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).

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# Noções básicas do esquema de exportação de dados v1
<a name="data-export-schema"></a>

**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
<a name="data-export-schema-format"></a>

```
{
    "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
<a name="data-export-schema-parameters"></a>

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`