慢，因为分析的点数较多。
对于实时数据监控，我们建议只检测您最新数据点的异常状态。通过持续应用最新点检测，可以更高效、更准确地进行流式数据监控。
下面的例子描述了这些检测模式对性能的影响。第一张图显示了沿着 28 个以前看到的数据点连续检测异常状态最新点的结果。红点是异常。
An image showing anomaly detection using the latest point
下面是使用批量异常检测的相同数据集。为操作构建的模型忽略了几个异常，用矩形标记。
An image showing anomaly detection using the batch method
再次感谢，我们会将信息添加到 AD 服务的 public 文档中。