고급 추론 구성 - AWS IoT SiteWise
고주파 추론(5분~1시간)낮은 빈도의 추론(2시간~1일)유연한 예약모델 버전 활성화모델 버전 확인

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고급 추론 구성

AWS IoT SiteWise 를 사용하면 고객이 운영 요구 사항에 맞게 모델 추론 일정을 구성할 수 있습니다.

추론 예약은 크게 세 가지 모드로 분류됩니다.

고주파 추론(5분~1시간)

이 모드는 지속적으로 작동하거나 센서 값의 변화율이 높은 프로세스에 적합합니다. 이 구성에서 추론은 5분마다 자주 실행됩니다.

사용 사례:

  • 압축기 또는 컨베이어와 같이 빠르게 변화하는 장비를 모니터링하는 데 사용됩니다.

  • 즉각적인 대응이 필요한 수명이 짧은 이상을 포착하는 데 유용합니다.

  • 데이터가 일관되게 흐르는 상시 작동 작업입니다.

조건부 오프셋 지원:

조건부 오프셋(0~60분)을 정의하여 데이터 수집 후 추론을 지연시킬 수 있습니다. 이렇게 하면 지연 도착 데이터가 분석 창에 계속 포함됩니다.

고주파 추론을 구성하려면:

  • 추론을 시작하는 PT5M, PT10M, PT15M, PT30M, PT1H 동안 값을 DataUploadFrequency 사용하여 AWS/ANOMALY_DETECTION_INFERENCE 작업 페이로드 값을 구성합니다.

  • (선택 사항) 지연 오프셋을 분 단위로 DataDelayOffsetInMinutes 사용하여를 구성합니다. 이 값을 0~60분으로 설정합니다.

{
    "inferenceMode": "START",
    "dataDelayOffsetInMinutes": "DataDelayOffsetInMinutes",
    "dataUploadFrequency": "DataUploadFrequency"
}
예 의 고주파 추론 구성:
{
    "inferenceMode": "START",
    "dataDelayOffsetInMinutes": "2",
    "dataUploadFrequency": "PT5M"
}

낮은 빈도의 추론(2시간~1일)

이 모드는 속도가 느린 프로세스 또는 일일 평가로 충분한 사용 사례에 적합합니다. 고객은 시간당 또는 하루에 한 번 실행되도록 추론을 구성합니다.

1일 간격에 대한 시작 시간 지원:

일일 추론의 경우 필요에 따라 시간대 인식과 함께 startTime (매일 오전 8시)를 지정합니다.

시간대 지원:

이 제공되면 startTime는 인터넷 할당 번호 기관(IANA)에서 유지 관리하는 시간대 데이터베이스를 AWS IoT SiteWise 사용합니다. 이렇게 하면 추론이 리전 간에도 현지 근무 시간에 맞게 조정됩니다.

조건부 오프셋 지원:

다른 모드와 마찬가지로 조건부 오프셋은 0~60분으로 구성됩니다.

사용 사례:

  • 배치 프로세스 또는 교대 근무 기반 작업에 대한 일일 상태 확인.

  • 유지 관리 또는 가동 중지 중 추론을 방지합니다.

  • 컴퓨팅 사용량을 최소화해야 하는 리소스 제약 환경에서 유용합니다.

저주파 추론을 구성하려면:

  • 값을 DataUploadFrequency 사용하여 AWS/ANOMALY_DETECTION_INFERENCE 작업 페이로드 값을 구성합니다PT2H..PT12H.

    • 1일의 경우는 DataUploadFrequency입니다P1D.

  • (선택 사항) 지연 오프셋을 분 단위로 DataDelayOffsetInMinutes 사용하여를 구성합니다. 이 값을 0~60분으로 설정합니다.

예 저주파 추론 구성:
{
    "inferenceMode": "START",
    "dataUploadFrequency": "P1D",
    "inferenceStartTime": "13:00",
    "inferenceTimeZone": "America/Chicago"
}

유연한 예약

유연한 예약을 통해 고객은 추론이 실행되는 특정 날짜 및 시간 범위를 정의할 수 있습니다. 이를 통해 고객은 프로덕션 시간, 교대 근무 시간 및 계획된 가동 중지 시간을 기반으로 일정을 완벽하게 제어할 수 있습니다.

는 다음과 같은 경우에 weeklyOperatingWindow 도움이 됩니다.

  • 장비가 특정 시간(오전 8시~오후 4시)에만 실행됩니다.

  • 주말에는 프로덕션이 없습니다.

  • 알려진 시간 블록 중에 일일 유지 관리가 예약됩니다.

시간대 지원:

이 제공되면 startTime는 인터넷 할당 번호 기관(IANA)에서 유지 관리하는 시간대 데이터베이스를 AWS IoT SiteWise 사용합니다. 이렇게 하면 추론이 리전 간에도 현지 근무 시간에 맞게 조정됩니다.

조건부 오프셋 지원:

다른 모드와 마찬가지로 0~60분의 조건부 오프셋을 구성할 수 있습니다.

의 이점weeklyOperatingWindow:

  • 유휴 또는 유지 관리 기간 동안 추론을 방지하여 오탐을 줄입니다.

  • 운영 우선순위 및 교대 근무 기반 워크플로에 따라 이상 탐지를 조정합니다.

유연한 일정을 구성하려면:

  • 를 사용하여 AWS/ANOMALY_DETECTION_INFERENCE 작업 페이로드 값을 구성합니다DataUploadFrequency.

  • (선택 사항) 지연 오프셋을 분 단위로 DataDelayOffsetInMinutes 표시합니다. 이 값을 0~60분으로 설정합니다.

  • 교대 근무 구성weeklyOperatingWindow으로를 구성합니다.

    • 의 키weeklyOperatingWindow는 요일입니다monday|tuesday|wednesday|thursday|friday|saturday|sunday.

    • 각 시간 범위는 "HH:MM-HH:MM" ()로 24시간 형식이어야 합니다"08:00-16:00".

    • 하루에 여러 범위를 지정할 수 있습니다.

예 유연한 일정 구성:
{
    "inferenceMode": "START",
    "dataUploadFrequency": "PT5M",
    "weeklyOperatingWindow": {
      "tuesday": ["11:00-13:00"],
      "monday": ["10:00-11:00", "13:00-15:00"]
    }
}

모델 버전 활성화

추론을 시작할 때 선택적으로 특정 모델 버전을 활성화하여 이상 탐지에 사용할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 특정 훈련된 모델 버전을 선택하거나, 이전 버전으로 롤백하거나, 자동 모델 승격 결정을 재정의할 수 있습니다.

사용 사례:

  • 프로덕션 롤백: 현재 버전에서 성능이 저하되거나 예기치 않은 동작이 표시되면 신속하게 안정적인 모델 버전으로 되돌립니다.

  • A/B 테스트: 제어된 기간 동안 모델 버전 간에 전환하여 다양한 모델 버전 간의 성능을 비교합니다.

  • 수동 모델 선택: 자동 승격 결정을 재정의하고 비즈니스 요구 사항에 따라 원하는 모델 버전을 수동으로 선택합니다.

  • 단계적 배포: 전체 프로덕션 용도로 승격하기 전에 중요하지 않은 기간에 최신 모델 버전을 테스트합니다.

  • 성능 최적화: 특정 운영 조건 또는 계절 패턴에 더 적합한 모델 버전을 선택합니다.

  • 유지 관리 중 롤백: 시스템 유지 관리 또는 업그레이드를 수행하는 동안 잘 테스트된 이전 모델 버전을 사용하여 안정성을 보장합니다.

모델 버전 선택 동작

targetModelVersion이 지정된 경우:

  • 시스템은 추론을 위해 요청된 모델 버전을 활성화합니다.

  • 지정된 모델 버전이 존재하는지 확인합니다.

  • 자동 승격 설정을 재정의합니다.

targetModelVersion이 지정되지 않은 경우:

  • 이전에 추론이 시작된 경우 마지막 활성 모델 버전을 활성화합니다.

  • 추론이 활성화되지 않은 경우는 훈련된 최신 모델 버전을 사용합니다.

특정 모델 버전을 활성화하려면:

  • targetModelVersion을 원하는 모델 버전 번호로 설정하여 추론 작업 페이로드를 구성합니다.

  • 지정된 모델 버전이 존재하는 경우 검증되고 활성화됩니다.

예 모델 버전 활성화:
{
    "inferenceMode": "START",
    "dataUploadFrequency": "PT15M",
    "targetModelVersion": 2
}

모델 버전 확인

현재 활성 모델 버전을 확인하려면:

사용 가능한 모든 모델 버전을 보려면:

  • ListExecutions API를 사용하여 과거 모델 버전의 전체 목록을 검색합니다.

  • DescribeExecution API를 사용하여 데이터 내보내기 시간 범위, 계산 모델 버전, 청구 가능 기간을 포함한 훈련된 모델 정보를 몇 분 단위로 검색할 수 있습니다.

모델 버전 특성

  • 모델 버전 번호는 1부터 순차적으로 할당됩니다.

  • 이전에 훈련된 모델 버전을 활성화할 수 있습니다.

  • 활성화된 모델 버전은 명시적으로 변경될 때까지 유지됩니다.

  • 모델 버전 활성화는 모든 추론 예약 모드(고빈도, 저빈도 및 유연성)에서 작동합니다.

  • 지정된 모델 버전이 없으면 추론 작업이 실패하고 오류가 발생합니다.