Erweiterte Inferenzkonfigurationen - AWS IoT SiteWise
Hochfrequente Inferenzierung (5 Minuten — 1 Stunde)Niederfrequenz-Inferenzierung (2 Stunden — 1 Tag)Flexible TerminplanungAktivierung der ModellversionÜberprüfung der Modellversionen

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Erweiterte Inferenzkonfigurationen

AWS IoT SiteWise ermöglicht es Kunden, Zeitpläne für Modellinferenzen zu konfigurieren, die auf ihre betrieblichen Anforderungen zugeschnitten sind.

Die Planung von Inferenzen ist grob in drei Modi unterteilt:

Hochfrequente Inferenzierung (5 Minuten — 1 Stunde)

Dieser Modus ist ideal für Prozesse, die kontinuierlich laufen oder bei denen sich die Sensorwerte stark ändern. In dieser Konfiguration wird die Inferenz häufig bis zu alle 5 Minuten ausgeführt.

Anwendungsfälle:

  • Es wird zur Überwachung schnell wechselnder Geräte wie Kompressoren oder Förderanlagen eingesetzt.

  • Es ist hilfreich bei der Erkennung kurzlebiger Anomalien, die eine sofortige Reaktion erfordern.

  • Es ist ein ständig verfügbarer Betrieb, bei dem Daten konsistent fließen.

Bedingte Offset-Unterstützung:

Sie können einen bedingten Offset (0-60 Minuten) definieren, um die Inferenz nach der Datenaufnahme zu verzögern. Dadurch wird sichergestellt, dass spät eintreffende Daten weiterhin im Analysefenster enthalten sind.

So konfigurieren Sie Hochfrequenz-Inferenzen:

  • Konfigurieren Sie den AWS/ANOMALY_DETECTION_INFERENCE Aktionsnutzdatenwert mit DataUploadFrequency with values: PT5M, PT10M, PT15M, PT30M, PT1H beim Starten der Inferenz.

  • (Optional) Konfigurieren Sie DataDelayOffsetInMinutes mit dem Verzögerungsoffset in Minuten. Stellen Sie diesen Wert zwischen 0 und 60 Minuten ein.

{
    "inferenceMode": "START",
    "dataDelayOffsetInMinutes": "DataDelayOffsetInMinutes",
    "dataUploadFrequency": "DataUploadFrequency"
}
Beispiel der Konfiguration mit Hochfrequenz-Inferenz:
{
    "inferenceMode": "START",
    "dataDelayOffsetInMinutes": "2",
    "dataUploadFrequency": "PT5M"
}

Niederfrequenz-Inferenzierung (2 Stunden — 1 Tag)

Dieser Modus eignet sich für langsamer ablaufende Prozesse oder Anwendungsfälle, bei denen tägliche Auswertungen ausreichend sind. Kunden konfigurieren die Inferenz so, dass sie stündlich oder einmal täglich ausgeführt wird.

Unterstützung zur Startzeit für ein eintägiges Intervall:

Für tägliche Inferenzen können Sie optional einen Wert startTime(jeden Tag um 8 Uhr) zusammen mit der Angabe der Zeitzone angeben.

Unterstützung für Zeitzonen:

Wenn eine bereitgestellt startTime wird, AWS IoT SiteWise verwendet die Zeitzonendatenbank, die von der Internet Assigned Numbers Authority (IANA) verwaltet wird. Dadurch wird sichergestellt, dass Ihre Schlussfolgerungen auch in allen Regionen mit den lokalen Arbeitszeiten übereinstimmen.

Bedingte Offset-Unterstützung:

Wie bei anderen Modi ist ein bedingter Offset von 0 — 60 Minuten konfiguriert.

Anwendungsfälle:

  • Tägliche Gesundheitschecks für Batch-Prozesse oder Schichtoperationen.

  • Vermeidet Rückschlüsse bei Wartungsarbeiten oder Ausfallzeiten.

  • Dies ist hilfreich in Umgebungen mit begrenzten Ressourcen, in denen die Rechenauslastung minimiert werden muss.

So konfigurieren Sie Niederfrequenz-Inferenzen:

  • Konfigurieren Sie den Payload-Wert für die AWS/ANOMALY_DETECTION_INFERENCE Aktion DataUploadFrequency mit folgenden Werten:. PT2H..PT12H

    • Im Fall von 1 Tag DataUploadFrequency istP1D.

  • (Optional) Konfigurieren Sie DataDelayOffsetInMinutes mit dem Verzögerungsoffset in Minuten. Stellen Sie diesen Wert zwischen 0 und 60 Minuten ein.

Beispiel der Konfiguration mit Niederfrequenz-Inferenz:
{
    "inferenceMode": "START",
    "dataUploadFrequency": "P1D",
    "inferenceStartTime": "13:00",
    "inferenceTimeZone": "America/Chicago"
}

Flexible Terminplanung

Die flexible Planung ermöglicht es Kunden, bestimmte Tage und Zeitbereiche zu definieren, in denen Inferenzen durchgeführt werden. Auf diese Weise haben Kunden die vollständige Kontrolle über die Planung auf der Grundlage von Produktionsstunden, Schichtzeiten und geplanten Ausfallzeiten.

Das weeklyOperatingWindow hilft, wenn:

  • Die Ausrüstung läuft nur zu bestimmten Zeiten (8 Uhr — 16 Uhr).

  • Am Wochenende findet keine Produktion statt.

  • Die tägliche Wartung ist während bekannter Zeitblöcke geplant.

Unterstützung für Zeitzonen:

Wenn eine bereitgestellt startTime wird, AWS IoT SiteWise verwendet die Zeitzonendatenbank, die von der Internet Assigned Numbers Authority (IANA) verwaltet wird. Dadurch wird sichergestellt, dass die Inferenz auch in allen Regionen mit den lokalen Arbeitszeiten übereinstimmt.

Bedingte Offset-Unterstützung:

Wie bei anderen Modi kann ein bedingter Offset von 0 bis 60 Minuten konfiguriert werden.

Vorteile vonweeklyOperatingWindow:

  • Dadurch werden Rückschlüsse während Leerlauf- oder Wartungsphasen vermieden und Fehlalarme reduziert.

  • Es stimmt die Erkennung von Anomalien mit betrieblichen Prioritäten und schichtbasierten Arbeitsabläufen ab.

So konfigurieren Sie die flexible Planung:

  • Konfigurieren Sie den Payload-Wert für die AWS/ANOMALY_DETECTION_INFERENCE Aktion mitDataUploadFrequency.

  • (Optional) DataDelayOffsetInMinutes mit dem Verzögerungsoffset in Minuten. Stellen Sie diesen Wert zwischen 0 und 60 Minuten ein.

  • weeklyOperatingWindowMit einer Schichtkonfiguration konfigurieren:

    • Die Schlüssel für die weeklyOperatingWindow sind Wochentage:monday|tuesday|wednesday|thursday|friday|saturday|sunday.

    • Jeder Zeitbereich muss im 24-Stunden-Format "HH:MM-HH:MM" ("08:00-16:00") angegeben werden.

    • Pro Tag können mehrere Bereiche angegeben werden.

Beispiel mit flexibler Planungskonfiguration:
{
    "inferenceMode": "START",
    "dataUploadFrequency": "PT5M",
    "weeklyOperatingWindow": {
      "tuesday": ["11:00-13:00"],
      "monday": ["10:00-11:00", "13:00-15:00"]
    }
}

Aktivierung der Modellversion

Wenn Sie die Inferenz starten, können Sie optional eine bestimmte Modellversion aktivieren, um sie für die Erkennung von Anomalien zu verwenden. Mit dieser Funktion können Sie eine bestimmte trainierte Modellversion auswählen, zu früheren Versionen zurückkehren oder automatische Entscheidungen zur Modellförderung außer Kraft setzen.

Anwendungsfälle:

  • Rollback für die Produktion: Schnelles Zurücksetzen auf eine stabile Modellversion, wenn die aktuelle Version Leistungseinbußen oder ein unerwartetes Verhalten aufweist.

  • A/B-Tests: Vergleichen Sie die Leistung zwischen verschiedenen Modellversionen, indem Sie während bestimmter Zeiträume zwischen ihnen wechseln.

  • Manuelle Modellauswahl: Überschreiben Sie automatische Werbeentscheidungen und wählen Sie Ihre bevorzugte Modellversion manuell auf der Grundlage der Geschäftsanforderungen aus.

  • Schrittweise Bereitstellung: Testen Sie neuere Modellversionen in unkritischen Zeitfenstern, bevor Sie sie für den vollen Produktionseinsatz hochstufen.

  • Leistungsoptimierung: Wählen Sie Modellversionen aus, die für bestimmte Betriebsbedingungen oder saisonale Muster besser funktionieren.

  • Rollback während der Wartung: Verwenden Sie ältere, gut getestete Modellversionen während der Systemwartung oder bei Upgrades, um die Stabilität sicherzustellen.

Verhalten bei der Auswahl der Modellversion

Wann targetModelVersion ist angegeben:

  • Das System aktiviert die angeforderte Modellversion zur Inferenz.

  • Überprüft, ob die angegebene Modellversion existiert.

  • Setzt alle Einstellungen für automatische Werbeaktionen außer Kraft.

Wann targetModelVersion ist nicht angegeben:

  • Aktiviert die letzte aktive Modellversion, wenn die Inferenz zuvor gestartet wurde.

  • Wenn die Inferenz nie aktiviert wurde, wird die neueste trainierte Modellversion verwendet.

Um eine bestimmte Modellversion zu aktivieren:

  • Konfigurieren Sie die Payload für die Inferenzaktion und targetModelVersion stellen Sie sie auf die gewünschte Modellversionsnummer ein.

  • Die angegebene Modellversion wird validiert und aktiviert, falls sie existiert.

Beispiel der Aktivierung der Modellversion:
{
    "inferenceMode": "START",
    "dataUploadFrequency": "PT15M",
    "targetModelVersion": 2
}

Überprüfung der Modellversionen

Um die derzeit aktive Modellversion zu überprüfen:

Um alle verfügbaren Modellversionen anzuzeigen:

  • Verwenden Sie die ListExecutionsAPI, um eine vollständige Liste der historischen Modellversionen abzurufen.

  • Verwenden Sie die DescribeExecutionAPI, um Informationen zum trainierten Modell abzurufen, einschließlich des Zeitbereichs der Exportdaten, der Version des Berechnungsmodells und der fakturierbaren Dauer in Minuten.

Eigenschaften der Modellversion

  • Modellversionsnummern werden sequentiell ab 1 vergeben.

  • Sie können alle zuvor trainierten Modellversionen aktivieren.

  • Die aktivierte Modellversion bleibt bestehen, bis sie explizit geändert wird.

  • Die Aktivierung der Modellversion funktioniert mit allen Inferenzplanungsmodi (Hochfrequenz, Niederfrequenz und flexibel).

  • Wenn die angegebene Modellversion nicht existiert, schlägt die Inferenzaktion mit einem Fehler fehl.