Publicado en: Sep 14, 2022
Nos complace presentar dos nuevas mejoras en AWS IoT Device Defender ML Detect, la compatibilidad con las capacidades de métricas personalizadas y dimensiones. ML Detect ahora admite el monitoreo de métricas personalizadas, Esto le permite evaluar los parámetros de estado operativo que son exclusivos de su flota. Además de configurar alarmas estáticas manualmente con Rules Detect, ahora puede usar el machine learning para aprender automáticamente los comportamientos esperados de su flota en métricas personalizadas. Además, con la nueva compatibilidad con el filtro Dimensions (Dimensiones) para ML Detect, puede definir atributos para evaluar métricas más precisas en su perfil de seguridad de ML.
En esta versión, las métricas personalizadas en ML Detect admiten las métricas de tipo numérico, como la intensidad de la señal de conexión del dispositivo o el porcentaje de uso de la CPU, mientras que la característica de dimensiones brinda compatibilidad con el filtro de temas MQTT en cuatro métricas de la nube (cantidad de mensajes recibidos, tamaño de bytes de los mensajes, cantidad de mensajes enviados y número de errores de autorización). Para comenzar a monitorear métricas personalizadas, puede configurar un agente paralelo del dispositivo con nuestro agente de muestra en Python o usar AWS IoT Device SDK en C++. Las capacidades de dimensiones y métricas personalizadas están disponibles en todas las regiones de AWS donde está disponible AWS IoT Device Defender ML Detect. Para obtener más información, consulte la documentación de AWS IoT Device Defender.