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Este é um exemplo de resposta de exemplo de resposta de rede.
O recurso de detecção de anomalias em tempo quase real usando o recurso OpenSearch de detecção de anomalias em tempo quase real usando o recurso de detecção de anomalias em tempo quase real usando o OpenSearch recurso de detecção de anomalias em tempo quase real usando o recurso de detecção de anomalias em tempo real usando o recurso de O RCF é um algoritmo de machine learning não supervisionado que modela um esboço do fluxo de dados de entrada. O algoritmo calcula um valor de anomaly grade e confidence score para cada ponto de dados de entrada. A detecção de anomalias usa esses valores para diferenciar uma anomalia de variações normais nos dados.
Para simplificar o processo de criação de detectores de anomalias, o Amazon Q pode gerar detectores sugeridos com base na fonte de dados selecionada na página Discover. O Amazon Q oferece suporte a detectores de anomalias sugeridos para qualquer idioma.
Para ver os detectores de anomalias recomendados pela Amazon Q
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Verifique se você configurou o Amazon Q for OpenSearch Service.
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No menu principal OpenSearch Painéis, escolha a página Descobrir e escolha uma fonte de dados.
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No menu Amazon Q, escolha Sugerir detector de anomalias, conforme mostrado na captura de tela a seguir.
O Amazon Q Developer é um exemplo de resposta para criar recursos do Amazon Q Developer.
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Escolha Criar detector.
