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AWS 解决方案库

有关使用 Amazon Monitron 进行预测性维护的指南

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概览

本指南可帮助您使用 Amazon Monitron 和其他 AWS 服务，为工业环境中预测性维护管理生成可操作的见解。机器和流程故障通常会导致被动响应，并且需要进行成本高昂的预防性维护，这就可能导致过度维护或遗漏问题。通过 Amazon Monitron，您可以主动实施预测性维护并减少计划外停机时间，从而改善设备运行状况和正常运行时间，同时最大限度地提高生产力和质量。该指南还支持获取 Amazon Monitron 见解并创建实时报告可视化内容，以支持高效的资产管理和战略运营规划。

工作原理

这些技术细节包含一张架构图，用于说明如何有效使用本解决方案。该架构图展示了关键组件及其相互作用，并逐步概述了架构的结构和功能。

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自信地进行部署

为部署做好准备了吗？ 查看 GitHub 上的示例代码，了解详细的部署说明，以根据需要按原样部署或进行自定义部署。 

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Well-Architected 支柱

上面的架构图是按照 Well-Architected 最佳实践创建的解决方案示例。要做到完全的良好架构，您应该遵循尽可能多的 Well-Architected 最佳实践。

Amazon Monitron 通过预测性维护减少停机时间并增强卓越运营。CloudFormation 强制部署一致性，减少与手动更新相关的错误。亚马逊 CloudWatch 为运营控制提供监控、跟踪和审计。

阅读卓越运营白皮书

AWS 身份和访问管理 (IAM) 和 AWS 密钥管理服务 (AWS KMS) 管理用户访问和数据加密。这些服务支持 Amazon Monitron 用户的数据安全。AWS CloudTrail 提供审计和跟踪以支持安全合规需求。

阅读安全白皮书

Kinesis 提供可靠的数据流，支持连续的数据摄取和数据流。Kinesis 实时传输数据，这就使您的团队能够在问题影响整个运营的业务连续性之前对其采取行动。

阅读可靠性白皮书

Athena 针对 Amazon S3 的快速查询性能进行了优化。 Athena 可以自动执行并行查询，因此您可以在数秒内获取查询结果，即使查询大型数据集不例外。使用 Athena，您无需管理或调整集群即可实现快速性能。

托管式 Grafana 可自动配置、配置和管理 Grafana 工作区的操作。该服务可自动扩展以满足动态使用需求，并且可以简化数据可视化以便监测性能。

阅读性能效率白皮书

Amazon S3 为大规模 IoT 数据提供经济高效、可扩展的数据存储和分层。Amazon S3 智能分层以最少的用户干预来优化存储成本。此外，Amazon S3 是 Kinesis Firehose 的最佳目标，并充当数据湖的基础。

阅读成本优化白皮书

该无服务器架构图通过减少手动和不必要的工厂设备维护来增强可持续性。这反过来又减少了此类维护的相关碳足迹，同时提高了设备的正常运行时间。此外，本指南中基于云的服务有助于确保高可用性，以便执行可持续的预测性维护活动。

阅读可持续发展白皮书

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示例代码；软件库；命令行工具；概念验证；模板；或其他相关技术（包括由我方人员提供的任何前述项）作为 AWS 内容按照《AWS 客户协议》或您与 AWS 之间的相关书面协议（以适用者为准）向您提供。您不应将这些 AWS 内容用在您的生产账户中，或用于生产或其他关键数据。您负责根据特定质量控制规程和标准测试、保护和优化 AWS 内容，例如示例代码，以使其适合生产级应用。部署 AWS 内容可能会因创建或使用 AWS 可收费资源（例如，运行 Amazon EC2 实例或使用 Amazon S3 存储）而产生 AWS 费用。

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