亚马逊 Monitron 不再向新客户开放。现有客户可以继续正常使用该服务。如需了解与 Amazon Monitron 类似的功能，请参阅我们的[博客文章](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/maintain-access-and-consider-alternatives-for-amazon-monitron)。

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

# 了解 v1 数据导出架构
<a name="data-export-schema"></a>

**注意**  
Amazon Monitron Kinesis 数据导出架构 v1 已被弃用。请详细了解 [v2 数据导出架构](monitron-kinesis-export-v2.md)。

每个测量数据及其对应的推理结果都以 JSON 格式导出为一条 Kinesis 数据流记录。

**Topics**
+ [v1 架构格式](#data-export-schema-format)
+ [v1 架构参数](#data-export-schema-parameters)

## v1 架构格式
<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"
    }
}
```

## v1 架构参数
<a name="data-export-schema-parameters"></a>

timestamp  
+ Monitron 服务接收测量数据时的时间戳（UTC 格式）
+ 类型：字符串
+ 图案： yyyy-mm-ddHH: mm: ss.sss

eventId  
+ 为每个测量数据分配的唯一数据导出事件 ID。可用于对收到的 Kinesis 流记录进行重复数据删除。
+ 类型：字符串

版本  
+ 架构版本
+ 类型：字符串
+ 当前值：1.0

projectDisplayName  
+ 应用程序和控制台中显示的项目名称
+ 类型：字符串

siteDisplayName  
+ 应用程序中显示的站点名称
+ 类型：字符串

assetDisplayName  
+ 应用程序中显示的资产名称
+ 类型：字符串

sensorPositionDisplay名称  
+ 应用程序中显示的传感器位置名称
+ 类型：字符串

sensor.physicalId  
+ 发出测量数据的传感器的物理 ID
+ 类型：字符串

sensor.rssi  
+ 传感器蓝牙收到的信号强度指标值
+ 类型：数字
+ 单位：dBm

gateway.physicalId  
+ 用于向 Amazon Monitron 服务传输数据的网关的物理 ID
+ 类型：字符串

measurement.features.acceleration.band0To6000Hz.xAxis.rms  
+ 在 0–6000 Hz 频带内观测到的 x 轴上加速度的均方根
+ 类型：数字
+ 单位：m/s^2

measurement.features.acceleration.band0To6000Hz.yAxis.rms  
+ 在 0–6000 Hz 频带内观测到的 y 轴上加速度的均方根
+ 类型：数字
+ 单位：m/s^2

measurement.features.acceleration.band0To6000Hz.zAxis.rms  
+ 在 0–6000 Hz 频带内观测到的 y 轴上加速度的均方根
+ 类型：数字
+ 单位：m/s^2

measurement.features.acceleration.band10To1000Hz.resultantVector.absMax  
+ 在 10–1000 Hz 频带内观测到的绝对最大加速度
+ 类型：数字
+ 单位：m/s^2

measurement.features.acceleration.band10To1000Hz.resultantVector.absMin  
+ 在 10–1000 Hz 频带内观测到的绝对最小加速度
+ 类型：数字
+ 单位：m/s^2

measurement.features.acceleration.band10To1000Hz.resultantVector.crestFactor  
+ 在 10–1000 Hz 频带内观测到的加速度波峰因数
+ 类型：数字

measurement.features.acceleration.band10To1000Hz.resultantVector.rms  
+ 在 10–1000 Hz 频带内观测到的加速度的均方根
+ 类型：数字
+ m/s^2

measurement.features.acceleration.band10To1000Hz.xAxis.rms  
+ 在 10–1000 Hz 频带内观测到的 x 轴上加速度的均方根
+ 类型：数字
+ m/s^2

measurement.features.acceleration.band10To1000Hz.yAxis.rms  
+ 在 10–1000 Hz 频带内观测到的 y 轴上加速度的均方根
+ 类型：数字
+ m/s^2

measurement.features.acceleration.band10To1000Hz.zAxis.rms  
+ 在 10–1000 Hz 频带内观测到的 z 轴上加速度的均方根
+ 类型：数字
+ m/s^2

measurement.features.temperature  
+ 观测到的温度
+ 类型：数字
+ °C/degC

measurement.features.velocity.band10To1000Hz.resultantVector.absMax  
+ 在 10–1000 Hz 频带内观测到的绝对最大速度
+ 类型：数字
+ mm/s

measurement.features.velocity.band10To1000Hz.resultantVector.absMin  
+ 在 10–1000 Hz 频带内观测到的绝对最小速度
+ 类型：数字
+ mm/s

measurement.features.velocity.band10To1000Hz.resultantVector.crestFactor  
+ 在 10–1000 Hz 频带内观测到的速度波峰因数
+ 类型：数字

measurement.features.velocity.band10To1000Hz.resultantVector.rms  
+ 在 10–1000 Hz 频带内观测到的速度的均方根
+ 类型：数字
+ mm/s

measurement.features.velocity.band10To1000Hz.xAxis.rms  
+ 在 10–1000 Hz 频带内观测到的 x 轴上速度的均方根
+ 类型：数字
+ mm/s

measurement.features.velocity.band10To1000Hz.yAxis.rms  
+ 在 10–1000 Hz 频带内观测到的 y 轴上速度的均方根
+ 类型：数字
+ mm/s

measurement.features.velocity.band10To1000Hz.zAxis.rms  
+ 在 10–1000 Hz 频带内观测到的 z 轴上速度的均方根
+ 类型：数字
+ mm/s

measurement.sequenceNo  
+ 测量数据序列号
+ 类型：数字

models.temperatureM persistentClassificationOutput  
+ 基于机器学习的温度模型的持续分类输出
+ 类型：数字
+ 有效值：`UNKNOWN | HEALTHY | WARNING | ALARM`

models.temperatureM pointwiseClassificationOutput  
+ 基于机器学习的温度模型的逐点分类输出
+ 类型：字符串
+ 有效值：`UNKNOWN | INITIALIZING | HEALTHY | WARNING | ALARM`

models.vibrationISO.isoClass  
+ 基于 ISO 的振动模型使用的 ISO 20816 等级（用于测量和评估机器振动的标准）
+ 类型：字符串
+ 有效值：`CLASS1 | CLASS2 | CLASS3 | CLASS4 | FAN_BV2`

models.vibrationISO.mutedThreshold  
+ 将基于 ISO 的振动模型发出的通知静音的阈值
+ 类型：字符串
+ 有效值：`WARNING | ALARM`

models.vibrationis persistentClassificationOutput  
+ 基于 ISO 的振动模型的持续分类输出
+ 类型：字符串
+ 有效值：`UNKNOWN | HEALTHY | WARNING | ALARM`

models.vibrationis pointwiseClassificationOutput  
+ 基于 ISO 的振动模型的逐点分类输出
+ 类型：字符串
+ 有效值：`UNKNOWN | HEALTHY | WARNING | ALARM | MUTED_WARNING | MUTED_ALARM`

models.vibrationM persistentClassificationOutput  
+ 基于机器学习的振动模型的持续分类输出
+ 类型：字符串
+ 有效值：`UNKNOWN | HEALTHY | WARNING | ALARM`

models.vibrationM pointwiseClassificationOutput  
+ 基于机器学习的振动模型的逐点分类输出
+ 类型：字符串
+ 有效值：`UNKNOWN | INITIALIZING | HEALTHY | WARNING | ALARM`

assetState.newState  
+ 处理测量数据后的机器状态
+ 类型：字符串
+ 有效值：`UNKNOWN | HEALTHY | NEEDS_MAINTENANCE | WARNING | ALARM`

assetState.previousState  
+ 处理测量数据前的机器状态
+ 类型：字符串
+ 有效值：`UNKNOWN | HEALTHY | NEEDS_MAINTENANCE | WARNING | ALARM`