啟用預測器監控

啟用預測器監控

若要使用適用於 Python 的 SDK (Boto3) 啟用新預測器的預測器監控，請使用 create_auto_predictor方法，並在 中提供監視器名稱MonitoringConfig。

下列程式碼會建立 自動預測器，未來預測 24 (ForecastHorizon) 天 (ForecastFrequency)，並指定 MyPredictorMonitor做為 MonitorName。在您產生預測，然後匯入更多資料之後，您可以檢視預測器監控的結果。如需擷取結果的詳細資訊，請參閱檢視監控結果。

如需建立預測器所需和選用參數的相關資訊，請參閱CreateAutoPredictor。

import boto3
                            
forecast = boto3.client('forecast')

create_predictor_response = forecast.create_auto_predictor(
    PredictorName = 'predictor_name',
    ForecastHorizon = 24,
    ForecastFrequency = 'D',
    DataConfig = {
        "DatasetGroupArn": "arn:aws:forecast:region:account:dataset-group/datasetGroupName"
    },
    MonitorConifg = {
        "MonitorName": "MyMonitorName"
    }
)

若要使用適用於 Python 的 SDK (Boto3) 啟用現有預測器的預測器監控，請使用 create_monitor方法。指定監控的名稱，以及ResourceArn指定預測器要監控的 Amazon Resource Name (ARN)。使用 describe_monitor方法並提供監視器 ARN，以取得監視器的狀態。在您產生預測，然後匯入更多資料之後，您可以檢視預測器監控的結果。如需詳細資訊，請參閱 檢視監控結果。

如需必要和選用參數的資訊，請參閱 CreateMonitor和 DescribeMonitor。

import boto3
                            
forecast = boto3.client('forecast')

create_monitor_response = forecast.create_monitor(
    MonitorName = 'monitor_name',
    ResourceArn = 'arn:aws:forecast:region:accountNumber:predictor/predictorName'
)

monitor_arn = create_monitor_response['MonitorArn']

describe_monitor_response = forecast.describe_monitor(
    MonitorArn = monitor_arn
)
print("Monitor status: " + describe_monitor_response['Status'])