Publié le: Sep 14, 2022
Nous sommes ravis de vous présenter deux améliorations apportées à AWS IoT Device Defender ML Detect : les métriques personnalisées et le support relatif aux dimensions. ML Detect prend désormais en charge le contrôle des métriques personnalisées. Ainsi, vous êtes en mesure d'évaluer les paramètres de santé opérationnels propres à votre flotte. En plus de définir manuellement des alarmes statiques avec Rules Detect, vous pouvez désormais vous servir du machine learning pour apprendre automatiquement les comportements attendus de votre flotte via des métriques personnalisées. Par ailleurs, avec le nouveau support de filtre de dimension pour ML Detect, vous pouvez définir des attributs qui vous permettront d'évaluer des métriques plus précises au sein de votre profil de sécurité ML.
Dans cette version, les métriques personnalisées sur ML Detect prennent les métriques de type nombre en charge, comme la force du signal de la connexion d'un appareil ou encore le pourcentage d'utilisation du processeur. La fonctionnalité liée aux dimensions vient quant à elle renforcer le filtre de la rubrique MQTT pour quatre métriques côté cloud (nombre de messages reçus, taille du message en octets, nombre de messages envoyés et nombre d'échecs d'autorisations). Pour commencer à contrôler les métriques personnalisées, vous pouvez configurer un agent côté appareil avec notre exemple d'agent dans Python ou utiliser AWS IoT Device SDK dans C++. Les métriques personnalisées et fonctionnalités relatives aux dimensions sont disponibles dans toutes les régions AWS où AWS IoT Device Defender ML Detect est disponible. Pour plus d'informations, référez-vous à la documentation d'AWS IoT Device Defender.