Veröffentlicht am: Sep 14, 2022
Wir freuen uns, zwei neue Verbesserungen für AWS IoT Device Defender ML Detect ankündigen zu können, die Unterstützung von benutzerdefinierten Metriken und Dimensionen. ML Detect unterstützt jetzt die Überwachung von benutzerdefinierten Metriken. So können Sie Parameter zum Betriebsstatus überwachen, die in Ihrer Flotte einzigartig sind. Neben der manuellen Einrichtung von statischen Alarmen mit Rules Detect können Sie jetzt Machine Learning verwenden, um die erwarteten Verhaltensweisen Ihrer Flotte anhand von benutzerdefinierten Metriken automatisch zu erlernen. Mit dem neuen Dimensionenfilter für ML Detect können Sie außerdem Attribute definieren, um präzisere Metriken in Ihrem ML-Sicherheitsprofil auszuwerten.
In dieser Version unterstützen die benutzerdefinierten Metriken von ML Detect zahlenbasierte Metriken, wie z. B. die Signalstärke der Geräteverbindung oder die prozentuale CPU-Auslastung, während die Dimensionen-Funktion Unterstützung für MQTT-Topic-Filter für vier Cloud-seitige Metriken bietet (Anzahl der empfangenen Nachrichten, Nachrichten-Bytegröße, Anzahl der gesendeten Nachrichten und Anzahl der Autorisierungsfehler). Um mit der Überwachung benutzerdefinierter Metriken zu beginnen, können Sie einen geräteseitigen Agenten mithilfe unseres Beispielagenten in Python einrichten oder AWS IoT Device SDK in C++ verwenden. Die benutzerdefinierten Metriken- und Dimensionsfunktionen sind in allen AWS-Regionen verfügbar, in denen AWS IoT Device Defender ML Detect verfügbar ist. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zu AWS IoT Device Defender.