O Amazon Monitron não está mais aberto a novos clientes. Os clientes atuais podem continuar usando o serviço normalmente. Para recursos semelhantes ao Amazon Monitron, consulte nossa [postagem no blog](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/maintain-access-and-consider-alternatives-for-amazon-monitron).
As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.
# Acessar seus dados do Amazon Monitron
Há duas maneiras de acessar seus dados brutos do Amazon Monitron fora do Amazon Monitron.
Talvez você queira acessar seus dados continuamente, para poder usá-los em outro lugar. Nesse caso, você pode configurar o Amazon Monitron para automaticamente [adicionar seus dados a um fluxo do Kinesis](/Monitron/latest/user-guide/monitron-kinesis-export.html). A partir daí, você pode transferi-lo para vários destinos, incluindo Amazon S3 e Lambda. Esse processo requer configuração, e essa configuração requer uma compreensão do Kinesis Data Streams. No entanto, depois de organizar todos os elementos de forma satisfatória, você pode manter o fluxo de dados automaticamente.
Ou talvez você queira acessar seus dados de vez em quando, apenas para ter uma compreensão clara do tipo de dados que você está armazenando e analisando na AWS. Nesse caso, você pode solicitar suporte da AWS para [copiar manualmente seus dados para o Amazon S3](data-download-monitron.md). Esse processo requer menos configuração, mas não pode ser automatizado. Ele fornece apenas os dados que o Amazon Monitron acumulou até agora, em um único bloco.
**Topics**
+ [Exportar seus dados do Amazon Monitron para o Amazon S3](data-download-monitron.md)
+ [Exportação de dados do Amazon Monitron Kinesis v1](monitron-kinesis-export.md)
+ [Exportação de dados do Amazon Monitron Kinesis v2](monitron-kinesis-export-v2.md)
# Exportar seus dados do Amazon Monitron para o Amazon S3
Às vezes, você pode querer acessar os dados brutos que o Amazon Monitron está armazenando para você, a fim de se manter a par sobre exatamente com que tipo de dados você está armazenando com segurança com a AWS.
Você pode obter seus dados brutos preenchendo um ticket de suporte e dando permissão ao Amazon Monitron para entregar seus dados a você. AWS
Para obter dados operacionais em tempo real dos recursos do Amazon Monitron que possam ser consumidos programaticamente, considere exportar seus dados usando os streams do Kinesis. Para obter mais informações, consulte Exportação de dados v2 do [Amazon Monitron Kinesis](https://docs.aws.amazon.com/Monitron/latest/user-guide/monitron-kinesis-export-v2.html).
**Topics**
+ [Pré-requisitos](exporting-data-procedure.md)
+ [Exportando seus dados com CloudFormation (opção recomendada)](onetime-download-cflink.md)
+ [Exportar seus dados com o console](onetime-download-console.md)
+ [Exportando seus dados com CloudShell](export-shell.md)
# Pré-requisitos
Para exportar com sucesso os dados do Amazon Monitron, é necessário atender aos seguintes pré-requisitos.
+ Você ainda não deve ter outra exportação (de dados do Amazon Monitron) em execução na mesma região.
+ Você não pode ter executado outra exportação na mesma região nas últimas 24 horas.
# Exportando seus dados com CloudFormation (opção recomendada)
**Topics**
+ [Etapa 1: Criar bucket do Amazon S3, perfil do IAM e políticas do IAM.](#gdpr-cloudfront-makestack)
+ [Etapa 2: Anotar seus recursos](#gdpr-cloudfront-resources)
+ [Etapa 3: Criar o caso de suporte](#gdpr-cloudfront-case)
## Etapa 1: Criar bucket do Amazon S3, perfil do IAM e políticas do IAM.
1. Faça login na sua AWS conta.
1. Abra uma nova guia do navegador com o seguinte URL.
```
https://console.aws.amazon.com/cloudformation/home?region=us-east-1#/stacks/create/review?templateURL=https://s3.us-east-1.amazonaws.com/monitron-cloudformation-templates-us-east-1/monitron_manual_download.yaml&stackName=monitronexport
```
1. Na CloudFormation página que se abre, no canto superior direito, selecione a região na qual você está usando o Amazon Monitron.
1. Selecione **Criar pilha**.
![\[CloudFormation quick create stack interface with template URL, stack name, and IAM role options.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/images/s3-export-1.png)
1. Na próxima página, escolha o ícone de atualização quantas vezes quiser até que o status da pilha (monitronexport) seja CREATE\$1COMPLETE.
![\[CloudFormation stack details page showing monitronexport stack in CREATE_IN_PROGRESS state.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/images/s3-export-2.png)
## Etapa 2: Anotar seus recursos
1. Escolha a guia **Outputs**.
1. Observe o valor da chave `MonRoleArn`.
1. Observe o valor da chave `S3BucketArn`.
1. Anote o ID da sua conta no canto superior direito da página).
1. Observe a região que você escolheu na Etapa 1. Agora também aparece na parte superior da página, à esquerda do ID da sua conta.
![\[CloudFormation stack outputs page showing MonRoleArn and S3BucketArn with descriptions.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/images/s3-export-3.png)
## Etapa 3: Criar o caso de suporte
1. No AWS console, escolha o ícone do ponto de interrogação próximo ao canto superior direito de qualquer página e, em seguida, escolha **Support Center**.
![\[AWS console interface showing IAM dashboard with Suporte Center dropdown menu highlighted.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/images/gdpr-support-question-mark.png)
1. Na página seguinte, escolha **Criar caso**.
![\[Suporte Center interface with Quick solutions, Active cases, and Create case button.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/images/s3-export-4.png)
1. No **Como podemos ajudar?** página, faça o seguinte:
1. Escolha **Suporte à conta e faturamento**.
1. Em **Serviço**, escolha **Conta**.
1. Em **Categoria**, escolha **Conformidade e certificações**.
1. Escolha **Severidade**, se essa opção estiver disponível para você com base na sua assinatura de suporte.
1. Selecione **Próxima etapa: informações adicionais**.
![\[Suporte case form with Account and billing selected, and service details specified.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/images/s3-export-5.png)
1. Em **Informações adicionais**, faça o seguinte:
1. Em **Assunto**, insira **Amazon Monitron data export request**.
1. No campo **Descrição**, digite:
1. ID da sua conta
1. a região do bucket que você criou
1. o ARN do bucket que você criou (por exemplo: "arn:aws:s3:::bucketname")
1. o ARN da função que você criou (por exemplo: “arn:aws:iam: :273771705212:role/ “) role-for-monitron
![\[Form for Amazon Monitron data export request with fields for account and bucket details.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/images/s3-export-6.png)
1. Escolha **Próxima etapa: solucione ou entre em contato conosco**.
1. Em **Resolva agora ou entre em contato conosco**, faça o seguinte:
1. Em **Resolver agora**, selecione **Avançar**.
![\[Suporte options interface with "Solve now" and "Contact us" buttons, and recommendations.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/images/s3-export-7.png)
1. Em **Entre em contato conosco**, escolha seu **idioma de contato preferido** e método de contato preferido.
1. Selecione **Enviar**. Uma tela de confirmação com seu ID de caso e detalhes será exibida.
![\[Contact options with language selection and choices for Web, Phone, or Chat communication.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/images/s3-export-8.png)
Um especialista em suporte AWS ao cliente entrará em contato com você o mais rápido possível. Se houver algum problema com as etapas listadas, o especialista poderá solicitar mais informações. Se todas as informações necessárias tiverem sido fornecidas, o especialista informará você assim que seus dados forem copiados para o bucket do Amazon S3 que você criou acima.
# Exportar seus dados com o console
**Topics**
+ [Etapa 1: Configurar o bucket do Amazon S3](#gdpr-console-s3)
+ [Etapa 2: Dar permissão ao Amazon Monitron para acessar o Amazon S3](#gdpr-console-set-policy)
+ [Etapa 3: Criar o perfil](#gdpr-console-create-role)
+ [Etapa 4: Criar a política de confiança](#gdpr-console-trust-policy)
+ [Etapa 5: Criar o caso de suporte](#gdpr-console-case)
## Etapa 1: Configurar o bucket do Amazon S3
1. Abra o [console Amazon S3](https://console.aws.amazon.com/s3/).
1. Selecione **Criar bucket**.
![\[Amazon S3 console interface showing Buckets section with Create bucket button highlighted.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/images/gdpr-create-bucket.png)
1. Dê um nome ao seu bucket e selecione uma região apropriada. Então, escolha o botão **Criar bucket** na parte inferior da página.
**Importante**
No momento, o Amazon Monitron só é suportado em três regiões:
Leste dos EUA (Norte da Virgínia) us-east-1
UE (Irlanda) eu-west-1
Ásia-Pacífico (Sydney) ap-south-east -2
Portanto, o bucket do Amazon S3 deve estar em uma dessas regiões.
Também deve estar na mesma região em que o serviço Amazon Monitron é usado.
![\[Create bucket interface showing bucket name "monitron-export-example" and Região da AWS "US East (N. Virginia)".\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/images/gdpr-create-bucket-2.png)
1. Analise o restante das opções na página e faça as escolhas apropriadas, dependendo das suas necessidades e políticas de segurança.
**Importante**
Você é responsável por tomar as medidas apropriadas para proteger seus dados. É altamente recomendável usar criptografia do lado do servidor e bloquear o acesso público ao seu bucket.
1. Usando a caixa de pesquisa, encontre o bucket que você acabou de criar e, em seguida, escolha-o.
![\[AWS S3 console showing a newly created bucket named "monitron-export-example" in the bucket list.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/images/gdpr-choose-s3-bucket.png)
1. Na guia **Propriedades**, anote o nome, o ARN e a região do bucket.
![\[S3 bucket properties showing name, region, ARN, and creation date for monitron-export-example.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/images/gdpr-s3-properties-tab.png)
## Etapa 2: Dar permissão ao Amazon Monitron para acessar o Amazon S3
1. Abra o Console do IAM e escolha **Políticas**.
![\[IAM Dashboard showing resource counts, recent updates, and tools for policy management.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/images/s3-export-9.png)
1. Escolha **Criar política**.
![\[IAM Policies page with options to search, filter, and create a new policy.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/images/s3-export-10.png)
1. Selecione a guia **JSON**.
![\[Policy editor interface showing JSON structure for specifying permissions in IAM.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/images/s3-export-11.png)
1. Exclua o texto JSON padrão para que o formulário fique vazio.
1. Cole a política de acesso ao bucket.
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Action": [
"s3:GetBucketAcl",
"s3:GetBucketLocation",
"s3:ListBucket"
],
"Effect": "Allow",
"Resource": [
"arn:aws:s3:::bucketname"
]
},
{
"Action": [
"s3:PutObject",
"s3:GetBucketAcl"
],
"Effect": "Allow",
"Resource": [
"arn:aws:s3:::bucketname/*"
]
}
]
}
```
------
![\[IAM policy editor interface showing JSON code for S3 bucket permissions.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/images/s3-export-12.png)
1. Escolha **Próximo**.
1. Na página **Revisar e criar**, faça o seguinte:
1. Em **Detalhes da política**, insira um **nome da política** e uma **descrição** opcional.
1. Deixe as **Permissões definidas nesta seção de política** como estão.
1. Em **Adicionar tags — *opcional*, você pode optar por adicionar tags para acompanhar seus recursos.** .
1. Selecione **Criar política**.
![\[Policy creation interface showing policy details, permissions, and tags sections.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/images/s3-export-13.png)
## Etapa 3: Criar o perfil
1. Abra o [console do IAM](https://console.aws.amazon.com/iam/) e escolha **Roles**.
![\[IAM Dashboard showing resource counts, recent updates, and available tools.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/images/s3-export-14.png)
1. Selecione **Criar perfil**.
![\[IAM roles interface showing 116 roles and a prominent "Create role" button.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/images/s3-export-15.png)
1. Em **Selecionar entidade confiável**, em **Tipo de entidade confiável**, escolha **AWS conta**.
1. Em **Uma AWS conta**, escolha **Esta conta**. Você pode personalizar configurações adicionais usando **Opções**.
1. Escolha **Próximo**.
![\[Conta da AWS selection interface with trusted entity types and account options.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/images/s3-export-16.png)
1. Em **Adicionar permissões**, em **Políticas de permissões**, pesquise a política que você acabou de criar na caixa de pesquisa e selecione sua política.
![\[Add permissions interface showing search for "monitron-policy" with one matching result selected.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/images/s3-export-17.png)
1. Na página **Nome, revise e crie**, faça o seguinte:
1. Em **Detalhes da função**, insira um **nome da função** e uma **descrição** opcional.
1. Você pode optar por ignorar a **Etapa 1: Selecionar entidades confiáveis** e a **Etapa 2: Adicionar permissões**.
1. Para **a Etapa 3: Adicionar tags**, para **Adicionar tags — *opcional***, adicione tags opcionais para acompanhar seus recursos.
1. Selecione **Criar perfil**.
![\[Form for creating a new role with fields for role name, description, trust policy, and permissions.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/images/s3-export-18.png)
## Etapa 4: Criar a política de confiança
1. Procure a função que você acabou de criar e selecione a função.
![\[IAM Roles page showing search results for "monitron-role" with one matching role listed.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/images/s3-export-19.png)
1. Selecione a guia **Relações de confiança**.
![\[IAM role details page showing Trust relationships tab and Edit trust policy button.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/images/s3-export-20.png)
1. Selecione **Editar relação de confiança**.
![\[Trust relationships tab with Edit trust relationship button highlighted.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/images/gdpr-edit-trust-relationship.png)
1. Apague o texto JSON padrão para que o formulário fique vazio.
1. Cole a política que permite que o Amazon Monitron assuma a função.
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [{
"Effect": "Allow",
"Principal": {
"Service": ["monitron.amazonaws.com"]
},
"Action": "sts:AssumeRole"
}]
}
```
------
![\[Form for creating a new role with fields for role name, description, trust policy, and permissions.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/images/s3-export-18.png)
1. Selecione **Atualizar política de confiança**.
## Etapa 5: Criar o caso de suporte
1. No AWS console, escolha o ícone do ponto de interrogação próximo ao canto superior direito de qualquer página e, em seguida, escolha **Support Center**.
![\[AWS console interface showing IAM dashboard with Suporte Center dropdown menu highlighted.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/images/gdpr-support-question-mark.png)
1. Na página seguinte, escolha **Criar caso**.
![\[Suporte Center interface with Quick solutions, Active cases, and Create case button.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/images/s3-export-4.png)
1. No **Como podemos ajudar?** página, faça o seguinte:
1. Escolha **Suporte à conta e faturamento**.
1. Em **Serviço**, escolha **Conta**.
1. Em **Categoria**, escolha **Conformidade e certificações**.
1. Escolha **Severidade**, se essa opção estiver disponível para você com base na sua assinatura de suporte.
1. Selecione **Próxima etapa: informações adicionais**.
![\[Suporte case form with Account and billing selected, and service details specified.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/images/s3-export-5.png)
1. Em **Informações adicionais**, faça o seguinte:
1. Em **Assunto**, insira **Amazon Monitron data export request**.
1. No campo **Descrição**, digite:
1. ID da sua conta
1. a região do bucket que você criou
1. o ARN do bucket que você criou (por exemplo: "arn:aws:s3:::bucketname")
1. o ARN da função que você criou (por exemplo: “arn:aws:iam: :273771705212:role/ “) role-for-monitron
![\[Form for Amazon Monitron data export request with fields for account and bucket details.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/images/s3-export-6.png)
1. Escolha **Próxima etapa: solucione ou entre em contato conosco**.
1. Em **Resolva agora ou entre em contato conosco**, faça o seguinte:
1. Em **Resolver agora**, selecione **Avançar**.
![\[Suporte options interface with "Solve now" and "Contact us" buttons, and recommendations.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/images/s3-export-7.png)
1. Em **Entre em contato conosco**, escolha seu **idioma de contato preferido** e método de contato preferido.
1. Selecione **Enviar**. Uma tela de confirmação com seu ID de caso e detalhes será exibida.
![\[Contact options with language selection and choices for Web, Phone, or Chat communication.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/images/s3-export-8.png)
Um especialista em suporte AWS ao cliente entrará em contato com você o mais rápido possível. Se houver algum problema com as etapas listadas, o especialista poderá solicitar mais informações. Se todas as informações necessárias tiverem sido fornecidas, o especialista informará você assim que seus dados forem copiados para o bucket do Amazon S3 que você criou acima.
# Exportando seus dados com CloudShell
**Topics**
+ [Etapa 1: Criar um bucket do Amazon S3 (com) AWS CloudShell](#create-s3-with-shell)
+ [Etapa 2: Conceder ao Amazon Monitron acesso ao seu bucket do Amazon S3 (com) AWS CloudShell](#create-policy-with-shell)
+ [Etapa 3: Criar seu tíquete de suporte](#create-support-ticket)
## Etapa 1: Criar um bucket do Amazon S3 (com) AWS CloudShell
1. Faça login no AWS console.
1. Abra o AWS CloudShell
O [AWS CloudShell](https://docs.aws.amazon.com//cloudshell/latest/userguide/welcome.html) é um ambiente de linha de comando que opera dentro do seu navegador. Lá dentro AWS CloudShell, você pode usar o AWS Command Line Interface para iniciar e configurar vários AWS serviços.
1. Em AWS CloudShell, insira o comando a seguir, em que bucketname é o nome do bucket que você está criando:
```
$ aws s3api create-bucket --bucket bucketname --region us-east-1
```
Esse comando cria um bucket do Amazon S3 para armazenar seus dados brutos. Você poderá acessar facilmente seu bucket a partir do console e baixar seus dados conforme sua conveniência. Para obter mais informações, consulte [Criar, configurar e trabalhar com buckets do Amazon S3](https://docs.aws.amazon.com//AmazonS3/latest/userguide/creating-buckets-s3.html).
**Importante**
Você é responsável por tomar as medidas apropriadas para proteger seus dados. É altamente recomendável usar criptografia do lado do servidor e bloquear o acesso público ao seu bucket.
No comando acima, o bucket é criado na região Leste dos EUA (Norte da Virgínia). Opcionalmente, é possível especificar uma região diferente no corpo da solicitação. Para ter mais informações, consulte [Regiões, zonas de disponibilidade e zonas locais](https://docs.aws.amazon.com//AmazonRDS/latest/UserGuide/Concepts.RegionsAndAvailabilityZones.html).
Você deve ver uma saída semelhante a:
```
{ "Location": "/bucketname" }
```
1. Identifique o [Nome de recurso da Amazon (ARN)](https://docs.aws.amazon.com//general/latest/gr/aws-arns-and-namespaces.html) do bucket que você criou, que será:
```
arn:aws:s3:::bucketname
```
## Etapa 2: Conceder ao Amazon Monitron acesso ao seu bucket do Amazon S3 (com) AWS CloudShell
1. Cole o código abaixo em um editor de texto e salve-o como: monitron-assumes-role .json. Não use o Microsoft Word, que adicionará caracteres extras. Use um editor de texto simples, como o Notepad ou TextEdit.
Essa política dá permissão ao Amazon Monitron para assumir a função que lhe permitirá acessar seu bucket do S3. Para obter mais informações, consulte [Políticas e permissões no IAM](https://docs.aws.amazon.com//IAM/latest/UserGuide/access_policies.html).
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [{
"Effect": "Allow",
"Principal": {
"Service": ["monitron.amazonaws.com"]
},
"Action": "sts:AssumeRole"
}]
}
```
------
1. Cole o texto abaixo em um editor de texto e salve-o como: monitron-role-accesses-s 3.json
Essa política permitirá acesso do Amazon Monitron (usando a função criada acima) a um bucket do Amazon S3.
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Action": [
"s3:GetBucketAcl",
"s3:GetBucketLocation",
"s3:ListBucket"
],
"Effect": "Allow",
"Resource": [
"arn:aws:s3:::bucketname"
]
},
{
"Action": [
"s3:PutObject",
"s3:GetBucketAcl"
],
"Effect": "Allow",
"Resource": [
"arn:aws:s3:::bucketname/*"
]
}
]
}
```
------
1. No arquivo de texto que você acabou de criar, substitua cada ocorrência de *bucketname* pelo nome do seu bucket.
Por exemplo, se o nome do seu bucket for implacável, seu arquivo ficará assim:
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Action": [
"s3:GetBucketAcl",
"s3:GetBucketLocation",
"s3:ListBucket"
],
"Effect": "Allow",
"Resource": [
"arn:aws:s3:::relentless"
]
},
{
"Action": [
"s3:PutObject",
"s3:GetBucketAcl"
],
"Effect": "Allow",
"Resource": [
"arn:aws:s3:::relentless/*"
]
}
]
}
```
------
1. Faça upload dos dois arquivos json que você acabou de criar CloudShell no diretório inicial.
Para carregar um arquivo, escolha Ações no canto superior direito da página do CloudShell console e escolha Carregar arquivo.
1. Digite o seguinte na linha de comando em CloudShell:
**aws iam create-role --role-name role-for-monitron --assume-role-policy-document "cat monitron-assumes-role.json"**
Esse comando cria a função e anexa a monitron-assumes-role política.
Você deve ver uma saída semelhante a:
```
{
"Role": {
"Path": "/",
"RoleName": "role-for-monitron",
"RoleId": "AROAT7PQQWN6BMTMASVPP",
"Arn": "arn:aws:iam::273771705212:role/role-for-monitron",
"CreateDate": "2021-07-14T02:48:15+00:00",
"AssumeRolePolicyDocument": {
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [{
"Sid": "",
"Effect": "Allow",
"Principal": {
"Service": [
"monitron.amazonaws.com"
]
},
"Action": "sts:AssumeRole"
}]
}
}
}
```
Anote o valor ARN para a função que acabou de criar. Você precisará disso mais tarde.
Em nosso exemplo, o valor do ARN é: `arn:aws:iam::273771705212:role/role-for-monitron`
1. Digite o seguinte na linha de comando em CloudShell:
** aws iam create-policy --policy-name role-uses-bucket --policy-document "cat role-uses-bucket.json"**
Esse comando cria a política monitron-role-accesses-s 3.
Você deve ver uma saída semelhante a:
```
{
"Policy": {
"PolicyName": "role-uses-bucket",
"PolicyId": "ANPAT7PQQWN6I5KLORSDQ",
"Arn": "arn:aws:iam::273771705212:policy/role-uses-bucket",
"Path": "/",
"DefaultVersionId": "v1",
"AttachmentCount": 0,
"PermissionsBoundaryUsageCount": 0,
"IsAttachable": true,
"CreateDate": "2021-07-14T02:19:23+00:00",
"UpdateDate": "2021-07-14T02:19:23+00:00"
}
}
```
Anote o valor do ARN para a política que você acabou de criar. Você precisará dele para a próxima etapa.
Em nosso exemplo, o valor do ARN é:
```
arn:aws:iam::273771705212:policy/role-uses-bucket
```
1. Digite o seguinte na linha de comando em CloudShell, substituindo o ARN pelo ARN da sua política: role-uses-bucket
```
aws iam attach-role-policy --role-name role-for-monitron --policy-arn
arn:aws:iam::273771705212:policy/role-uses-bucket
```
Esse comando anexa a política monitron-role-accesses-s 3 à função que você acabou de criar.
Agora você criou e provisionou um bucket do Amazon S3, uma função que o Amazon Monitron pode assumir, uma política que permitirá que o Amazon Monitron assuma essa função e outra política que permitirá que o serviço que usa essa função use seu bucket do Amazon S3.
Você é responsável por tomar as medidas apropriadas para proteger seus dados. É altamente recomendável usar criptografia do lado do servidor e bloquear o acesso público ao seu bucket. Para obter mais informações, consulte [Como bloquear o acesso público](https://docs.aws.amazon.com//AmazonS3/latest/userguide/access-control-block-public-access.html).
## Etapa 3: Criar seu tíquete de suporte
1. No AWS console, escolha o ícone do ponto de interrogação próximo ao canto superior direito de qualquer página e, em seguida, escolha **Support Center**.
![\[AWS console interface showing IAM dashboard with Suporte Center dropdown menu highlighted.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/images/gdpr-support-question-mark.png)
1. Na página seguinte, escolha **Criar caso**.
![\[Suporte Center interface with Quick solutions, Active cases, and Create case button.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/images/s3-export-4.png)
1. No **Como podemos ajudar?** página, faça o seguinte:
1. Escolha **Suporte à conta e faturamento**.
1. Em **Serviço**, escolha **Conta**.
1. Em **Categoria**, escolha **Conformidade e certificações**.
1. Escolha **Severidade**, se essa opção estiver disponível para você com base na sua assinatura de suporte.
1. Selecione **Próxima etapa: informações adicionais**.
![\[Suporte case form with Account and billing selected, and service details specified.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/images/s3-export-5.png)
1. Em **Informações adicionais**, faça o seguinte:
1. Em **Assunto**, insira **Amazon Monitron data export request**.
1. No campo **Descrição**, digite:
1. ID da sua conta
1. a região do bucket que você criou
1. o ARN do bucket que você criou (por exemplo: "arn:aws:s3:::bucketname")
1. o ARN da função que você criou (por exemplo: “arn:aws:iam: :273771705212:role/ “) role-for-monitron
![\[Form for Amazon Monitron data export request with fields for account and bucket details.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/images/s3-export-6.png)
1. Escolha **Próxima etapa: solucione ou entre em contato conosco**.
1. Em **Resolva agora ou entre em contato conosco**, faça o seguinte:
1. Em **Resolver agora**, selecione **Avançar**.
![\[Suporte options interface with "Solve now" and "Contact us" buttons, and recommendations.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/images/s3-export-7.png)
1. Em **Entre em contato conosco**, escolha seu **idioma de contato preferido** e método de contato preferido.
1. Selecione **Enviar**. Uma tela de confirmação com seu ID de caso e detalhes será exibida.
![\[Contact options with language selection and choices for Web, Phone, or Chat communication.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/images/s3-export-8.png)
Um especialista em suporte AWS ao cliente entrará em contato com você o mais rápido possível. Se houver algum problema com as etapas listadas, o especialista poderá solicitar mais informações. Se todas as informações necessárias tiverem sido fornecidas, o especialista informará você assim que seus dados forem copiados para o bucket do Amazon S3 que você criou acima.
# Exportação de dados do Amazon Monitron Kinesis v1
**nota**
O esquema de exportação de dados v1 do Amazon Monitron Kinesis foi descontinuado. Saiba mais sobre o [esquema de exportação de dados v2](monitron-kinesis-export-v2.md).
Você pode exportar dados de medição recebidos e os resultados de inferência correspondentes do Amazon Monitron e realizar análises em tempo real. A exportação de dados transmite dados ao vivo para o Kinesis.
**Topics**
+ [Exportar seus dados para um fluxo do Kinesis](#exporting-stream-procedure)
+ [Editar configurações de exportação de dados ao vivo](#edit-live-export)
+ [Interromper uma exportação de dados em tempo real](#stop-kinesis-export)
+ [Visualizar erros de exportação de dados](#viewing-kinesis-export-errors)
+ [Usar a criptografia do lado do servidor para o fluxo do Kinesis](#data-export-server-side-encryption)
+ [Monitoramento com Amazon CloudWatch Logs](data-export-cloudwatch-logs.md)
+ [Armazenar dados exportados no Amazon S3](kinesis-store-S3.md)
+ [Processar dados com o Lambda](data-export-lambda.md)
+ [Noções básicas do esquema de exportação de dados v1](data-export-schema.md)
## Exportar seus dados para um fluxo do Kinesis
1. Na página principal do seu projeto, na parte inferior da página, à direita, escolha **Iniciar exportação de dados ao vivo**.
1. Em **Selecionar fluxo de dados do Amazon Kinesis**, faça o seguinte:
+ Insira o nome de um fluxo existente na caixa de pesquisa. Depois disso, vá para a etapa 5.
+ Escolha **Criar um novo fluxo de dados**.
1. Na página **Criar fluxo de dados**, em **Configuração do fluxo de dados**, insira o nome do fluxo de dados.
1. Em Capacidade do fluxo de dados, escolha seu modo de capacidade:
+ Se os requisitos de throughput do seu fluxo de dados forem imprevisíveis e variáveis, escolha **Sob demanda**.
+ Se você puder estimar com segurança os requisitos de throughput do seu fluxo de dados, escolha **Provisionado**. Em seguida, em fragmentos provisionados, insira o número de fragmentos que você deseja criar ou escolha o **Estimador de fragmentos**.
1. Selecione **Criar fluxo de dados**.
## Editar configurações de exportação de dados ao vivo
Para editar suas configurações de exportação de dados em tempo real:
1. Abra o console do Amazon Monitron.
1. No painel de navegação, selecione **Projetos**.
1. Se você tiver vários projetos, escolha o projeto para o qual deseja editar as configurações de exportação.
1. Na página principal do seu projeto, em **Exportação de dados ativos**, no menu suspenso **Ações**, escolha **Editar configurações de exportação de dados ativos**.
## Interromper uma exportação de dados em tempo real
1. Abra o console do Amazon Monitron.
1. No painel de navegação, selecione **Projetos**.
1. Se você tiver vários projetos, escolha o projeto para o qual deseja editar as configurações de exportação.
1. Na página principal do seu projeto, em **Exportação de dados ativos**, no menu suspenso **Ações**, escolha **Parar exportação de dados ativos**.
1. Na janela pop-up, escolha **Parar**.
## Visualizar erros de exportação de dados
Para ver as mensagens de erro na interface de CloudWatch registros:
+ No console do Amazon Monitron, na página principal do seu projeto, em **Exportação de dados ao vivo**, escolha o grupo de **CloudWatch registros**.
## Usar a criptografia do lado do servidor para o fluxo do Kinesis
Você pode ativar a criptografia do lado do servidor para seu fluxo do Kinesis antes de configurar a exportação de dados do Kinesis. No entanto, se a criptografia do lado do servidor for ativada após a configuração da exportação de dados do Kinesis, o Amazon Monitron não poderá publicar no fluxo. Isso porque o Amazon Monitron não terá permissão para chamar o [kms:](https://docs.aws.amazon.com/kms/latest/APIReference/API_GenerateDataKey.html) para que ele GenerateDataKey possa criptografar os dados enviados para o Kinesis.
Para contornar isso, siga as instruções em [Editar configurações de exportação de dados ao vivo](#edit-live-export), mas sem alterar a configuração. Isso associará a criptografia que você configurou à sua configuração de exportação.
# Monitoramento com Amazon CloudWatch Logs
Você pode monitorar a exportação de dados ao vivo do Amazon Monitron usando o Amazon CloudWatch Logs. Quando uma medição não é exportada, o Amazon Monitron envia um evento de registro para seus CloudWatch registros. Você também pode configurar um filtro métrico no log de erros para gerar métricas e configurar alarmes. Um alarme pode ser definido para determinados limites e enviar notificações ou realizar ações quando esses limites são atingidos. Para obter mais informações, consulte [o Guia CloudWatch do usuário](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/WhatIsCloudWatch.html).
O Amazon Monitron envia eventos de log para o grupo de log/aws/monitron/data-export/ \$1HASH\$1ID\$1.
O evento de logs tem o seguinte formato JSON:
```
{
"assetDisplayName": "string",
"destination": "string",
"errorCode": "string",
"errorMessage": "string",
"eventId": "string",
"positionDisplayName": "string",
"projectDisplayName": "string",
"projectName": "string",
"sensorId": "string",
"siteDisplayName": "string",
"timestamp": "string"
}
```
assetDisplayName
+ O nome do ativo exibido no aplicativo
+ Tipo: string
destination
+ O ARN do fluxo de dados do Kinesis
+ Tipo: string
+ Padrão: arn:aws:kinesis: \$1\$1REGION\$1\$1: \$1\$1AWS\$1ACCOUNT\$1ID\$1\$1 :stream/ \$1\$1STREAM\$1NAME\$1\$1
errorCode
+ O código do erro
+ Tipo: string
+ Valores válidos: `INTERNAL_SEVER_ERROR | KINESIS_RESOURCE_NOT_FOUND | KINESIS_PROVISIONED_THROUGHPUT_EXCEEDED | KMS_ACCESS_DENIED | KMS_NOT_FOUND | KMS_DISABLED | KMS_INVALID_STATE | KMS_THROTTLING`
errorMessage
+ A mensagem de erro detalhada
+ Tipo: string
eventId
+ O ID exclusivo do evento correspondente a cada exportação de medição
+ Tipo: string
positionDisplayName
+ O nome da posição do sensor exibido no aplicativo
+ Tipo: string
sensorId
+ O ID físico do sensor do qual a medição é enviada
+ Tipo: string
siteDisplayName
+ O nome do site exibido no aplicativo
+ Tipo: string
timestamp
+ A data e hora em que a medição é recebida pelo serviço Amazon Monitron em UTC
+ Tipo: string
+ Padrão: yyyy-mm-dd HH:mm:SS.SSS
# Armazenar dados exportados no Amazon S3
**Topics**
+ [Usando um modelo predefinido CloudFormation](#kinesis-cloudfront-makestack)
+ [Configurando o Kinesis manualmente no console](#kinesis-configure-console)
## Usando um modelo predefinido CloudFormation
O Amazon Monitron fornece um AWS CloudFormation modelo predefinido para ajudar a configurar rapidamente o Firehose para entregar dados de um stream de dados do Kinesis para o bucket do Amazon S3. Esse modelo permite o particionamento dinâmico e os objetos do Amazon S3 entregues usarão o seguinte formato de chave recomendado pelo Amazon Monitron: `/project={projectName}/site={siteName}/time={yyyy-mm-dd 00:00:00}/{filename}`
1. Faça login na sua AWS conta.
1. Abra uma nova guia do navegador com o seguinte URL:
```
https://console.aws.amazon.com/cloudformation/home?region=us-east-1#/stacks/create/review?templateURL=https://s3.us-east-1.amazonaws.com/monitron-cloudformation-templates-us-east-1/monitron_kinesis_data_export.yaml&stackName=monitron-kinesis-live-data-export
```
1. Na CloudFormation página que se abre, no canto superior direito, selecione a região na qual você está usando o Amazon Monitron.
1. Por padrão, o modelo criará um novo fluxo de dados do Kinesis e um bucket S3 junto com outros recursos necessários para entregar dados ao Amazon S3. Você pode alterar os parâmetros para usar os recursos existentes.
1. Marque a caixa que diz *Eu reconheço que isso AWS CloudFormation pode criar recursos do IAM.*
1. Selecione **Criar pilha**.
1. Na próxima página, escolha o ícone de atualização quantas vezes quiser até que o status da pilha seja CREATE\$1COMPLETE.
## Configurando o Kinesis manualmente no console
1. Faça login no AWS Management Console e abra o console do Kinesis em /kinesis. https://console.aws.amazon.com
1. Selecione **Fluxos de entrega** no painel de navegação.
1. Escolha **Create delivery stream (Criar fluxo de entrega)**.
1. Em Origem, selecione **Amazon Kinesis Data Streams**.
1. Em Destino, selecione **Amazon S3**.
1. Em **Configurações de origem, fluxo de dados do Kinesis**, insira o ARN do fluxo de dados do Kinesis.
1. Em **Nome do fluxo de entrega**, insira o nome do fluxo de dados do Kinesis.
1. Em **Configurações de destino**, escolha um bucket do Amazon S3 ou insira um URI do bucket.
1. (opcional) Ative o particionamento dinâmico usando análise embutida para JSON. Essa opção é apropriada se você quiser particionar os dados de medição de streaming com base nas informações da fonte e no registro de data e hora. Por exemplo:
+ Escolha **Ativado** para **Particionamento dinâmico**.
+ Escolha **Ativado** para **Novo delimitador de linha**.
+ Escolha **Ativado** para **Análise embutida para JSON**.
+ Em **Chaves de particionamento dinâmico**, adicione:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/kinesis-store-S3.html)
1. Escolha **Aplicar chaves de particionamento dinâmico** e confirme se o prefixo do bucket do Amazon S3 gerado é `!{partitionKeyFromQuery:project}/!{partitionKeyFromQuery:site}/!{partitionKeyFromQuery:time}/`.
1. No Amazon S3, os objetos usarão o seguinte formato de chave: `/project={projectName}/site={siteName}/time={yyyy-mm-dd 00:00:00}/{filename}`
1. Escolha **Create delivery stream (Criar fluxo de entrega)**.
1. (opcional) Use um caminho mais granular.
Se você escolheu uma partição dinâmica, use o formato de chave anterior do Amazon S3 se você planeja usar AWS Glue e o Athena para consultar os dados. Você também pode escolher um formato de chave mais preciso, mas a consulta do Amazon Athena não será eficiente. Aqui está um exemplo de como configurar um caminho de chave mais preciso para o Amazon S3.
Em **Chaves de particionamento dinâmico**, adicione:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/kinesis-store-S3.html)
No Amazon S3, os objetos usarão o seguinte formato de chave: ` /project={projectName}/site={siteName}/asset={assetName}/position={positionName}/sensor={sensorId}/date={yyyy-mm-dd}/time={HH:MM:SS}/{filename}`
# Processar dados com o Lambda
**Topics**
+ [Etapa 1: criar a [função do IAM](https://docs.aws.amazon.com//lambda/latest/dg/lambda-intro-execution-role.html) que dá permissão à sua função para acessar AWS recursos](#create-iam-role)
+ [Etapa 2: Criar a função do Lambda](#create-lambda-function)
+ [Etapa 3: Configurar a função do Lambda](#configure-lambda-function)
+ [Etapa 4: Ativar o gatilho do Kinesis no console AWS Lambda](#enable-lambda-trigger)
## Etapa 1: criar a [função do IAM](https://docs.aws.amazon.com//lambda/latest/dg/lambda-intro-execution-role.html) que dá permissão à sua função para acessar AWS recursos
1. Abra a [página Roles](https://console.aws.amazon.com/iam/home?#/roles) (Funções) no console do IAM.
1. Selecione **Create role** (Criar função).
1. Crie uma função com as propriedades a seguir.
+ Entidade confiável: Lambda
+ Permissões: AWSLambda KinesisExecutionRole (e AWSKey ManagementServicePowerUser se o stream do Kinesis estiver criptografado)
+ Nome da função: lambda-kinesis-role
![\[IAM role creation interface showing name, review, and create steps with role details and permissions.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/images/lambda-create-role.png)
## Etapa 2: Criar a função do Lambda
1. Abra a **página Funções** no console do Lambda.
1. Escolha a opção **Criar função**.
1. Selecione **Use o esquema**.
1. Na barra de pesquisa do **Blueprints**, pesquise e escolha **kinesis-process-record (nodejs**) ou. **kinesis-process-record-python**
1. Selecione **Configurar**.
![\[Create function interface with options to author from scratch, use a blueprint, or select container image.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/images/lambda-create-function.png)
## Etapa 3: Configurar a função do Lambda
1. Selecione **Fluxos de entrega** no painel de navegação.
1. Escolha a função criada na primeira etapa como a **função Execução**.
1. Configure o gatilho do Kinesis.
1. Escolha o fluxo do Kinesis.
1. Clique em **Criar função**.
![\[Lambda function configuration form with basic information and Kinesis trigger settings.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/images/lambda-kinesis-trigger.png)
## Etapa 4: Ativar o gatilho do Kinesis no console AWS Lambda
1. Na guia **Configuração**, selecione **Acionadores**.
1. Marque a caixa ao lado do nome do fluxo do Kinesis e escolha **Ativar**.
![\[Lambda function configuration page with Triggers tab and Kinesis stream trigger highlighted.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/images/kinesis-process-record-lambda.png)
O esquema usado neste exemplo só consome dados de log do fluxo selecionado. Você pode editar ainda mais o código da função do Lambda posteriormente para concluir uma tarefa mais complicada.
# Noções básicas do esquema de exportação de dados v1
**nota**
O esquema de exportação de dados v1 do Amazon Monitron Kinesis foi descontinuado. Saiba mais sobre o [esquema de exportação de dados v2](monitron-kinesis-export-v2.md).
Cada dado de medição e seu resultado de inferência correspondente são exportados como um registro do fluxo de dados do Kinesis no formato JSON.
**Topics**
+ [formato do esquema v1](#data-export-schema-format)
+ [parâmetros do esquema v1](#data-export-schema-parameters)
## formato do esquema v1
```
{
"timestamp": "string",
"eventId": "string",
"version": "string",
"projectDisplayName": "string",
"siteDisplayName": "string",
"assetDisplayName": "string",
"sensorPositionDisplayName": "string",
"sensor": {
"physicalId": "string",
"rssi": number
},
"gateway": {
"physicalId": "string"
},
"measurement": {
"features": {
"acceleration": {
"band0To6000Hz": {
"xAxis": {
"rms": number
},
"yAxis": {
"rms": number
},
"zAxis": {
"rms": number
}
},
"band10To1000Hz": {
"resultantVector": {
"absMax": number,
"absMin": number,
"crestFactor": number,
"rms": number
},
"xAxis": {
"rms": number
},
"yAxis": {
"rms": number
},
"zAxis": {
"rms": number
}
}
},
"temperature": number,
"velocity": {
"band10To1000Hz": {
"resultantVector": {
"absMax": number,
"absMin": number,
"crestFactor": number,
"rms": number
},
"xAxis": {
"rms": number
},
"yAxis": {
"rms": number
},
"zAxis": {
"rms": number
}
}
}
},
"sequenceNo": number
},
"models": {
"temperatureML": {
"persistentClassificationOutput": "string",
"pointwiseClassificationOutput": "string"
},
"vibrationISO": {
"isoClass": "string",
"mutedThreshold": "string",
"persistentClassificationOutput": "string",
"pointwiseClassificationOutput": "string"
},
"vibrationML": {
"persistentClassificationOutput": "string",
"pointwiseClassificationOutput": "string"
}
},
"assetState": {
"newState": "string",
"previousState": "string"
}
}
```
## parâmetros do esquema v1
timestamp
+ A data e hora em que a medição é recebida pelo serviço Monitron em UTC
+ Tipo: string
+ Padrão: yyyy-mm-dd HH:mm:SS.SSS
eventId
+ O ID exclusivo do evento de exportação de dados atribuído para cada medição. Pode ser usado para desduplicar os registros de fluxo do Kinesis recebidos.
+ Tipo: string
versão
+ Versão do esquema
+ Tipo: string
+ Valor atual: 1.0
projectDisplayName
+ O nome do projeto exibido no aplicativo e no console
+ Tipo: string
siteDisplayName
+ O nome do site exibido no aplicativo
+ Tipo: string
assetDisplayName
+ O nome do ativo exibido no aplicativo
+ Tipo: string
sensorPositionDisplayNome
+ O nome da posição do sensor exibido no aplicativo
+ Tipo: string
sensor.physicalId
+ O ID físico do sensor do qual a medição é enviada
+ Tipo: string
sensor.rssi
+ O sensor bluetooth recebeu o valor do indicador de intensidade do sinal
+ Tipo: número
+ Unidade: dBm
gateway.physicalId
+ O ID físico do gateway usado para transmitir dados para o serviço Amazon Monitron
+ Tipo: string
measurement.features.acceleration.band0To6000Hz.xAxis.rms
+ A raiz quadrada média da aceleração observada na faixa de frequência de 0 a 6.000 Hz no eixo x.
+ Tipo: número
+ Unidade: m/s^2
measurement.features.acceleration.band0To6000Hz.yAxis.rms
+ A raiz quadrada média da aceleração observada na faixa de frequência de 0 a 6.000 Hz no eixo y.
+ Tipo: número
+ Unidade: m/s^2
measurement.features.acceleration.band0To6000Hz.zAxis.rms
+ A raiz quadrada média da aceleração observada na faixa de frequência de 0 a 6.000 Hz no eixo y.
+ Tipo: número
+ Unidade: m/s^2
measurement.features.acceleration.band10To1000Hz.resultantVector.absMax
+ A aceleração máxima absoluta observada na faixa de frequência de 10 a 1.000 Hz
+ Tipo: número
+ Unidade: m/s^2
measurement.features.acceleration.band10To1000Hz.resultantVector.absMin
+ A aceleração mínima absoluta observada na faixa de frequência de 10 a 1.000 Hz
+ Tipo: número
+ Unidade: m/s^2
measurement.features.acceleration.band10To1000Hz.resultantVector.crestFactor
+ O fator de pico de aceleração observado na faixa de frequência de 10 a 1.000 Hz
+ Tipo: número
measurement.features.acceleration.band10To1000Hz.resultantVector.rms
+ A raiz quadrada média da aceleração observada na faixa de frequência de 10 a 1.000 Hz
+ Tipo: número
+ m/s^2
measurement.features.acceleration.band10To1000Hz.xAxis.rms
+ A raiz quadrada média da aceleração observada na faixa de frequência de 10 a 1.000 Hz no eixo x.
+ Tipo: número
+ m/s^2
measurement.features.acceleration.band10To1000Hz.yAxis.rms
+ A raiz quadrada média da aceleração observada na faixa de frequência de 10 a 1.000 Hz no eixo y.
+ Tipo: número
+ m/s^2
measurement.features.acceleration.band10To1000Hz.zAxis.rms
+ A raiz quadrada média da aceleração observada na faixa de frequência de 10 a 1.000 Hz no eixo z.
+ Tipo: número
+ m/s^2
measurement.features.temperature
+ A temperatura observada
+ Tipo: número
+ °C/graus C
measurement.features.velocity.band10To1000Hz.resultantVector.absMax
+ A velocidade máxima absoluta observada na faixa de frequência de 10 a 1.000 Hz
+ Tipo: número
+ mm/s
measurement.features.velocity.band10To1000Hz.resultantVector.absMin
+ A velocidade mínima absoluta observada na faixa de frequência de 10 a 1.000 Hz
+ Tipo: número
+ mm/s
measurement.features.velocity.band10To1000Hz.resultantVector.crestFactor
+ O fator de pico de velocidade observado na faixa de frequência de 10 a 1.000 Hz
+ Tipo: número
measurement.features.velocity.band10To1000Hz.resultantVector.rms
+ A raiz quadrada média da velocidade observada na faixa de frequência de 10 a 1.000 Hz
+ Tipo: número
+ mm/s
measurement.features.velocity.band10To1000Hz.xAxis.rms
+ A raiz quadrada média da velocidade observada na faixa de frequência de 10 a 1.000 Hz no eixo x.
+ Tipo: número
+ mm/s
measurement.features.velocity.band10To1000Hz.yAxis.rms
+ A raiz quadrada média da velocidade observada na faixa de frequência de 10 a 1.000 Hz no eixo y.
+ Tipo: número
+ mm/s
measurement.features.velocity.band10To1000Hz.zAxis.rms
+ A raiz quadrada média da velocidade observada na faixa de frequência de 10 a 1.000 Hz no eixo z.
+ Tipo: número
+ mm/s
measurement.sequenceNo
+ O número de sequência de medição
+ Tipo: número
Modelos. Temperatura ML. persistentClassificationOutput
+ A saída de classificação persistente do modelo de temperatura baseado em machine learning
+ Tipo: número
+ Valores válidos: `UNKNOWN | HEALTHY | WARNING | ALARM`
Modelos. Temperatura ML. pointwiseClassificationOutput
+ A saída de classificação pontual do modelo de temperatura baseado em machine learning
+ Tipo: string
+ Valores válidos: `UNKNOWN | INITIALIZING | HEALTHY | WARNING | ALARM`
models.vibrationISO.isoClass
+ A classe ISO 20816 (um padrão para medição e avaliação da vibração da máquina) usada pelo modelo de vibração baseado em ISO
+ Tipo: string
+ Valores válidos: `CLASS1 | CLASS2 | CLASS3 | CLASS4 | FAN_BV2`
models.vibrationISO.mutedThreshold
+ O limite para silenciar a notificação do modelo de vibração baseado em ISO
+ Tipo: string
+ Valores válidos: `WARNING | ALARM`
Modelos. Vibração ISO. persistentClassificationOutput
+ A saída de classificação persistente do modelo de vibração baseado em ISO
+ Tipo: string
+ Valores válidos: `UNKNOWN | HEALTHY | WARNING | ALARM`
Modelos. Vibração ISO. pointwiseClassificationOutput
+ A saída de classificação pontual do modelo de vibração baseado em ISO
+ Tipo: string
+ Valores válidos: `UNKNOWN | HEALTHY | WARNING | ALARM | MUTED_WARNING | MUTED_ALARM`
Modelos. VibrationML. persistentClassificationOutput
+ A saída de classificação persistente do modelo de vibração baseado em machine learning
+ Tipo: string
+ Valores válidos: `UNKNOWN | HEALTHY | WARNING | ALARM`
Modelos. VibrationML. pointwiseClassificationOutput
+ A saída de classificação pontual do modelo de temperatura baseado em machine learning
+ Tipo: string
+ Valores válidos: `UNKNOWN | INITIALIZING | HEALTHY | WARNING | ALARM`
assetState.newState
+ O status da máquina após o processamento da medição
+ Tipo: string
+ Valores válidos: `UNKNOWN | HEALTHY | NEEDS_MAINTENANCE | WARNING | ALARM`
assetState.previousState
+ O status da máquina antes de processar a medição
+ Tipo: string
+ Valores válidos: `UNKNOWN | HEALTHY | NEEDS_MAINTENANCE | WARNING | ALARM`
# Exportação de dados do Amazon Monitron Kinesis v2
Você pode exportar dados de medição recebidos e os resultados de inferência correspondentes do Amazon Monitron e realizar análises em tempo real. A exportação de dados transmite dados ao vivo para o Kinesis.
**Topics**
+ [Exportar seus dados para um fluxo do Kinesis](#exporting-stream-procedure-v2)
+ [Editar configurações de exportação de dados ao vivo](#edit-live-export-v2)
+ [Interromper uma exportação de dados em tempo real](#stop-kinesis-export-v2)
+ [Visualizar erros de exportação de dados](#viewing-kinesis-export-errors-v2)
+ [Usar a criptografia do lado do servidor para o fluxo do Kinesis](#data-export-server-side-encryption-v2)
+ [Monitoramento com Amazon CloudWatch Logs](data-export-cloudwatch-logs-v2.md)
+ [Armazenar dados exportados no Amazon S3](kinesis-store-S3-v2.md)
+ [Processar dados com o Lambda](data-export-lambda-v2.md)
+ [Noções básicas do esquema de exportação de dados v2](data-export-schema-v2.md)
+ [Migração do Kinesis v1 para v2](migration-from-v1-to-v2.md)
## Exportar seus dados para um fluxo do Kinesis
1. Na página principal do seu projeto, na parte inferior da página, à direita, escolha **Iniciar exportação de dados ao vivo**.
1. Em **Selecionar fluxo de dados do Kinesis**, faça o seguinte:
+ Insira o nome de um fluxo existente na caixa de pesquisa. Depois disso, vá para a etapa 5.
+ Escolha **Criar um novo fluxo de dados**.
1. Na página **Criar fluxo de dados**, em **Configuração do fluxo de dados**, insira o nome do fluxo de dados.
1. Em Capacidade do fluxo de dados, escolha seu modo de capacidade:
+ Se os requisitos de throughput do seu fluxo de dados forem imprevisíveis e variáveis, escolha **Sob demanda**.
+ Se você puder estimar com segurança os requisitos de throughput do seu fluxo de dados, escolha **Provisionado**. Em seguida, em fragmentos provisionados, insira o número de fragmentos que você deseja criar ou escolha o **Estimador de fragmentos**.
1. Selecione **Criar fluxo de dados**.
## Editar configurações de exportação de dados ao vivo
Para editar suas configurações de exportação de dados em tempo real:
1. Abra o console do Amazon Monitron.
1. No painel de navegação, selecione **Projetos**.
1. Se você tiver vários projetos, escolha o projeto para o qual deseja editar as configurações de exportação.
1. Na página principal do seu projeto, em **Exportação de dados ativos**, no menu suspenso **Ações**, escolha **Editar configurações de exportação de dados ativos**.
## Interromper uma exportação de dados em tempo real
1. Abra o console do Amazon Monitron.
1. No painel de navegação, selecione **Projetos**.
1. Se você tiver vários projetos, escolha o projeto para o qual deseja editar as configurações de exportação.
1. Na página principal do seu projeto, em **Exportação de dados ativos**, no menu suspenso **Ações**, escolha **Parar exportação de dados ativos**.
1. Na janela pop-up, escolha **Parar**.
## Visualizar erros de exportação de dados
Para ver as mensagens de erro na interface de CloudWatch registros:
+ No console do Amazon Monitron, na página principal do seu projeto, em **Exportação de dados ao vivo**, escolha o grupo de **CloudWatch registros**.
## Usar a criptografia do lado do servidor para o fluxo do Kinesis
Você pode ativar a criptografia do lado do servidor para seu fluxo do Kinesis antes de configurar a exportação de dados do Kinesis. No entanto, se a criptografia do lado do servidor for ativada após a configuração da exportação de dados do Kinesis, o Amazon Monitron não poderá publicar no fluxo. Isso porque o Amazon Monitron não terá permissão para chamar o [kms:](https://docs.aws.amazon.com/kms/latest/APIReference/API_GenerateDataKey.html) para que ele GenerateDataKey possa criptografar os dados enviados para o Kinesis.
Para contornar isso, siga as instruções em [Editar configurações de exportação de dados ao vivo](#edit-live-export-v2), mas sem alterar a configuração. Isso associará a criptografia que você configurou à sua configuração de exportação.
# Monitoramento com Amazon CloudWatch Logs
Você pode monitorar a exportação de dados ao vivo do Amazon Monitron usando o Amazon CloudWatch Logs. Quando uma medição não é exportada, o Amazon Monitron envia um evento de registro para seus CloudWatch registros. Você também pode configurar um filtro métrico no log de erros para gerar métricas e configurar alarmes. Um alarme pode ser definido para determinados limites e enviar notificações ou realizar ações quando esses limites são atingidos. Para obter mais informações, consulte [o Guia CloudWatch do usuário](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/WhatIsCloudWatch.html).
O Amazon Monitron envia eventos de log para o grupo de log/aws/monitron/data-export/ \$1HASH\$1ID\$1.
O evento de logs tem o seguinte formato JSON:
```
{
"assetName": "string",
"destination": "string",
"errorCode": "string",
"errorMessage": "string",
"eventId": "string",
"eventType": "string",
"positionName": "string",
"projectName": "string",
"projectId": "string",
"sensorId": "string",
"gatewayId": "string",
"siteName": "string",
"timestamp": "string"
}
```
assetName
+ O nome do ativo exibido no aplicativo
+ Tipo: string
destination
+ O ARN do fluxo de dados do Kinesis
+ Tipo: string
+ Padrão: arn:aws:kinesis: \$1\$1REGION\$1\$1: \$1\$1AWS\$1ACCOUNT\$1ID\$1\$1 :stream/ \$1\$1STREAM\$1NAME\$1\$1
errorCode
+ O código do erro
+ Tipo: string
+ Valores válidos: `INTERNAL_SEVER_ERROR | KINESIS_RESOURCE_NOT_FOUND | KINESIS_PROVISIONED_THROUGHPUT_EXCEEDED | KMS_ACCESS_DENIED | KMS_NOT_FOUND | KMS_DISABLED | KMS_INVALID_STATE | KMS_THROTTLING`
errorMessage
+ A mensagem de erro detalhada
+ Tipo: string
eventId
+ O ID exclusivo do evento correspondente a cada exportação de medição
+ Tipo: string
eventType
+ O tipo de evento atual
+ Tipo: string
+ Valores válidos: `measurement` ` | gatewayConnected` ` | gatewayDisconnected` ` | sensorConnected` ` | sensorDisconnected` ` | assetStateTransition`
positionName
+ O nome da posição do sensor exibido no aplicativo
+ Tipo: string
projectName
+ O nome do projeto exibido no aplicativo e no console
+ Tipo: string
projectID
+ O ID exclusivo do projeto correspondente ao projeto Amazon Monitron
+ Tipo: string
sensorID
+ O ID físico do sensor do qual a medição é enviada
+ Tipo: string
gatewayID
+ O ID físico do gateway usado para transmitir dados para o serviço Amazon Monitron
+ Tipo: string
siteName
+ O nome do site exibido no aplicativo
+ Tipo: string
timestamp
+ A data e hora em que a medição é recebida pelo serviço Amazon Monitron em UTC
+ Tipo: string
+ Padrão: yyyy-mm-dd HH:mm:SS.SSS
# Armazenar dados exportados no Amazon S3
Se quiser armazenar seus dados exportados no Amazon S3, use o procedimento a seguir.
**Topics**
+ [Configurando o Kinesis manualmente no console](#kinesis-configure-console-v2)
## Configurando o Kinesis manualmente no console
1. Faça login no AWS Management Console e abra o console do Kinesis em /kinesis. https://console.aws.amazon.com
1. Selecione **Fluxos de entrega** no painel de navegação.
1. Escolha **Create delivery stream (Criar fluxo de entrega)**.
1. Em Origem, selecione **Amazon Kinesis Data Streams**.
1. Em Destino, selecione **Amazon S3**.
1. Em **Configurações de origem, fluxo de dados do Kinesis**, insira o ARN do fluxo de dados do Kinesis.
1. Em **Nome do fluxo de entrega**, insira o nome do fluxo de dados do Kinesis.
1. Em **Configurações de destino**, escolha um bucket do Amazon S3 ou insira um URI do bucket.
1. (opcional) Ative o particionamento dinâmico usando análise embutida para JSON. Essa opção é apropriada se você quiser particionar os dados de medição de streaming com base nas informações da fonte e no registro de data e hora. Por exemplo:
+ Escolha **Ativado** para **Particionamento dinâmico**.
+ Escolha **Ativado** para **Novo delimitador de linha**.
+ Escolha **Ativado** para **Análise embutida para JSON**.
+ Em **Chaves de particionamento dinâmico**, adicione:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/kinesis-store-S3-v2.html)
1. Escolha **Aplicar chaves de particionamento dinâmico** e confirme se o prefixo do bucket do Amazon S3 gerado é `!{partitionKeyFromQuery:project}/!{partitionKeyFromQuery:site}/!{partitionKeyFromQuery:time}/`.
1. No Amazon S3, os objetos usarão o seguinte formato de chave: `/project={projectName}/site={siteName}/time={yyyy-mm-dd 00:00:00}/{filename}`
1. Escolha **Create delivery stream (Criar fluxo de entrega)**.
# Processar dados com o Lambda
**Topics**
+ [Etapa 1: criar a [função do IAM](https://docs.aws.amazon.com//lambda/latest/dg/lambda-intro-execution-role.html) que dá permissão à sua função para acessar AWS recursos](#data-export-lambda-v2-1)
+ [Etapa 2: Criar a função do Lambda](#create-lambda-function-v2)
+ [Etapa 3: Configurar a função do Lambda](#configure-lambda-function-v2)
+ [Etapa 4: Ativar o gatilho do Kinesis no console AWS Lambda](#configure-kinesis-trigger-v2)
## Etapa 1: criar a [função do IAM](https://docs.aws.amazon.com//lambda/latest/dg/lambda-intro-execution-role.html) que dá permissão à sua função para acessar AWS recursos
1. Abra a [página Roles](https://console.aws.amazon.com/iam/home?#/roles) (Funções) no console do IAM.
1. Selecione **Create role** (Criar função).
1. Na página **Selecionar entidade confiável**, faça o seguinte:
+ Em **Tipo de entidade confiável**, escolha **AWS serviço**.
+ Em **Caso de uso**, para **Serviço ou caso de uso**, escolha **Lambda**.
+ Escolha **Próximo**.
![\[IAM role creation interface showing trusted entity selection with AWS service (Serviço da AWS) option chosen.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/images/lambda-role-1.png)
1. Na página **Adicionar permissões**, faça o seguinte:
+ Em **Políticas de permissões**, escolha AWSLambda KinesisExecutionRole (e AWSKey ManagementServicePowerUser se o stream do Kinesis estiver criptografado).
+ Deixe as configurações em **Definir limite de permissões como estão**.
+ Escolha **Próximo**.
![\[Add permissions interface showing AWSLambdaKinesisExecutionRole policy selected for a new role.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/images/lambda-role-2.png)
1. Na página **Nome, revisão e criação**, faça o seguinte:
+ Em **Detalhes da função**, em **Nome da função**, insira um nome para sua função. Por exemplo, *lambda-kinesis-role*. Você também pode optar por adicionar uma **Descrição** opcional.
+ Deixe as configurações para a **Etapa 1: Selecionar entidades confiáveis** e a **Etapa 2: Adicionar permissões** como estão. Você pode optar por adicionar tags na **Etapa 3: Adicionar tags** para acompanhar seus recursos.
![\[IAM role creation interface showing name, review, and create steps with role details and permissions.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/images/lambda-create-role.png)
1. Selecione **Criar perfil**.
## Etapa 2: Criar a função do Lambda
1. Abra a **página Funções** no console do Lambda.
1. Escolha a opção **Criar função**.
1. Selecione **Use o esquema**.
1. Na barra de pesquisa do **Blueprints**, pesquise e escolha **kinesis-process-record (nodejs**) ou. **kinesis-process-record-python**
1. Selecione **Configurar**.
![\[Create function interface with options to author from scratch, use a blueprint, or select container image.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/images/lambda-create-function.png)
## Etapa 3: Configurar a função do Lambda
1. Selecione **Fluxos de entrega** no painel de navegação.
1. Escolha a função criada na primeira etapa como a **função Execução**.
1. Configure o gatilho do Kinesis.
1. Escolha o fluxo do Kinesis.
1. Clique em **Criar função**.
![\[Lambda function configuration form with basic information and Kinesis trigger settings.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/images/lambda-kinesis-trigger.png)
## Etapa 4: Ativar o gatilho do Kinesis no console AWS Lambda
1. Na guia **Configuração**, selecione **Acionadores**.
1. Marque a caixa ao lado do nome do fluxo do Kinesis e escolha **Ativar**.
![\[Lambda function configuration page with Triggers tab and Kinesis stream trigger highlighted.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/Monitron/latest/user-guide/images/kinesis-process-record-lambda.png)
O esquema usado neste exemplo só consome dados de log do fluxo selecionado. Você pode editar ainda mais o código da função do Lambda posteriormente para concluir uma tarefa mais complicada.
# Noções básicas do esquema de exportação de dados v2
Cada dado de medição, seu resultado de inferência correspondente e os connect/disconnect, and sensor connect/disconnect eventos do gateway são exportados como um registro de stream de dados do Kinesis no formato JSON.
**Topics**
+ [formato do esquema v2](#data-export-schema-format-v2)
+ [parâmetros do esquema v2](#data-export-schema-parameters-v2)
## formato do esquema v2
```
{
"timestamp": "string",
"eventId": "string",
"version": "2.0",
"accountId": "string",
"projectName": "string",
"projectId": "string",
"eventType": "measurement|gatewayConnected|gatewayDisconnected|sensorConnected|sensorDisconnected|assetStateTransition",
// measurement
"eventPayload": {
"siteName": "string",
"assetName": "string",
"positionName": "string",
"companyName": "string",
"geoLocation": {
"latitude": number,
"longitude": number
},
"address": "string",
"serialNumber": "string",
"make": "string",
"model": "string",
"assetPositionURL": "string",
"sensor": {
"physicalId": "string",
"rssi": number
},
"gateway": {
"physicalId": "string"
},
"sequenceNo": number,
"features": {
"acceleration": {
"band0To6000Hz": {
"xAxis": {
"rms": number
},
"yAxis": {
"rms": number
},
"zAxis": {
"rms": number
}
},
"band10To1000Hz": {
"totalVibration": {
"absMax": number,
"absMin": number,
"crestFactor": number,
"rms": number
},
"xAxis": {
"rms": number
},
"yAxis": {
"rms": number
},
"zAxis": {
"rms": number
}
}
},
"velocity": {
"band10To1000Hz": {
"totalVibration": {
"absMax": number,
"absMin": number,
"crestFactor": number,
"rms": number
},
"xAxis": {
"rms": number
},
"yAxis": {
"rms": number
},
"zAxis": {
"rms": number
}
}
},
"temperature": number
}
"models": {
"temperatureML": {
"previousPersistentClassificationOutput": "string",
"persistentClassificationOutput": "string",
"pointwiseClassificationOutput": "string"
},
"vibrationISO": {
"isoClass": "string",
"mutedThreshold": "string",
"previousPersistentClassificationOutput": "string",
"persistentClassificationOutput": "string",
"pointwiseClassificationOutput": "string"
},
"vibrationML": {
"previousPersistentClassificationOutput": "string",
"persistentClassificationOutput": "string",
"pointwiseClassificationOutput": "string"
}
},
"assetPositionId": "string"
}
// sensorConnected
"eventPayload": {
"siteName": "string",
"assetName": "string",
"positionName": "string",
"companyName": "string",
"geoLocation": {
"latitude": number,
"longitude": number
},
"address": "string",
"serialNumber": "string",
"make": "string",
"model": "string",
"assetPositionURL": "string",
"sensor": {
"physicalId": "string"
},
"assetPositionId": "string"
}
// sensorDisconnected
"eventPayload": {
"siteName": "string",
"assetName": "string",
"positionName": "string",
"companyName": "string",
"geoLocation": {
"latitude": number,
"longitude": number
},
"address": "string",
"serialNumber": "string",
"make": "string",
"model": "string",
"assetPositionURL": "string",
"sensor": {
"physicalId": "string"
},
"assetPositionId": "string"
}
// gatewayConnected
"eventPayload": {
"siteName": "string",
"gatewayName": "string",
"gatewayListURL": "string",
"companyName": "string",
"geoLocation": {
"latitude": number,
"longitude": number
},
"address": "string",
"gateway": {
"physicalId": "string"
}
}
// gatewayDisconnected
"eventPayload": {
"siteName": "string",
"gatewayName": "string",
"gatewayListURL": "string",
"companyName": "string",
"geoLocation": {
"latitude": number,
"longitude": number
},
"address": "string",
"gateway": {
"physicalId": "string"
}
}
// assetStateTransition
"eventPayload": {
"siteName": "string",
"assetName": "string",
"positionName": "string",
"companyName": "string",
"geoLocation": {
"latitude": number,
"longitude": number
},
"address": "string",
"serialNumber": "string",
"make": "string",
"model": "string",
"assetPositionURL": "string",
"sensor": {
"physicalId": "string"
},
"assetTransitionType": "measurement|userInput",
"assetState": {
"newState": "string",
"previousState": "string"
},
"closureCode": {
"failureMode": "string",
"failureCause": "string",
"actionTaken": "string",
"resolvedModels": list<"string">
},
"assetPositionId": "string"
}
}
```
## parâmetros do esquema v2
O esquema de exportação de dados v2 do Amazon Monitron Kinesis inclui os seguintes parâmetros de esquema. Alguns parâmetros são atualizações da v1 e alguns são exclusivos da v2. Por exemplo, o `siteName` era um parâmetro de primeiro nível na v1. Na v2, é um parâmetro de segundo nível que pode ser encontrado na entidade da `eventPayload`.
timestamp
+ A data e hora em que a medição é recebida pelo serviço Amazon Monitron em UTC
+ Tipo: string
+ Padrão: yyyy-mm-dd HH:mm:SS.SSS
eventId
+ O ID exclusivo do evento de exportação de dados atribuído para cada medição. Pode ser usado para desduplicar os registros de fluxo do Kinesis recebidos.
+ Tipo: string
versão
+ Versão do esquema
+ Tipo: string
+ Valor: 1,0 ou 2,0
accountId
+ O ID da AWS conta de 12 dígitos para seu projeto Monitron
+ Tipo: string
projectName
O nome do projeto exibido no aplicativo e no console.
Tipo: string
projectId
O ID exclusivo do seu Amazon Monitron projeto.
Tipo: string
eventType
+ O fluxo de eventos atual. Cada tipo de evento terá um formato `eventPayload` dedicado.
+ Tipo: string
+ Possíveis valores: `measurement`, `gatewayConnected`, `gatewayDisconnected`, `sensorConnected`, `sensorDisconnected`, `assetStateTransition`.
**`eventType: measurement`**
eventPayload.features.acceleration.band0To6000Hz.xAxis.rms
+ A raiz quadrada média da aceleração observada na faixa de frequência de 0 a 6.000 Hz no eixo x.
+ Tipo: número
+ Unidade: m/s^2
eventPayload.features.acceleration.band0To6000Hz.yAxis.rms
+ A raiz quadrada média da aceleração observada na faixa de frequência de 0 a 6.000 Hz no eixo y.
+ Tipo: número
+ Unidade: m/s^2
eventPayload.features.acceleration.band0To6000Hz.zAxis.rms
+ A raiz quadrada média da aceleração observada na faixa de frequência de 0 a 6.000 Hz no eixo z.
+ Tipo: número
+ Unidade: m/s^2
eventPayload.features.acceleration.band10To1000Hz.resultantVector.absMax
+ A aceleração máxima absoluta observada na faixa de frequência de 10 a 1.000 Hz
+ Tipo: número
+ Unidade: m/s^2
eventPayload.features.acceleration.band10To1000Hz.resultantVector.absMin
+ A aceleração mínima absoluta observada na faixa de frequência de 10 a 1.000 Hz
+ Tipo: número
+ Unidade: m/s^2
eventPayload.features.acceleration.band10To1000Hz.resultantVector.crestFactor
+ O fator de pico de aceleração observado na faixa de frequência de 10 a 1.000 Hz
+ Tipo: número
eventPayload.features.acceleration.band10To1000Hz.resultantVector.rms
+ A raiz quadrada média da aceleração observada na faixa de frequência de 10 a 1.000 Hz
+ Tipo: número
+ m/s^2
eventPayload.features.acceleration.band10To1000Hz.xAxis.rms
+ A raiz quadrada média da aceleração observada na faixa de frequência de 10 a 1.000 Hz no eixo x.
+ Tipo: número
+ m/s^2
eventPayload.features.acceleration.band10To1000Hz.yAxis.rms
+ A raiz quadrada média da aceleração observada na faixa de frequência de 10 a 1.000 Hz no eixo y.
+ Tipo: número
+ m/s^2
eventPayload.features.acceleration.band10To1000Hz.zAxis.rms
+ A raiz quadrada média da aceleração observada na faixa de frequência de 10 a 1.000 Hz no eixo z.
+ Tipo: número
+ m/s^2
eventPayload.features.temperature
+ A temperatura observada
+ Tipo: número
+ °C/graus C
eventPayload.features.velocity.band10To1000Hz.resultantVector.absMax
+ A velocidade máxima absoluta observada na faixa de frequência de 10 a 1.000 Hz
+ Tipo: número
+ mm/s
eventPayload.features.velocity.band10To1000Hz.resultantVector.absMin
+ A velocidade mínima absoluta observada na faixa de frequência de 10 a 1.000 Hz
+ Tipo: número
+ mm/s
eventPayload.features.velocity.band10To1000Hz.resultantVector.crestFactor
+ O fator de pico de velocidade observado na faixa de frequência de 10 a 1.000 Hz
+ Tipo: número
eventPayload.features.velocity.band10To1000Hz.resultantVector.rms
+ A raiz quadrada média da velocidade observada na faixa de frequência de 10 a 1.000 Hz
+ Tipo: número
+ mm/s
eventPayload.features.velocity.band10To1000Hz.xAxis.rms
+ A raiz quadrada média da velocidade observada na faixa de frequência de 10 a 1.000 Hz no eixo x.
+ Tipo: número
+ mm/s
eventPayload.features.velocity.band10To1000Hz.yAxis.rms
+ A raiz quadrada média da velocidade observada na faixa de frequência de 10 a 1.000 Hz no eixo y.
+ Tipo: número
+ mm/s
eventPayload.features.velocity.band10To1000Hz.zAxis.rms
+ A raiz quadrada média da velocidade observada na faixa de frequência de 10 a 1.000 Hz no eixo z.
+ Tipo: número
+ mm/s
eventPayload.sequenceNo
+ O número de sequência de medição
+ Tipo: número
Carga útil do evento. assetPositionId
+ O identificador da posição do sensor para o qual a medição é enviada.
+ Tipo: string
EventPayload. Nome da empresa
+ O nome da empresa que usa o ativo.
+ Tipo: string
EventPayload.Geolocation.Latitude
+ A latitude da localização física do site.
+ Tipo: número
EventPayLoad.Geolocation.Longitude
+ A longitude da localização física do site.
+ Tipo: número
Payload do evento. Endereço
+ O endereço do site.
+ Tipo: string
Carga útil do evento. Número de série
+ O número de série do ativo.
+ Tipo: string
Evento Payload.make
+ A marca do ativo.
+ Tipo: string
Modelo de carga útil do evento
+ O modelo do ativo.
+ Tipo: string
`eventType: sensorConnected`
siteName
+ O nome do site exibido no aplicativo
+ Tipo: string
assetName
+ O nome do ativo exibido no aplicativo
+ Tipo: string
positionName
+ O nome da posição do sensor exibido no aplicativo
+ Tipo: string
assetPositionURL
+ O URL do sensor exibido no aplicativo
+ Tipo: string
physicalID
+ O ID físico do sensor do qual a medição é enviada
+ Tipo: string
Carga útil do evento. assetPositionId
+ O identificador da posição do sensor cujo estado mudou.
+ Tipo: string
EventPayload. Nome da empresa
+ O nome da empresa que usa o ativo.
+ Tipo: string
EventPayload.Geolocation.Latitude
+ A latitude da localização física do site.
+ Tipo: número
EventPayLoad.Geolocation.Longitude
+ A longitude da localização física do site.
+ Tipo: número
Payload do evento. Endereço
+ O endereço do site.
+ Tipo: string
Carga útil do evento. Número de série
+ O número de série do ativo.
+ Tipo: string
Evento Payload.make
+ A marca do ativo.
+ Tipo: string
Modelo de carga útil do evento
+ O modelo do ativo.
+ Tipo: string
`eventType: sensorDisconnected`
siteName
+ O nome do site exibido no aplicativo
+ Tipo: string
assetName
+ O nome do ativo exibido no aplicativo
+ Tipo: string
positionName
+ O nome da posição do sensor exibido no aplicativo
+ Tipo: string
assetPositionURL
+ O URL do sensor exibido no aplicativo
+ Tipo: string
physicalID
+ O ID físico do sensor do qual a medição é enviada
+ Tipo: string
Carga útil do evento. assetPositionId
+ O identificador da posição do sensor cujo estado mudou.
+ Tipo: string
EventPayload. Nome da empresa
+ O nome da empresa que usa o ativo.
+ Tipo: string
EventPayload.Geolocation.Latitude
+ A latitude da localização física do site.
+ Tipo: número
EventPayLoad.Geolocation.Longitude
+ A longitude da localização física do site.
+ Tipo: número
Payload do evento. Endereço
+ O endereço do site.
+ Tipo: string
Carga útil do evento. Número de série
+ O número de série do ativo.
+ Tipo: string
Evento Payload.make
+ A marca do ativo.
+ Tipo: string
Modelo de carga útil do evento
+ O modelo do ativo.
+ Tipo: string
`eventType: gatewayConnected`
eventPayload.siteName
+ O nome do site exibido no aplicativo
+ Tipo: string
eventPayload.gatewayName
+ O nome do gateway conforme exibido no aplicativo
+ Tipo: string
eventPayload.gatewayListURL
+ O URL do gateway exibido no aplicativo
+ Tipo: string
eventPayload.gateway.physicalID
+ O ID físico do gateway que acabou de ser conectado para transmitir dados para o serviço Amazon Monitron
+ Tipo: string
EventPayload. Nome da empresa
+ O nome da empresa que usa o ativo.
+ Tipo: string
EventPayload.Geolocation.Latitude
+ A latitude da localização física do site.
+ Tipo: número
EventPayLoad.Geolocation.Longitude
+ A longitude da localização física do site.
+ Tipo: número
Payload do evento. Endereço
+ O endereço do site.
+ Tipo: string
`eventType: gatewayDisconnected`
siteName
+ O nome do site exibido no aplicativo
+ Tipo: string
gatewayName
+ O nome do gateway conforme exibido no aplicativo
+ Tipo: string
gatewayListURL
+ O URL do gateway exibido no aplicativo
+ Tipo: string
physicalID
+ O ID físico do gateway que acabou de ser conectado para transmitir dados para o serviço Amazon Monitron
+ Tipo: string
EventPayload. Nome da empresa
+ O nome da empresa que usa o ativo.
+ Tipo: string
EventPayload.Geolocation.Latitude
+ A latitude da localização física do site.
+ Tipo: número
EventPayLoad.Geolocation.Longitude
+ A longitude da localização física do site.
+ Tipo: número
Payload do evento. Endereço
+ O endereço do site.
+ Tipo: string
`eventType: assetStateTransition`
eventPayload.siteName
+ O nome do site exibido no aplicativo
+ Tipo: string
eventPayload.assetName
+ O nome do ativo exibido no aplicativo
+ Tipo: string
eventPayload.positionName
+ O nome da posição do sensor exibido no aplicativo
+ Tipo: string
eventPayload.assetPositionURL
+ O URL do sensor exibido no aplicativo
+ Tipo: string
eventPayload.sensor.physicalID
+ O ID físico do sensor do qual a medição é enviada
+ Tipo: string
Carga útil do evento. assetTransitionType
+ A razão por trás da transição do estado dos ativos
+ Tipo: string
+ Valores possíveis: `measurement` ou `userInput`
eventPayload.assetState.newState
+ O novo estado do ativo
+ Tipo: string
eventPayload.assetState.previousState
+ O estado anterior do ativo
+ Tipo: string
eventPayload.closureCode.failureMode
+ O modo de falha selecionado pelo usuário ao reconhecer essa falha
+ Tipo: string
+ Valores possíveis: `NO_ISSUE` \$1 `BLOCKAGE` \$1 `CAVITATION` \$1 `CORROSION` \$1 `DEPOSIT` \$1 `IMBALANCE` \$1 `LUBRICATION` \$1 `MISALIGNMENT` \$1 `OTHER` \$1 `RESONANCE` \$1 `ROTATING_LOOSENESS` \$1 `STRUCTURAL_LOOSENESS` \$1 `TRANSMITTED_FAULT` \$1 `UNDETERMINED`
eventPayload.closureCode.failureCause
+ A causa da falha, conforme selecionada pelo usuário na lista suspensa do aplicativo ao reconhecer uma falha.
+ Tipo: string
+ Valores possíveis: `ADMINISTRATION` \$1 `DESIGN` \$1 `FABRICATION` \$1 `MAINTENANCE` \$1 `OPERATION` \$1 `OTHER` \$1 `QUALITY` \$1 `UNDETERMINED` \$1 `WEAR`
eventPayload.closureCode.actionTaken
+ A ação tomada ao fechar essa anomalia, conforme selecionada pelo usuário na lista suspensa do aplicativo.
+ Tipo: string
+ Valores possíveis: `ADJUST` \$1 `CLEAN` \$1 `LUBRICATE` \$1 `MODIFY` \$1 `NO_ACTION` \$1 `OTHER` \$1 `OVERHAUL` \$1 `REPLACE`
eventPayload.closureCode.resolvedModels
+ O conjunto de modelos que levantou o problema.
+ Tipo: lista de sequências
+ Valores possíveis: `vibrationISO` \$1 `vibrationML` \$1 `temperatureML`
Carga útil do evento. assetPositionId
+ O identificador da posição do ativo cujo estado foi alterado.
+ Tipo: string
Modelos. Temperatura ML. persistentClassificationOutput
+ A saída de classificação persistente do modelo de temperatura baseado em machine learning
+ Tipo: número
+ Valores válidos: `UNKNOWN | HEALTHY | WARNING | ALARM`
Modelos. Temperatura ML. pointwiseClassificationOutput
+ A saída de classificação pontual do modelo de temperatura baseado em machine learning
+ Tipo: string
+ Valores válidos: `UNKNOWN | INITIALIZING | HEALTHY | WARNING | ALARM`
models.vibrationISO.isoClass
+ A classe ISO 20816 (um padrão para medição e avaliação da vibração da máquina) usada pelo modelo de vibração baseado em ISO
+ Tipo: string
+ Valores válidos: `CLASS1 | CLASS2 | CLASS3 | CLASS4`
models.vibrationISO.mutedThreshold
+ O limite para silenciar a notificação do modelo de vibração baseado em ISO
+ Tipo: string
+ Valores válidos: `WARNING | ALARM`
Modelos. Vibração ISO. persistentClassificationOutput
+ A saída de classificação persistente do modelo de vibração baseado em ISO
+ Tipo: string
+ Valores válidos: `UNKNOWN | HEALTHY | WARNING | ALARM`
Modelos. Vibração ISO. pointwiseClassificationOutput
+ A saída de classificação pontual do modelo de vibração baseado em ISO
+ Tipo: string
+ Valores válidos: `UNKNOWN | HEALTHY | WARNING | ALARM | MUTED_WARNING | MUTED_ALARM`
Modelos. VibrationML. persistentClassificationOutput
+ A saída de classificação persistente do modelo de vibração baseado em machine learning
+ Tipo: string
+ Valores válidos: `UNKNOWN | HEALTHY | WARNING | ALARM`
Modelos. VibrationML. pointwiseClassificationOutput
+ A saída de classificação pontual do modelo de temperatura baseado em machine learning
+ Tipo: string
+ Valores válidos: `UNKNOWN | INITIALIZING | HEALTHY | WARNING | ALARM`
assetState.newState
+ O status da máquina após o processamento da medição
+ Tipo: string
+ Valores válidos: `UNKNOWN | HEALTHY | NEEDS_MAINTENANCE | WARNING | ALARM`
assetState.previousState
+ O status da máquina antes de processar a medição
+ Tipo: string
+ Valores válidos: `UNKNOWN | HEALTHY | NEEDS_MAINTENANCE | WARNING | ALARM`
EventPayload. Nome da empresa
+ O nome da empresa que usa o ativo.
+ Tipo: string
EventPayload.Geolocation.Latitude
+ A latitude da localização física do site.
+ Tipo: número
EventPayLoad.Geolocation.Longitude
+ A longitude da localização física do site.
+ Tipo: número
Payload do evento. Endereço
+ O endereço do site.
+ Tipo: string
Carga útil do evento. Número de série
+ O número de série do ativo.
+ Tipo: string
Evento Payload.make
+ A marca do ativo.
+ Tipo: string
Modelo de carga útil do evento
+ O modelo do ativo.
+ Tipo: string
# Migração do Kinesis v1 para v2
Se você estiver usando atualmente o esquema de dados v1, talvez já esteja enviando dados para o Amazon S3 ou processando ainda mais a carga útil do fluxo de dados com o Lambda.
**Topics**
+ [Atualizar o esquema de dados para v2](#updating-to-v2)
+ [Atualizar o processamento de dados com o Lambda](#updating-with-lam)
## Atualizar o esquema de dados para v2
Se você já configurou um fluxo de dados com o esquema v1, você pode atualizar seu processo de exportação de dados fazendo o seguinte:
1. Abra seu console Amazon Monitron.
1. Navegue até o projeto.
1. Pare a [exportação atual de dados ao vivo](monitron-kinesis-export-v2.md#stop-kinesis-export-v2).
1. Inicie a exportação de dados ao vivo para criar um novo fluxo de dados.
1. Selecione o fluxo de dados recém-criado.
1. Escolha **iniciar exportação de dados ao vivo**. Nesse ponto, o novo esquema enviará sua carga pelo fluxo de dados.
1. (Opcional) Acesse o console do Kinesis e exclua o fluxo de dados antigo.
1. Configure um novo método de entrega para seu fluxo de dados recém-criado com o esquema v2.
Seu novo fluxo agora entrega cargas úteis em conformidade com o esquema v2 para seu novo bucket. Recomendamos usar dois buckets distintos para ter um formato consistente, caso você queira processar todos os dados nesses buckets. Por exemplo, usando outros serviços, como Athena e. AWS Glue
**nota**
Se você estava entregando seus dados para o Amazon S3, saiba como [armazenar dados exportados no Amazon S3](kinesis-store-S3-v2.md#kinesis-store-S3-title-v2) para obter detalhes sobre como entregar seus dados ao Amazon S3 com o esquema v2.
**nota**
Se você estava usando uma função do Lambda para processar suas cargas, saiba como [processar dados com o Lambda](https://docs.aws.amazon.com/Monitron/latest/user-guide/data-export-lambda.html). Você também pode consultar a seção [Atualização com Lambda](#updating-with-lam) para obter mais informações.
## Atualizar o processamento de dados com o Lambda
A atualização do processamento de dados com o Lambda exige que você considere que o fluxo de dados v2 agora é baseado em eventos. Seu código Lambda v1 inicial pode ter sido semelhante ao seguinte:
```
import base64
def main_handler(event):
# Kinesis "data" blob is base64 encoded so decode here:
for record in event['Records']:
payload = base64.b64decode(record["kinesis"]["data"])
measurement = payload["measurement"]
projectDisplayName = payload["projectDisplayName"]
# Process the content of the measurement
# ...
```
Como o esquema de dados v1 está em um caminho de descontinuação, o código Lambda anterior não funcionará com todos os novos fluxos de dados.
O código de amostra do Python a seguir processará eventos do fluxo do Kinesis com o esquema de dados v2. Esse código usa o novo parâmetro `eventType` para orientar o processamento para o manipulador apropriado:
```
import base64
handlers = {
"measurement": measurementEventHandler,
"gatewayConnected": gatewayConnectedEventHandler,
"gatewayDisconnected": gatewayDisconnectedEventHandler,
"sensorConnected": sensorConnectedEventHandler,
"sensorDisconnected": sensorDisconnectedEventHandler,
}
def main_handler(event):
# Kinesis "data" blob is base64 encoded so decode here:
for record in event['Records']:
payload = base64.b64decode(record["kinesis"]["data"])
eventType = payload["eventType"]
if eventType not in handler.keys():
log.info("No event handler found for the event type: {event['eventType']}")
return
# Invoke the appropriate handler based on the event type.
eventPayload = payload["eventPayload"]
eventHandler = handlers[eventType]
eventHandler(eventPayload)
def measurementEventHandler(measurementEventPayload):
# Handle measurement event
projectName = measurementEventPayload["projectName"]
# ...
def gatewayConnectedEventHandler(gatewayConnectedEventPayload):
# Handle gateway connected event
# Other event handler functions
```