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异常检测是在数据中识别罕见项目、事件或观测的过程，这些数据与预期差异很大。这在许多行业中都有应用，用于资产监控和维护。
异常检测服务帮助您在时间序列数据中无需统计学家或机器学习专家的情况下检测异常。它提供预构建的算法，并自动处理数据问题。这是一个云原生服务，可通过REST API访问，并可连接到许多数据源。OCI控制台、CLI和SDK使其易于在端到端解决方案中使用。
在这个参考架构中，我们突出展示了Oracle云基础设施异常检测服务与其他OCI数据服务一起工作，如何帮助以下用例：资产管理资产管理侧重于资产的最佳运营，确保满足运营指标和KPI，如吞吐量/产出、废品、质量、安全和产量。预测性维护预测性维护涉及成本避免和最小化增加费用的运营中断，如安排额外班次、支付加班费、运费加急和其他成本。智能制造智能制造涉及寻找提高运营效率以增加收入和利润的方法。异常检测可以发现模式，以便在制造周期早期预测产量和产品缺陷，并追踪产品以分析影响，从而增加吞吐量和产出，提高质量，减少废品。
架构
这个参考架构有三个主要阶段：收集、分析和行动。在这些阶段内有八个技术阶段。
下图展示了此参考架构。
架构包含以下组件：
收集 阶段包括以下几个步骤：
• 生成数据的设备、传感器和输入。
• 收集数据的集线器、网关或边缘设备。
• 通过批处理、流处理、间隔、实时或其他方法进行数据传输。
• 存储数据以供分析、管理和未来使用。
分析
策展
• 涉及管理数据，使其对进行数据发现和分析的用户更有用。这包括从多样化来源收集数据，并将其整合到仓库中。数据策展包括数据认证、归档、管理、保存、检索和表示。
预处理
• 涉及修复与物联网时间序列数据收集相关的典型问题，如不匹配的时钟同步、缺失值和低信噪比。
模型训练
• 算法在完整且无异常的样本数据上进行训练。这创建了一个模型，与实时数据进行比较。
异常检测
• 用于识别数据中模式和异常的机器学习算法。
• 异常检测服务是一组算法，可以挖掘大量数据并寻找模式和异常。它是三种技术的结合：
￮ 智能数据预处理（IDP）：
￮ 这些是专利算法，设计用来解决与物联网时间序列传感器数据收集相关的典型问题。服务会根据需要自动应用这些算法。IDP技术的例子包括：
▪ 分析性重采样过程（ARP）
▪ ARP帮助处理不同采样率（时钟不匹配问题）。它使用基于插值的上采样/下采样方法为所有遥测时间序列生成统一的采样间隔。
▪ 缺失值插补（MVI）
▪ MVI帮助智能插补缺失值。它使用插值和MSET估计的组合来智能填充盲点（缺失值）。
▪ 非量化（UnQ）
▪ UnQ帮助将低分辨率信号转换为更高分辨率。
￮ 多变量状态估计技术（MSET）
￮ 该算法用于学习时间序列数据集中多个信号之间的关系，以得出智能估计。
￮ 顺序概率比测试（SPRT）
￮ 该测试使用MSET的数据提供异常的早期检测。
行动
用户界面
• 为了以易于理解的方式呈现结果，提供给运营、管理或数据科学家等角色使用的小程序、仪表板、图表和图形。
业务流程
• 将结果纳入标准业务交易应用程序的流程，以触发诸如创建服务请求、采购订单、销售订单或远程固件更新等动作。与其他系统和工具的集成可以减少错误，提高生产力，并加快执行速度。
建议
您的需求可能与此处描述的架构不同。以下建议可作为起点。
下图展示了您可以在此架构中使用的一些Oracle服务。
网关
• 这可以是为特定传感器数据收集设计的定制集线器。它也可能是Oracle自治数据仓库、Oracle NoSQL或其他某种数据库。
传输
• 数据集成：使用Oracle云基础设施数据集成将所有历史数据离线迁移到对象存储。一旦数据传输到对象存储，它就可以被所有OCI服务访问。
• 流处理：使用Oracle云基础设施流处理实时摄取事件和数据，这些数据可以被消费或存储在对象存储中。
对象存储
• Oracle云基础设施对象存储是此架构中的默认存储。所有数据都应该从所有服务存储在对象存储中。所有结构化、半结构化和非结构化数据都可以存储在对象存储中。
UI和业务流程集成
Oracle分析云
• 分析云可用于构建仪表板、小程序、可视化、报告和其他分析。
Oracle云基础设施数据科学
• 可用于从不同来源读取数据，在笔记本会话中使用Python库创建可视化。
Oracle云基础设施数据集成
• 可用于将异常检测解决方案集成到业务应用程序中，用于自动化工作流程处理，向人员提供通知，以及许多其他用例。
考虑因素
在构建您的异常检测解决方案时，请考虑以下实施选项。
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