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異常の検出

Oracle Cloud Infrastructure (OCI)異常検知は、AIサービスとして提供されています。開発者にとって重要なインシデントにフラグを付けるといった、ビジネス固有の異常検知モデルをより簡単に構築することができます。これにより、異常検知と解決までの時間が短縮されます。特殊なAPIと自動モデル選択により、データ・サイエンスの専門知識がなくても、トレーニングを簡素化し、異常検知モデルをアプリケーションと運用に展開できます。

異常検知の機能

独自の異常検知アルゴリズム

150を超える特許に裏打ちされたOracleの異常検知アルゴリズムにより、誤ったアラームを少なくしながら異常を早期に検出できるようになりました。これらのアルゴリズムは連携して動作し、ニューラルネットやサポートベクターマシンなどの他の機械学習(ML)アプローチよりも高い感度と誤アラーム回避を実現します。

ブログ: オラクルの新しい異常検知サービスの背景にあるファシニング(原子力)の歴史

インテリジェントなデータ前処理

OCIの異常検知には、低解像度のセンサーなど、実世界の入力データにおけるエラーや不備を考慮した複数のデータ処理技術が用意されています。データ品質の問題を自動的に識別および修正し、誤ったアラームの減少、業務の改善、より正確な結果をもたらします。

カスタムトレーニング・モデル

APIは、開発者が生データをアップロードし、独自のビジネス固有のデータを使用して異常検知モデルの学習を行い、格納されたモデルからの異常を検知するのに役立ちます。そのため、データ・サイエンスに関わらずすべてのユーザーがアクセスできる、非常に正確でカスタムトレーニングを受けた異常検知モデルが作成されます。

オープンソース・オプション

オープンソース・テクノロジーへの容易なアクセスにより、OCI異常検知モデルの使用が拡大。時系列データをInfluxDBから、またはストリーミング・データをApache Flinkから取り込みます。Plotly、Bokeh、Altairなどのオープン・ソース・ライブラリを使用して、より可視化を行い、自動化を促進します。


即効性のあるソリューション

OCIの異常検知出力には、特定された異常、MLモデルベースの推定値、異常スコアが含まれます。開発者は、これらの結果を使用して、特定された異常の重大度を評価し、ビジネス・ワークフローを自動化してすぐに対処します。

統合と導入が容易

OCIの異常検知は、パブリックREST APIを介したマルチテナント・サービスです。開発者は、社内のデータ・サイエンスと機械学習のサポートがなくとも、スケーラブルな異常検知サービスを簡単にデプロイできます。これらはすべて、データ・ネットワーキング、ストレージおよびエグレスの最低コスト・プラットフォームを利用できます。

需要に応じた拡張性

OCIの異常検知では、すべてのデータ・ソースとロードにわたるトレーニングおよび検出のニーズを自動的にスケーリングできます。開発者は、インフラストラクチャについて懸念することなく、アプリケーションとソリューションを構築してビジネス・ゴールの達成に注力できるようになります。


SSグローバル

車両の連続稼働時間と貨物の配送を改善

SS Globalは革新的な輸送物流会社であり、さまざまなセンサーを介してタイヤや車両の状態を監視するIoTアプリケーションを構築しました。タイヤ・バルドネスやエア・リークなどの車両の異常を識別するためにOCIの異常検知を採用し、小さな問題が大きな問題に発展しないようにアラートを生成しました。

異常検知のユース・ケース

  • ITオペレーションのユース・ケース

    OCIの異常検知により、ITチームはサービス・レベル、根本原因の分析、IoTのデプロイメント、脅威の低減およびデータベース・トランザクション監視を改善できます。

  • 業務オペレーションのユースケース

    銀行向けの不正検出から、マーケティング・チームのファネル・コンバージョンまで、OCIの異常検知により、企業は問題や機会を検出して業務プロセスのイノベーションと効率を改善できます。

  • AIおよびMLオペレーションのユース・ケース

    OCIの異常検知により、アプリの監視、データ・クレンジング、データ・トレーニングなど、AIとMLプロセスを改善します。異常検知を使用して、モデルの精度に対する予期しない変更を検知し、データ整合性を向上させ、モデルおよびアプリケーション・パフォーマンスを最適化します。

  • 金融と小売: 不正検知

    不正行為のパターンは時間とともに変化し、従来のディープ・ラーニングの手法では、非常に大規模なデータソースの中のまれなイベントを検出できないこともあります。独自のアルゴリズムにより、不正行為の即時に識別することができます。他のMLアプローチに比べて誤検知が少ない形で実現できます。

  • 公益事業: エネルギー管理

    公益事業会社は、需要に対してダイナミックに対応し、エネルギー消費を最適化するために、エネルギー生産と消費をリアルタイムで監視する必要があります。革新的なMLアプローチにより、エネルギー生産、天候、制御システムのデータを分析し、エネルギー生産者と消費者の両方に最適な体験を提供します。

  • 製造業: 運用効率

    歩留まり、稼働率、スループットなどの運用指標をリアルタイムで異常検知することで、生産現場における望ましくない変化が発生した際に直ちに特定し、対処できる自動ワークフローを生成することができます。

  • 輸送および製造: 機器の監視

    機器の故障は、生産性の低下、さらには従業員のリスクを意味します。部品や機械の早期発見と原因究明により、システムの円滑な稼動を実現します。

異常検知の料金

開発者向けAlways Free Tier: OCIの異常検知は、開発者およびデータ・サイエンティストがモデルの評価とトレーニングを行うOCIのAlways Free Tierの一部です。

本番環境:進行中の運用の場合、OCIの異常検知サービスは、他のクラウドと比較してコストを最大20%削減します。価格は、1,000トランザクション(検出APIコール1,000件として定義)のグループに基づき、各コールで最大1,000データ・ポイントを処理します。顧客が1つのトランザクションとしてカウントする500のデータ・ポイントのペイロードを使用してOCI異常検知をコールした場合。OCIの異常検知では、本番環境のトランザクションについても毎月1,000件まで無償で実現できます。最初の1,000トランザクション以降は、1,000トランザクションごとにカウントされ、1,000トランザクション当たり0.25米ドルで課金されます。

OCIによる異常検知

コール数
価格
ティアの制限
0–1,000 トランザクション

1,000 トランザクション
最初の1,000 トランザクション以降、1,000 トランザクションごと

なし

OCIの異常検知トレーニング

コール数
価格
ティアの制限
トレーニングは、1ヶ月に1地域あたり合計1億データポイント(シグナルとタイムスタンプの積)まで無償で受講可能です。トレーニングの上限を増やす場合、サービス・リクエストのチケットをご提出ください。
$0.00 (Always Free Tier)
用途はモデルのトレーニングのみ
2021年7月13日

社内にデータ・サイエンスとMLの専門家がいなくとも、リモート診断を実現

Oracle、シニア・ディレクタ、Viji Krishnamurthy氏

OCIの異常検知は、堅牢かつスケーラブルで使いやすいAIサービスです。大量に分散している時系列データを監視し、注視すべき点があれば警告を発します。認証されたユーザーは、REST API、コマンドライン・インタフェース、開発キットまたはOracle Cloud Infrastructureコンソールを介して、OCIの異常検知サービス部分にアクセスできます。

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異常検知の開始


OCIの異常検知でビルドを無料で実行

OCIのワークショップでMLモデルを実際に構築します。いくつかのガイド付きステップで、本番環境の異常を検知できます。


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