O Amazon Fraud Detector não está mais aberto a novos clientes a partir de 7 de novembro de 2025. Para recursos semelhantes ao Amazon Fraud Detector SageMaker, explore Amazon AutoGluon, AWS WAF e.
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# Armazene seus dados de eventos internamente com o Amazon Fraud Detector
Você pode optar por armazenar dados de eventos no Amazon Fraud Detector e usar os dados armazenados posteriormente para treinar seus modelos. Ao armazenar dados de eventos no Amazon Fraud Detector, você pode treinar modelos que usam variáveis computadas automaticamente para melhorar o desempenho, simplificar a reciclagem de modelos e atualizar rótulos de fraude para fechar o ciclo de feedback do aprendizado de máquina. Os eventos são armazenados no nível do recurso Tipo de evento, portanto, todos os eventos do mesmo tipo de evento são armazenados juntos em um único conjunto de dados do tipo de evento. Como parte da definição de um tipo de evento, você pode, opcionalmente, especificar se deseja armazenar eventos para esse tipo de evento ativando a configuração de *ingestão de eventos no console* do Amazon Fraud Detector.
Você pode armazenar eventos individuais ou importar um grande número de conjuntos de dados de eventos no Amazon Fraud Detector. Eventos individuais podem ser transmitidos usando a [GetEventPrediction](https://docs.aws.amazon.com//frauddetector/latest/api/API_GetEventPrediction.html)API ou a [SendEvent](https://docs.aws.amazon.com//frauddetector/latest/api/API_SendEvent.html)API. Grandes conjuntos de dados podem ser importados de forma rápida e fácil para o Amazon Fraud Detector usando o recurso de importação em lote no console do Amazon Fraud Detector ou usando a [CreateBatchImportJob](https://docs.aws.amazon.com//frauddetector/latest/api/API_CreateBatchImportJob.html)API.
Você pode usar o console do Amazon Fraud Detector a qualquer momento para verificar o número de eventos já armazenados para cada tipo de evento.
# Prepare os dados do evento para armazenamento
Os dados de eventos armazenados internamente com o Amazon Fraud Detector são armazenados no nível do `Event Type` recurso. Portanto, todos os dados do evento que são do mesmo evento são armazenados em um único`Event Type`. Posteriormente, os eventos armazenados podem ser usados para treinar um novo modelo ou treinar novamente um modelo existente. Ao treinar um modelo usando os dados de eventos armazenados, você pode especificar opcionalmente um intervalo de tempo de eventos para limitar o tamanho do seu conjunto de dados de treinamento.
Sempre que você armazena seus dados no Amazon Fraud Detector, usando o console do Amazon Fraud Detector, a `SendEvent` API ou a `CreateBatchImportJob` API, o Amazon Fraud Detector valida seus dados antes de armazená-los. Se seus dados falharem na validação, os dados do evento não serão armazenados.
**Pré-requisitos para armazenar dados internamente com o Amazon Fraud Detector**
+ Para garantir que os dados do evento passem pela validação e que o conjunto de dados seja armazenado com êxito, certifique-se de ter usado os insights fornecidos pelo [Data Models Explorer](https://docs.aws.amazon.com/frauddetector/latest/ug/create-event-dataset.html#prepare-event-dataset) para preparar seu conjunto de dados.
+ Criou um tipo de evento para os dados do evento que você deseja armazenar com o Amazon Fraud Detector. Caso contrário, siga as instruções para [criar um tipo de evento](https://docs.aws.amazon.com//frauddetector/latest/ug/create-event-type.html).
## Validação inteligente de dados
Quando você carrega seu conjunto de dados no console do Amazon Fraud Detector para importação em lote, o Amazon Fraud Detector usa a Validação Inteligente de Dados (SDV) para validar seu conjunto de dados antes de importá-los. O SDV verifica o arquivo de dados carregado e identifica problemas como dados ausentes e formatos ou tipos de dados incorretos. Além de validar seu conjunto de dados, o SDV também fornece um relatório de validação que lista todos os problemas identificados e sugere ações para corrigir os problemas mais impactantes. Alguns dos problemas identificados pelo SDV podem ser críticos e devem ser resolvidos antes que o Amazon Fraud Detector possa importar com sucesso seu conjunto de dados. Para obter mais informações, consulte [Relatório de validação de dados inteligentes](storing-events-batch-import.md#sdv-validation-report).
O SDV valida seu conjunto de dados no nível do arquivo e no nível dos dados (linha). No nível do arquivo, o SDV verifica seu arquivo de dados e identifica problemas como permissões inadequadas para acessar o arquivo, tamanho incorreto do arquivo, formato do arquivo e cabeçalhos (metadados do evento e variáveis do evento). No nível dos dados, o SDV verifica os dados de cada evento (linha) e identifica problemas como formato de dados incorreto, comprimento dos dados, formato de carimbo de data/hora e valores nulos.
Atualmente, a validação inteligente de dados está disponível somente no console do Amazon Fraud Detector e a validação está ativada por padrão. Se você não quiser que o Amazon Fraud Detector use a Validação Inteligente de Dados antes de importar seu conjunto de dados, desative a validação no console do Amazon Fraud Detector ao fazer o upload do seu conjunto de dados.
## Validando dados armazenados ao usar nosso APIs SDK AWS
Ao fazer o upload de eventos por meio da operação`SendEvent`,`GetEventPrediction`, ou `CreateBatchImportJob ` API, o Amazon Fraud Detector valida o seguinte:
+ A EventIngestion configuração desse tipo de evento é ATIVADA.
+ Os carimbos de data e hora do evento não podem ser atualizados. Um evento com um ID de evento repetido e EVENT\$1TIMESTAMP diferente será tratado como um erro.
+ Os nomes e valores das variáveis correspondem ao formato esperado. Para obter mais informações, consulte [Crie uma variável](create-a-variable.md).
+ As variáveis obrigatórias são preenchidas com um valor.
+ Todos os carimbos de data e hora do evento não têm mais de 18 meses e não estão no futuro.
# Armazene dados de eventos usando a importação em lote
Com o recurso de importação em lote, você pode carregar de forma rápida e fácil grandes conjuntos de dados históricos de eventos no Amazon Fraud Detector usando o console, a API ou o SDK da AWS. *Para usar a importação em lote, crie um arquivo de entrada no formato CSV que contenha todos os dados do evento, faça o upload do arquivo CSV no bucket do Amazon S3 e inicie um trabalho de importação.* O Amazon Fraud Detector primeiro valida os dados com base no tipo de evento e depois importa automaticamente todo o conjunto de dados. Depois que os dados forem importados, eles estarão prontos para serem usados para treinar novos modelos ou para treinar novamente os modelos existentes.
## Arquivos de entrada e saída
O arquivo CSV de entrada deve conter cabeçalhos que correspondam às variáveis definidas no tipo de evento associado mais quatro variáveis obrigatórias. Consulte [Prepare os dados do evento para armazenamento](prepare-storage-event-data.md) para obter mais informações. O tamanho máximo do arquivo de dados de entrada é de 20 Gigabytes (GB), ou cerca de 50 milhões de eventos. O número de eventos variará de acordo com o tamanho do seu evento. Se o trabalho de importação for bem-sucedido, o arquivo de saída estará vazio. Se a importação não tiver sido bem-sucedida, o arquivo de saída conterá os registros de erros.
## Criar um arquivo CSV
O Amazon Fraud Detector importa dados somente de arquivos que estão no formato de valores separados por vírgula (CSV). A primeira linha do seu arquivo CSV deve conter cabeçalhos de coluna que correspondam exatamente às variáveis definidas no tipo de evento associado, além de quatro variáveis obrigatórias: EVENT\$1ID, EVENT\$1TIMESTAMP, ENTITY\$1ID e ENTITY\$1TYPE. Opcionalmente, você também pode incluir EVENT\$1LABEL e LABEL\$1TIMESTAMP (LABEL\$1TIMESTAMP é necessário se EVENT\$1LABEL estiver incluído).
**Definir variáveis obrigatórias**
As variáveis obrigatórias são consideradas metadados de eventos e devem ser especificadas em maiúsculas. Os metadados do evento são incluídos automaticamente para o treinamento do modelo. A tabela a seguir lista as variáveis obrigatórias, a descrição de cada variável e o formato exigido para a variável.
| Name (Nome) | Description | Requisitos |
| --- | --- | --- |
| ID DO EVENTO | Um identificador para o evento. Por exemplo, se seu evento for uma transação on-line, o EVENT\$1ID pode ser o número de referência da transação que foi fornecido ao seu cliente. | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/frauddetector/latest/ug/storing-events-batch-import.html) |
| TIMESTAMP DO EVENTO | A data e hora de quando o evento ocorreu. O carimbo de data/hora deve estar no padrão ISO 8601 em UTC. | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/frauddetector/latest/ug/storing-events-batch-import.html) |
| ENTIDADE\$1ID | Um identificador para a entidade que está realizando o evento. | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/frauddetector/latest/ug/storing-events-batch-import.html) |
| TIPO\$1ENTIDADE | A entidade que realiza o evento, como um comerciante ou um cliente | ENTITY\$1TYPE é necessário para trabalhos de importação em lote |
| RÓTULO\$1EVENTO | Classifica o evento como ou `fraudulent` `legitimate` | EVENT\$1LABEL é necessário se LABEL\$1TIMESTAMP estiver incluído |
| LABEL\$1TIMESTAMP | A data e hora em que o rótulo do evento foi preenchido ou atualizado pela última vez | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/frauddetector/latest/ug/storing-events-batch-import.html) |
## Faça upload do arquivo CSV para o Amazon S3 para importação em lote
Depois de criar um arquivo CSV com seus dados, faça o upload do arquivo para o bucket do Amazon Simple Storage Service (Amazon S3).
**Para fazer upload de dados de eventos em um bucket do Amazon S3**
1. Faça login no Console de gerenciamento da AWS e abra o console do Amazon S3 em. [https://console.aws.amazon.com/s3/](https://console.aws.amazon.com/s3/)
1. Selecione **Create bucket (Criar bucket)**.
O assistente **Create bucket (Criar bucket)** é aberto.
1. Em **Bucket name (Nome do bucket)**, insira um nome compatível com o DNS para seu bucket.
O nome do bucket deve:
+ Seja exclusivo em todo o Amazon S3.
+ Ter entre 3 e 63 caracteres.
+ Não contém caracteres maiúsculos.
+ Começar com uma letra minúscula ou um número.
Depois de criado o bucket, você não pode mudar seu nome. Para obter informações sobre a nomeação de buckets, consulte [Regras de nomenclatura de buckets no Guia](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/BucketRestrictions.html#bucketnamingrules) do usuário do *Amazon Simple Storage Service*.
**Importante**
Evite incluir informações confidenciais, como números de conta, no nome do bucket. O nome do bucket é visível URLs nesse ponto para os objetos no bucket.
1. Em **Região**, escolha a AWS região em que você deseja que o bucket resida. Você deve selecionar a mesma região em que está usando o Amazon Fraud Detector, ou seja, Leste dos EUA (Norte da Virgínia), Leste dos EUA (Ohio), Oeste dos EUA (Oregon), Europa (Irlanda), Ásia-Pacífico (Cingapura) ou Ásia-Pacífico (Sydney).
1. Em **Bucket settings for Block Public Access (Configurações de bucket para o Bloqueio de acesso público)**, escolha as configurações de bloqueio de acesso público que deseja aplicar ao bucket.
Recomendamos que você deixe todas as configurações ativadas. Para obter mais informações sobre o bloqueio do acesso público, consulte [Bloqueio do acesso público ao seu armazenamento do Amazon S3 no Guia](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/dev/access-control-block-public-access.html) do *usuário do Amazon Simple Storage Service*.
1. Selecione **Criar bucket**.
1. Faça upload do arquivo de dados de treinamento para seu bucket do Amazon S3. Observe o caminho de localização do Amazon S3 para seu arquivo de treinamento (por exemplo, s3://bucketname/object.csv).
## Dados de eventos de importação em lote no console do Amazon Fraud Detector
Você pode importar facilmente um grande número de seus conjuntos de dados de eventos no console do Amazon Fraud Detector, usando a `CreateBatchImportJob` API ou usando o AWS SDK. Antes de continuar, certifique-se de ter seguido as instruções para preparar seu conjunto de dados como um arquivo CSV. Certifique-se de que você também tenha carregado o arquivo CSV em um bucket do Amazon S3.
**Usando o console Amazon Fraud Detector**
**Para importar em lote dados de eventos no console**
1. Abra o console da AWS, faça login na sua conta e navegue até o Amazon Fraud Detector.
1. No painel de navegação esquerdo, escolha **Events**.
1. Escolha seu tipo de evento.
1. Selecione a guia **Eventos armazenados**.
1. **No painel **Detalhes de eventos armazenados**, verifique se a **ingestão de eventos** está ATIVADA.**
1. No painel **Importar dados de eventos**, escolha **Nova importação**.
1. Na página de **importação de novos eventos**, forneça as seguintes informações:
+ [Recomendado] Deixe a **opção Ativar validação inteligente de dados para esse conjunto de dados - novo** conjunto com a configuração padrão.
+ Para a **função do IAM para dados**, selecione a função do IAM que você criou para o bucket do Amazon S3 que contém o arquivo CSV que você planeja importar.
+ Em **Localização dos dados de entrada**, insira a localização do S3 em que você tem seu arquivo CSV.
+ Se você quiser especificar um local separado para armazenar seus resultados de importação, clique no botão **Separar localização de dados para entradas e resultados e** forneça uma localização válida do bucket do Amazon S3.
**Importante**
Certifique-se de que a função do IAM que você selecionou tenha permissões de leitura para seu bucket de entrada do Amazon S3 e permissões de gravação para seu bucket de saída do Amazon S3.
1. Escolha **Iniciar**.
1. A coluna **Status** no painel **Dados de eventos de importação** exibe o status do seu trabalho de validação e importação. O banner na parte superior fornece uma descrição de alto nível do status, pois seu conjunto de dados primeiro passa pela validação e depois pela importação.
1. Siga as orientações fornecidas para[Monitore o progresso da validação do conjunto de dados e do trabalho de importação](#monitor-progress-sdv).
### Monitore o progresso da validação do conjunto de dados e do trabalho de importação
Se você estiver usando o console do Amazon Fraud Detector para realizar um trabalho de importação em lote, por padrão, o Amazon Fraud Detector valida seu conjunto de dados antes da importação. Você pode monitorar o progresso e o status dos trabalhos de validação e importação na página de **importação de novos eventos** do console do Amazon Fraud Detector. Um banner na parte superior da página fornece uma breve descrição das descobertas da validação e do status do trabalho de importação. Dependendo dos resultados da validação e do status do seu trabalho de importação, talvez seja necessário tomar medidas para garantir a validação e a importação bem-sucedidas do seu conjunto de dados.
A tabela a seguir fornece detalhes das ações que você deve tomar, dependendo do resultado das operações de validação e importação.
| Mensagem de banner | Status | O que significa | O que devo fazer |
| --- | --- | --- | --- |
| A validação de dados foi iniciada | Validação em andamento | O SDV começou a validar seu conjunto de dados | Aguarde até que o status mude |
| A validação de dados não pode continuar devido a erros no seu conjunto de dados. Corrija erros em seu arquivo de dados e inicie um novo trabalho de importação. Consulte o relatório de validação para obter mais informações | Falha na validação | O SDV identificou problemas em seu arquivo de dados. Esses problemas devem ser resolvidos para que a importação do seu conjunto de dados seja bem-sucedida. | No painel Importar dados de eventos, selecione o Job Id e visualize o relatório de validação. Siga as recomendações no relatório para resolver todos os erros listados. Para obter mais informações, consulte [Usando o relatório de validação](#using-sdv-validation-report). |
| A importação de dados foi iniciada. Validação concluída com sucesso | Importação em andamento | Seu conjunto de dados foi aprovado na validação. A AFD começou a importar seu conjunto de dados | Aguarde até que o status mude |
| Validação concluída com avisos. A importação de dados foi iniciada | Importação em andamento | Alguns dos dados em seu conjunto de dados falharam na validação. No entanto, os dados aprovados na validação atendem aos requisitos mínimos de tamanho de dados para importação. | Monitore a mensagem no banner e aguarde a alteração do status |
| Seus dados foram parcialmente importados. Alguns dos dados falharam na validação e não foram importados. Consulte o relatório de validação para obter mais informações. | Importado. O status mostra um ícone de aviso. | Alguns dos dados em seu arquivo de dados que falharam na validação não foram importados. O resto dos dados que passaram pela validação foram importados. | No painel Importar dados de eventos, selecione o Job Id e visualize o relatório de validação. Siga as recomendações na tabela de avisos de nível de dados para abordar os avisos listados. Você não precisa abordar todos os avisos. No entanto, certifique-se de que seu conjunto de dados tenha mais de 50% dos dados aprovados para uma importação bem-sucedida. Depois de resolver os avisos, inicie um novo trabalho de importação. Para obter mais informações, consulte [Usando o relatório de validação](#using-sdv-validation-report). |
| A importação de dados falhou devido a um erro de processamento. Iniciar um novo trabalho de importação de dados | Falha na importação | A importação falhou devido a um erro transitório em tempo de execução | Iniciar um novo trabalho de importação |
| Os dados foram importados com sucesso | Importado | A validação e a importação foram concluídas com sucesso | Selecione o Job Id do seu trabalho de importação para ver os detalhes e, em seguida, continue com o treinamento do modelo |
**nota**
Recomendamos esperar 10 minutos após a importação bem-sucedida do conjunto de dados para o Amazon Fraud Detector para garantir que eles sejam totalmente ingeridos pelo sistema.
### Relatório de validação de dados inteligentes
A validação inteligente de dados cria um relatório de validação após a conclusão da validação. O relatório de validação fornece detalhes de todos os problemas que o SDV identificou em seu conjunto de dados, com ações sugeridas para corrigir os problemas mais impactantes. Você pode usar o relatório de validação para determinar quais são os problemas, onde estão localizados no conjunto de dados, a gravidade dos problemas e como corrigi-los. O relatório de validação é criado mesmo quando a validação é concluída com êxito. Nesse caso, você pode visualizar o relatório para ver se há algum problema listado e, se houver, decidir se deseja corrigir algum deles.
**nota**
A versão atual do SDV verifica seu conjunto de dados em busca de problemas que possam causar falha na importação em lote. Se a validação e a importação em lote forem bem-sucedidas, seu conjunto de dados ainda poderá ter problemas que podem fazer com que o treinamento do modelo falhe. Recomendamos que você visualize seu relatório de validação mesmo que a validação e a importação tenham sido bem-sucedidas e resolva todos os problemas listados no relatório para um treinamento bem-sucedido do modelo. Depois de resolver os problemas, crie um novo trabalho de importação em lote.
**Acessando o relatório de validação**
Você pode acessar o relatório de validação a qualquer momento após a conclusão da validação usando uma das seguintes opções:
1. Depois que a validação for concluída e enquanto o trabalho de importação estiver em andamento, no banner superior, escolha **Exibir relatório de validação**.
1. Depois que o trabalho de importação for concluído, no painel **Dados de eventos de importação**, escolha a ID do trabalho de importação que acabou de ser concluído.
#### Usando o relatório de validação
A página do relatório de validação do seu trabalho de importação fornece os detalhes desse trabalho de importação, uma lista de erros críticos, se algum for encontrado, uma lista de avisos sobre eventos específicos (linhas) em seu conjunto de dados, se encontrados, e um breve resumo do seu conjunto de dados que inclui informações como valores que não são válidos e valores ausentes para cada variável.
+ **Importar detalhes do trabalho**
Fornece detalhes do trabalho de importação. Se seu trabalho de importação falhou ou seu conjunto de dados foi parcialmente importado, escolha **Ir para o arquivo de resultados** para ver os registros de erros dos eventos que falharam na importação.
+ **Erros críticos**
Fornece detalhes dos problemas mais impactantes em seu conjunto de dados identificados pelo SDV. Todos os problemas listados nesse painel são críticos e você deve resolvê-los antes de continuar com a importação. Se você tentar importar seu conjunto de dados sem resolver os problemas críticos, seu trabalho de importação poderá falhar.
Para resolver os problemas críticos, siga as recomendações fornecidas para cada aviso. Depois de resolver todos os problemas listados no painel Erros críticos, crie um novo trabalho de importação em lote.
+ **Avisos de nível de dados**
Fornece um resumo dos avisos de eventos específicos (linhas) em seu conjunto de dados. Se o painel Avisos de nível de dados estiver preenchido, alguns dos eventos em seu conjunto de dados falharam na validação e não foram importados.
Para cada aviso, a coluna **Descrição** exibe o número de eventos que têm o problema. E o **evento Sample IDs** fornece uma lista parcial do evento de amostra IDs que você pode usar como ponto de partida para localizar o restante dos eventos que têm o problema. Use a **recomendação** fornecida no aviso para corrigir o problema. Use também os registros de erros do seu arquivo de saída para obter informações adicionais sobre o problema. Os registros de erros são gerados para todos os eventos que falharam na importação do lote. Para acessar os registros de erros, no painel **Importar detalhes do trabalho**, escolha **Ir para o arquivo de resultados**.
**nota**
Se mais de 50% dos eventos (linhas) em seu conjunto de dados falharem na validação, o trabalho de importação também falhará. Nesse caso, você deve corrigir os dados antes de iniciar um novo trabalho de importação.
+ **Resumo do conjunto de dados**
Fornece um resumo do relatório de validação do seu conjunto de dados. Se a coluna Número de avisos mostrar mais de 0 avisos, decida se você precisa corrigir esses avisos. Se a coluna **Número de avisos** mostrar 0s, continue treinando seu modelo.
## Importe dados de eventos em lote usando o AWS SDK para Python (Boto3)
O exemplo a seguir mostra um exemplo de solicitação de [CreateBatchImportJob](https://docs.aws.amazon.com//frauddetector/latest/api/API_CreateBatchImportJob.html)API. Um trabalho de importação em lote deve incluir **JobID**, **inputPath, **outputPath**** e. **eventTypeName**iamRoleArn**** O JobID não pode conter o mesmo ID de um trabalho anterior, a menos que o trabalho exista no estado CREATE\$1FAILED. O inputPath e o outputPath devem ser caminhos S3 válidos. Você pode optar por não especificar o nome do arquivo no OutputPath, mas ainda precisará fornecer uma localização válida do bucket do S3. O eventTypeName e iamRoleArn deve existir. A função do IAM deve conceder permissões de leitura para inserir o bucket do Amazon S3 e permissões de gravação para o bucket do Amazon S3 de saída.
```
import boto3
fraudDetector = boto3.client('frauddetector')
fraudDetector.create_batch_import_job (
jobId = 'sample_batch_import',
inputPath = 's3://bucket_name/input_file_name.csv',
outputPath = 's3://bucket_name/',
eventTypeName = 'sample_registration',
iamRoleArn: 'arn:aws:iam::************:role/service-role/AmazonFraudDetector-DataAccessRole-*************'
)
```
## Cancelar trabalho de importação em lote
Você pode cancelar um trabalho de importação em lote em andamento a qualquer momento no console do Amazon Fraud Detector, usando a `CancelBatchImportJob` API ou o AWS SDK.
**Para cancelar um trabalho de importação em lote no console,**
1. Abra o console da AWS, faça login na sua conta e navegue até o Amazon Fraud Detector.
1. No painel de navegação esquerdo, escolha **Events**.
1. Escolha seu tipo de evento.
1. Selecione a guia **Eventos armazenados**.
1. No painel **Importar dados de eventos**, escolha o ID do trabalho de importação em andamento que você deseja cancelar.
1. Na página do trabalho do evento, clique em **Ações** e selecione **Cancelar importação de eventos**.
1. Escolha **Interromper importação de eventos** para cancelar o trabalho de importação em lote.
### Cancelamento do trabalho de importação em lote usando o AWS SDK para Python (Boto3)
O exemplo a seguir mostra um exemplo de solicitação para a `CancelBatchImportJob` API. O trabalho de cancelamento de importação deve incluir o ID do trabalho de uma tarefa de importação em lote em andamento.
```
import boto3
fraudDetector = boto3.client('frauddetector')
fraudDetector.cancel_batch_import_job (
jobId = 'sample_batch'
)
```
# Armazene dados de eventos usando a operação GetEventPredictions da API
Por padrão, todos os eventos enviados à `GetEventPrediction` API para avaliação são armazenados no Amazon Fraud Detector. Isso significa que o Amazon Fraud Detector armazenará automaticamente os dados do evento quando você gerar uma previsão e usará esses dados para atualizar as variáveis calculadas quase em tempo real. Você pode desativar o armazenamento de dados navegando até o tipo de evento no console do Amazon Fraud Detector e definindo a **ingestão de eventos** como DESATIVADA ou atualizando o EventIngestion valor para DISABLED usando a operação de `PutEventType` API. Para obter mais informações sobre a operação `GetEventPrediction` da API, consulte[Previsões de fraudes](getting-fraud-predictions.md).
**Importante**
É altamente recomendável que, depois de ativar a *ingestão de eventos* para um tipo de evento, mantenha-a ativada. Desabilitar a ingestão de eventos para o mesmo tipo de evento e, em seguida, gerar previsões pode resultar em um comportamento inconsistente.
# Armazene dados de eventos usando a operação SendEvent da API
Você pode usar a operação de `SendEvent` API para armazenar eventos no Amazon Fraud Detector sem gerar previsões de fraude para esses eventos. Por exemplo, você pode usar a `SendEvent` operação para carregar um conjunto de dados histórico, que poderá ser usado posteriormente para treinar um modelo.
**Formatos de timestamp de eventos para API SendEvent **
Ao armazenar dados de eventos usando a `SendEvent` API, você deve garantir que o carimbo de data/hora do evento esteja no formato necessário. O Amazon Fraud Detector é compatível com os seguintes date/timestamp formatos:
+ %aaaa-%mm-%DDT%hh: %mm: %sSz (padrão ISO 8601 somente em UTC sem milissegundos)
Exemplo: 2019-11-30T 13:01:01 Z
+ %aaa/%mm/%dd %hh: %mm: %s (AM/PM)
Exemplos: 2019/11/30 13:01:01 PM ou 2019/11/30 13:01:01
+ %mm/%dd/%aaaa %hh: %mm: %s
Exemplos: 30/11/2019 13:01:01 PM, 30/11/2019 13:01:01
+ %mm/%dd/%yy %h: %mm: %s
Exemplos: 30/11/19 13:01:01 PM, 30/11/19 13:01:01
O Amazon Fraud Detector faz as seguintes suposições ao analisar date/timestamp formatos para registros de data e hora de eventos:
+ Se você estiver usando o padrão ISO 8601, ele deverá corresponder exatamente à especificação anterior
+ Se você estiver usando um dos outros formatos, há flexibilidade adicional:
+ Por meses e dias, você pode fornecer dígitos simples ou duplos. Por exemplo, 1/12/2019 é uma data válida.
+ Você não precisa incluir hh:mm:ss se não os tiver (ou seja, você pode simplesmente fornecer uma data). Você também pode fornecer um subconjunto de apenas a hora e os minutos (por exemplo, hh:mm). Não há suporte para fornecer apenas uma hora. Milissegundos também não são suportados.
+ Se você fornecer AM/PM etiquetas, presume-se um relógio de 12 horas. Se não houver AM/PM informações, presume-se um relógio de 24 horas.
+ Você pode usar “/” ou “-” como delimitadores para os elementos de data. “:” é assumido para os elementos de carimbo de data/hora.
Veja a seguir um exemplo de chamada de `SendEvent` API.
```
import boto3
fraudDetector = boto3.client('frauddetector')
fraudDetector.send_event(
eventId = '802454d3-f7d8-482d-97e8-c4b6db9a0428',
eventTypeName = 'sample_registration',
eventTimestamp = '2020-07-13T23:18:21Z',
eventVariables = {
'email_address' : 'johndoe@exampledomain.com',
'ip_address' : '1.2.3.4'},
assignedLabel = ‘legit’,
labelTimestamp = '2020-07-13T23:18:21Z',
entities = [{'entityType':'sample_customer', 'entityId':'12345'}],
)
```
# Obtenha detalhes dos dados de um evento armazenado
Depois de armazenar os dados do evento no Amazon Fraud Detector, você pode verificar os dados mais recentes que foram armazenados para um evento usando a [GetEvent](https://docs.aws.amazon.com//frauddetector/latest/api/API_GetEvent.html)API. O código de exemplo a seguir verifica os dados mais recentes armazenados para o `sample_registration` evento.
```
import boto3
fraudDetector = boto3.client('frauddetector')
fraudDetector.get_event(
eventId = '802454d3-f7d8-482d-97e8-c4b6db9a0428',
eventTypeName = 'sample_registration'
)
```
# Exibir métricas do conjunto de dados de eventos armazenados
Para cada tipo de evento, você pode visualizar métricas como número de eventos armazenados, tamanho total dos eventos armazenados e registros de data e hora dos eventos armazenados mais antigos e mais recentes no console do Amazon Fraud Detector.
**Para visualizar métricas de eventos armazenadas de um tipo de evento,**
1. Abra o AWS console e faça login na sua conta. Navegue até o Amazon Fraud Detector.
1. No painel de navegação esquerdo, escolha **Events**.
1. Escolha seu tipo de evento.
1. Selecione a guia **Eventos armazenados**.
1. O painel de **detalhes dos eventos armazenados** exibe as métricas. Essas métricas são atualizadas automaticamente uma vez por dia.
1. Opcionalmente, clique em **Atualizar métricas de eventos** para atualizar manualmente suas métricas.
**nota**
Se você acabou de importar seus dados, recomendamos esperar de 5 a 10 minutos depois de terminar de importar os dados para atualizar e visualizar as métricas.