azure-ai-anomalydetector-java

Crea una clase Java que inicialice el cliente univariado de Azure AI Anomaly Detector utilizando variables de entorno para el endpoint y la clave API. Incluye manejo de errores para credenciales faltantes.

Escribe un método que realice detección de anomalías por lotes en un conjunto de datos de series temporales. El método debe aceptar una lista de marcas de tiempo y valores, configurar la sensibilidad de detección y devolver una lista de anomalías detectadas con sus valores esperados y puntuaciones de confianza.

Crea un servicio de detección de anomalías en streaming que procese puntos de datos entrantes en tiempo real. Utiliza el método detectUnivariateLastPoint para verificar cada nuevo punto de datos y activa alertas cuando las anomalías superen un umbral de severidad.

Implementa un flujo de trabajo completo de detección de anomalías multivariadas: (1) prepara datos de entrenamiento en Azure Blob Storage, (2) entrena un modelo con ventana deslizante configurable, (3) realiza polling para completar el entrenamiento, (4) ejecuta inferencia por lotes en nuevos datos, y (5) extrae las variables de mayor contribución para cada anomalía detectada.