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本节说明如何将自己开发的预测算法和异常检测算法整合到 TDengine 分析平台，并能够通过 SQL 语句进行调用。
目录结构
| 目录 | 说明 |
|---|---|
| taos | Python 源代码目录，其下包含了算法具体保存目录 algo，放置杂项目录 misc，单元测试和集成测试目录 test。 algo 目录下 ad 放置异常检测算法代码，fc 放置预测算法代码 |
| script | 是安装脚本和发布脚本放置目录 |
| model | 放置针对数据集完成的训练模型 |
| cfg | 配置文件目录 |
约定与限制
定义异常检测算法的 Python 代码文件需放在 /taos/algo/ad 目录中，预测算法 Python 代码文件需要放在 /taos/algo/fc 目录中，以确保系统启动的时候能够正常加载对应目录下的 Python 文件。
类命名规范
算法类的名称需要以下划线开始，以 Service 结尾。例如：_KsigmaService 是 KSigma 异常检测算法的实现类。
类继承约定
- 异常检测算法需要从
AbstractAnomalyDetectionService继承，并实现其核心抽象方法execute - 预测算法需要从
AbstractForecastService继承，同样需要实现其核心抽象方法execute
类属性初始化
每个算法实现的类需要静态初始化两个类属性，分别是：
name：触发调用的关键词，全小写英文字母desc：算法的描述信息
核心方法输入与输出约定
execute 是算法处理的核心方法。调用该方法的时候，self.list 已经设置好输入数组。
异常检测输出结果
execute 的返回值是长度与 self.list 相同的数组，数组位置为 -1 的即为异常值点。例如：输入数组是 [2, 2, 2, 2, 100]， 如果 100 是异常点，那么返回值是 [1, 1, 1, 1, -1]。
预测输出结果
对于预测算法，AbstractForecastService 的对象属性说明如下：
| 属性名称 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
| period | 输入时间序列的周期性，多少个数据点表示一个完整的周期。如果没有周期性，那么设置为 0 即可 | 0 |
| start_ts | 预测结果的开始时间 | 0 |
| time_step | 预测结果的两个数据点之间时间间隔 | 0 |
| fc_rows | 预测结果的数量 | 0 |
| return_conf | 预测结果中是否包含置信区间范围，如果不包含置信区间，那么上界和下界与自身相同 | 1 |
| conf | 置信区间分位数 0.05 |
预测返回结果如下：
return {
"rows": self.fc_rows, # 预测数据行数
"period": self.period, # 数据周期性，同输入
"algo": "holtwinters", # 预测使用的算法
"mse": mse, # 预测算法的 mse
"res": res # 结果数组 [时间戳数组, 预测结果数组, 预测结果执行区间下界数组，预测结果执行区间上界数组]
}
示例代码
import numpy as np
from service import AbstractAnomalyDetectionService
# 算法实现类名称 需要以下划线 "_" 开始，并以 Service 结束，如下 _IqrService 是 IQR 异常检测算法的实现类。
class _IqrService(AbstractAnomalyDetectionService):
""" IQR algorithm 定义类，从 AbstractAnomalyDetectionService 继承，并实现 AbstractAnomalyDetectionService 类的抽象函数 """
# 定义算法调用关键词，全小写ASCII码(必须添加)
name = 'iqr'
# 该算法的描述信息(建议添加)
desc = """found the anomaly data according to the inter-quartile range"""
def __init__(self):
super().__init__()
def execute(self):
""" execute 是算法实现逻辑的核心实现，直接修改该实现即可 """
# self.list 是输入数值列，list 类型，例如：[1,2,3,4,5]。设置 self.list 的方法在父类中已经进行了定义。实现自己的算法，修改该文件即可，以下代码使用自己的实现替换即可。
#lower = np.quantile(self.list, 0.25)
#upper = np.quantile(self.list, 0.75)
#min_val = lower - 1.5 * (upper - lower)
#max_val = upper + 1.5 * (upper - lower)
#threshold = [min_val, max_val]
# 返回值是与输入数值列长度相同的数据列，异常值对应位置是 -1。例如上述输入数据列，返回数值列是 [1, 1, 1, 1, -1],表示 [5] 是异常值。
return [-1 if k < threshold[0] or k > threshold[1] else 1 for k in self.list]
def set_params(self, params):
"""该算法无需任何输入参数，直接重载父类该函数，不处理算法参数设置逻辑"""
pass
单元测试
在测试文件目录中的 anomaly_test.py 中增加单元测试用例。
def test_iqr(self):
""" 测试 _IqrService 类 """
s = loader.get_service("iqr")
# 设置需要进行检测的输入数据
s.set_input_list(AnomalyDetectionTest.input_list)
# 测试 set_params 的处理逻辑
try:
s.set_params({"k": 2})
except ValueError as e:
self.assertEqual(1, 0)
r = s.execute()
# 绘制异常检测结果
draw_ad_results(AnomalyDetectionTest.input_list, r, "iqr")
# 检查结果
self.assertEqual(r[-1], -1)
self.assertEqual(len(r), len(AnomalyDetectionTest.input_list))
需要模型的算法
针对特定数据集，进行模型训练的算法，在训练完成后。需要将训练得到的模型保存在 model 目录中。需要注意的是，针对每个算法，需要建立独立的文件夹。例如 auto_encoder 的训练算法在 model 目录下建立 autoencoder 的目录，使用该算法针对不同数据集训练得到的模型，均需要放置在该目录下。
训练完成后的模型，使用 joblib 进行保存。
并在 model 目录下建立对应的文件夹存放该模型。
保存模型的调用，可参考 encoder.py 的方式，用户通过调用 set_params 方法，并指定参数 {"model": "ad_encoder_keras"} 的方式，可以调用该模型进行计算。
具体的调用方式如下：
def test_autoencoder_ad(self):
# 获取特定的算法服务
s = loader.get_service("ac")
data = self.__load_remote_data_for_ad()
# 设置异常检查的输入数据
s.set_input_list(data)
# 指定调用的模型，该模型是之前针对该数据集进行训练获得
s.set_params({"model": "ad_encoder_keras"})
# 执行检查动作，并返回结果
r = s.execute()
num_of_error = -(sum(filter(lambda x: x == -1, r)))
self.assertEqual(num_of_error, 109)