入力と必要な出力に基づいてパターンを選びましょう。 すべての例の値は架空のものです。
| ゴール | Operation | Implementation |
|---|---|---|
| コンテキストを測定値に追加する | 最新の記録を資産IDで調べてください | 組み込みのエンリッチメント;アプリケーションがステートストアを維持します |
| レコードを整列して関連付ける | タイムスタンプやアイテムIDによる読み取り値の照合 | カスタムのステートフル サンプルまたは外部サービス |
| ノイズ低減 | 重複しないバッチを平均化する | 組み込みのタンブリングウィンドウ |
| 重大度別に読み取り値をルーティングする | 不可能な測定値をフィルター処理し、重大度別にルーティングする | 組み込みのフィルター、分岐、マップ、連結 |
| 2種類以上のメッセージをルーティングする | 各メッセージの種類ごとにパスを選択し、その後パスをマージします | 組み込みの分岐と連結 |
| 無効なメッセージをデッドレターキューにルーティングする | コンシューマーが保持できるように、拒否されたペイロードを分離する | 組み込みの分岐、マップ、連結 |
| モデル予測と更新 | モデルを評価し、パラメータを管理し、アップデートを提供する | 以下の個別のパターンを選択する |
モデル予測と更新
予測、適合、または配信それぞれに対して個別のパターンを選択してください。 必要に応じて組み合わせてください。
| Pattern | 次の場合に使用します。 |
|---|---|
| 既知の係数で予測を計算します | メッセージ内のパラメータ、またはエンリッチメントを通じて取得したパラメータを使用して、既存の式を評価する必要があります |
| 承認済みのモデルを適合させてアクティブ化する | アプリケーションは新しいパラメータを適合・承認し、その後、完全なアクティブモデルレコードを永続化する必要があります |
| MQTTを通じて承認されたモデルアップデートを提供 | 後続の読み取り用に、承認された係数をカスタム予測器に送信する必要があります |
Prerequisites
まず既存のAzure IoT Operationsのデプロイ、データフロープロファイル、ブローカーアクセス付きのMQTTエンドポイントから始めましょう。 「データ フロー グラフの作成」に従って構成してください。
例は、名前空間factory-mqttでプロファイルazure-iot-operationsとMQTTエンドポイントdefaultを使用しています。 組み込みのトランスフォームは default レジストリエンドポイントを使用します。
カスタムパターンの場合は、Azure Samples デプロイの手順にあるReady-to-apply manifestsやHelmチャート(レジストリ設定や単一インスタンスデプロイを含む)をご利用ください。 センサーの無音状態を確認するには、既存のブローカーに対してクロック パブリッシャーを構成します。