OCI Anomaly Detection

Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Anomaly Detection is een AI-service met vooraf gebouwde, bedrijfsspecifieke afwijkingsdetectiemodellen die kritieke incidenten markeren, wat resulteert in een snellere detectie en oplossing. Gespecialiseerde API's en geautomatiseerde modelselecties maken het voor ontwikkelaars gemakkelijk om afwijkingsdetectiemodellen te trainen en in te zetten voor applicaties en bewerkingen—zonder kennis van data science.

Functies voor het detecteren van afwijkingen

Eigen algoritmen voor het detecteren van afwijkingen

De Oracle Anomaly Detection-algoritmen, die worden ondersteund door meer dan 150 patenten, detecteren afwijkingen eerder en met minder valse alarmen. Deze algoritmen werken samen om een hogere gevoeligheid en een betere voorkoming van valse alarmen te garanderen dan andere benaderingen met machine learning (ML), zoals neurale netwerken en support vector machines.

Blog: De fascinerende (nucleaire) geschiedenis achter de nieuwe service van Oracle voor het detecteren van afwijkingen

Intelligente voorverwerking van data

OCI Anomaly Detection biedt meerdere technieken voor het verwerken van data die rekening houden met fouten en onvolkomenheden in realistische invoerdata, zoals van sensoren met een lage resolutie. Deze service identificeert problemen met de datakwaliteit en lost die automatisch op—wat resulteert in minder valse alarmen, een betere bedrijfsvoering en nauwkeurigere resultaten.

Op maat getrainde modellen

API's helpen ontwikkelaars bij het uploaden van onbewerkte data, het trainen van het afwijkingsdetectiemodel met behulp van hun eigen bedrijfsspecifieke data en bij het detecteren van afwijkingen van het opgeslagen model. Hierdoor kunnen zeer nauwkeurige, op maat getrainde afwijkingsdetectiemodellen voor iedereen toegankelijk worden gemaakt—zelfs voor degenen zonder ervaring van data science.

Open source-opties

Door een gemakkelijke toegang tot open-sourcetechnologieën kunnen de OCI Anomaly Detection-modellen beter worden gebruikt. Haal tijdreeksdata uit InfluxDB of streamingdata uit Apache Flink op. Gebruik open source-bibliotheken zoals Plotly, Bokeh en Altair voor visualisaties en om de automatisering te vergroten.

Kant-en-klare resultaten

De output van OCI Anomaly Detection omvat geïdentificeerde afwijkingen, op ML-modellen gebaseerde geschatte waarden en afwijkingenscores. Ontwikkelaars gebruiken deze resultaten om de ernst van geïdentificeerde afwijkingen te beoordelen en zakelijke workflows te automatiseren om die onmiddellijk aan te pakken.

Gemakkelijk te integreren en te implementeren

OCI Anomaly Detection is een multitenant-service via openbare REST-API's. Ontwikkelaars kunnen eenvoudig een schaalbare service voor het detecteren van afwijkingen implementeren zonder interne data science en ML-ondersteuning, en dat alles met het goedkoopste platform voor datanetwerken, opslag en uitgaand verkeer.

Schaalbaarheid on-demand

Met OCI Anomaly Detection kan er automatisch worden geschaald voor trainings- en detectiebehoeften voor alle databronnen en workloads. Ontwikkelaars kunnen zich nu concentreren op het maken van applicaties en oplossingen om hun zakelijke doelen te bereiken, zonder zich zorgen te hoeven maken over de infrastructuur.

Verbeteren van de inzetbaarheid van voertuigen en tijdige levering van vracht

SS Global, een innovatief transportlogistiekbedrijf, heeft een IoT-applicatie gemaakt die de banden en de staat van voertuigen via een groot aantal verschillende sensoren bewaakt. Ze kozen voor OCI Anomaly Detection om onregelmatigheden aan voertuigen te identificeren, zoals versleten banden of luchtlekken, zodat daarvoor tijdig wordt gewaarschuwd om te voorkomen dat kleine problemen grote problemen worden.

Meer over Oracle Cloud Infrastructure

Gebruiksscenario's voor de detectie van afwijkingen

Bedrijfsmatige gebruiksscenario's
Voorbeelden van industriële gebruiksscenario's

Gebruiksscenario's voor de IT

OCI Anomaly Detection helpt IT-teams bij het verbeteren van serviceniveaus, analyse van hoofdoorzaken, IoT-implementaties, vermindering van bedreigingen en monitoring van databasetransacties.
Gebruiksscenario's voor bedrijfsactiviteiten

Met OCI Anomaly Detection kunnen organisaties problemen en kansen ontdekken, van fraudedetectie voor banken tot funnel conversion voor marketingteams, om de innovatie en efficiëntie van hun bedrijfsprocessen te verbeteren.
Gebruiksscenario's voor AI- en ML-activiteiten

OCI Anomaly Detection verbetert AI- en ML-processen, inclusief monitoring van apps, opschoning van data en datatraining. Gebruik afwijkingsdetectie om onverwachte veranderingen in de nauwkeurigheid van het model te ontdekken, de data-integriteit te verbeteren en de prestaties van modellen en applicaties te optimaliseren.

Finance en detailhandel: fraudedetectie

Fraudepatronen veranderen in de loop van de tijd en traditionele methoden voor deep-learning detecteren niet altijd zeldzame events in zeer grote databronnen. Gespecialiseerde algoritmen kunnen frauduleuze transacties onmiddellijk identificeren—fraudeurs in realtime opsporen en met minder valse alarmen dan andere ML-benaderingen.
Nutsvoorzieningen: energiebeheer

Nutsbedrijven moeten de energieproductie en het energieverbruik in realtime in de gaten houden om dynamisch in te spelen op de vraag en het energieverbruik te optimaliseren. Innovatieve ML-benaderingen analyseren data over de energieproductie, het weer en de regelsystemen om een optimale ervaring te bieden voor zowel de producenten als de verbruikers van de energie.
Productie: operationele efficiëntie

Afwijkingsdetectie van operationele data in realtime—zoals opbrengst, gebruik en doorvoer—kan ongewenste veranderingen in de productie identificeren en geautomatiseerde workflows genereren voor onmiddellijke actie.
Transport en productie: apparatuurbewaking

Storingen in apparatuur zorgen voor verlies van productiviteit en vormen zelfs een risico's voor werknemers. Snelle detectie en analyse van oorzaken voor onderdelen en machines zorgen ervoor dat systemen soepel blijven werken.

Prijsstelling

Always Free Tier voor ontwikkelaars: OCI Anomaly Detection maakt deel uit van OCI's Always Free Tier voor ontwikkelaars en datawetenschappers om hun modellen te beoordelen en te trainen.

Productie: Voor een doorlopende bedrijfsvoering verlaagt de OCI Anomaly Detection-service de kosten tot 20 procent in vergelijking met andere clouds. De prijs is gebaseerd op een groepering van 1000 transacties, gedefinieerd als 1000 detectie-API-aanroepen, waarbij elke aanroep tot 1000 datapunten wordt verwerkt. Als een klant OCI Anomaly Detection met een payload van 500 datapunten oproept, telt dat als één transactie. OCI Anomaly Detection brengt voor de eerste 1000 productietransacties per maand niets in rekening. Elke groepering van 1000 transacties na de eerste 1000 transacties wordt gefactureerd tegen $ 0,25 per 1000 transacties.

Kostencalculator

OCI Anomaly Detection

Aantal oproepen	Tarief	Niveaulimiet
0–1000 transacties		1000 transacties
Elke 1000 transacties na de eerste 1000 transacties		Geen

OCI Anomaly Detection-training

Aantal oproepen	Tarief	Niveaulimiet
Training is gratis tot een totaal van 100 miljoen datapunten (product van signalen en tijdstempels) per regio per maand. De klant kan een serviceverzoekticket indienen om deze trainingslimiet te verhogen.	$ 0,00 (Always Free Tier)	Alleen voor modeltrainingsdoeleinden

13 juli 2021

Implementeer diagnose op afstand zonder interne experts in data science en ML

Viji Krishnamurthy, Senior Director Product Management, Oracle

OCI Anomaly Detection is een robuuste, schaalbare en gebruiksvriendelijke AI-service die multivariabele tijdreeksdata in grote hoeveelheden bekijkt, en u waarschuwt wanneer er zich iets voordoet wat uw aandacht vereist. Geverifieerde gebruikers hebben toegang tot de OCI Anomaly Detection-service—onderdeel van ons public cloud-aanbod—via REST API, opdrachtregelinterface, ontwikkelkit of de Oracle Cloud Infrastructure-console.

Lees het volledige artikel | Abonneer u op de blog