OCI異常檢測服務通過自動化數(shù)據(jù)預處理和最佳模型創(chuàng)建，簡化了可擴展系統(tǒng)監(jiān)控和診斷解決方案的開發(fā)：

Oracle 異常檢測算法得到 150 多項專利的支持，可以更早地檢測到異常并減少誤報。這些算法協(xié)同工作以確保比其他機器學習 (ML) 方法(例如神經(jīng)網(wǎng)絡和支持向量機)更高的靈敏度和更低的誤報避率。

智能數(shù)據(jù)預處理

OCI 異常檢測提供了多種數(shù)據(jù)處理技術，可以解決現(xiàn)實業(yè)務場景輸入數(shù)據(jù)中的錯誤和缺陷，例如來自低分辨率傳感器的數(shù)據(jù)。它會自動識別并修復數(shù)據(jù)質量問題，從而減少誤報、改進操作并獲得更準確的結果。

定制訓練模型

API 幫助開發(fā)人員上傳原始數(shù)據(jù)，使用他們自己的業(yè)務數(shù)據(jù)訓練異常檢測模型，并利用訓練好的模型檢測異常。這使得每個人都可以創(chuàng)建高度準確的、經(jīng)過自定義訓練的異常檢測模型——即使沒有數(shù)據(jù)科學經(jīng)驗。

準備就緒的結果

OCI 異常檢測輸出包括已識別的異常、基于 ML 模型的估計值和異常分數(shù)。開發(fā)人員使用這些結果來評估已識別異常的嚴重程度，并自動執(zhí)行業(yè)務工作流程以立即解決這些問題。

易于集成和部署

OCI 異常檢測是一項基于 REST API 的多租戶服務。開發(fā)人員可以輕松部署可擴展的異常檢測服務，無需內(nèi)部數(shù)據(jù)科學和機器學習平臺支持，所有這些都可部署在成本最低的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡、存儲和計算平臺上。

按需擴展

OCI 異常檢測可自動擴展以滿足所有數(shù)據(jù)源和負載的訓練和檢測需求。開發(fā)人員現(xiàn)在可以專注于創(chuàng)建應用程序和解決方案來實現(xiàn)他們的業(yè)務目標，而無需擔心基礎設施負載和擴容。