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O aprendizado de máquina possibilitou a manutenção preditiva em AWS
Data de publicação: 13 de setembro de 2022 (Histórico do diagrama)
Com essa arquitetura, você pode implementar manutenção baseada em condições com resultados de inferência e notificações quase em tempo real para sistemas de bombeamento de hastes de sucção. Esses sistemas são os equipamentos de elevação artificial mais amplamente aplicados em petróleo e gás. Essa arquitetura usa Amazon Timestream AWS IoT Core, Amazon Managed Grafana , Amazon Data Firehose e Amazon Lookout for Equipment.
Diagrama da arquitetura de manutenção preditiva de ML
As etapas a seguir descrevem a arquitetura:
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Use o protocolo Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) em um SDK de dispositivo IoT para ingerir dados de bombas de haste de sucção. AWS IoT Core
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Configure uma regra de IoT AWS IoT Core para armazenar dados no Amazon Timestream como dados de séries temporais.
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Visualize e monitore dados de sensores com o Amazon Managed Grafana a partir de um banco de dados Timestream.
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Configure uma regra de IoT AWS IoT Core para capturar, transformar e entregar dados para o Amazon S3 com o Amazon Data Firehose.
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O Amazon Lookout for Equipment analisa dados do Amazon S3 e treina um modelo de ML exclusivo para detectar anormalidades no equipamento quase em tempo real. Armazene os resultados da inferência no Amazon S3.
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Use o Catálogo AWS Glue de Dados para categorizar os dados. O Amazon Athena se integra ao catálogo para consultas sob demanda.
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Exiba os resultados da inferência do Athena com o Amazon Managed Grafana.
Outras fontes de leitura
Para obter mais informações, consulte os recursos a seguir:
Histórico do diagrama
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| Alteração | Descrição | Data |
|---|---|---|
Publicação inicial | Diagrama de arquitetura de referência publicado pela primeira vez. | 13 de setembro de 2022 |
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