Akselerator Solusi Inferensi ML AWS IoT Greengrass
Latar belakang
Akselerator solusi Inferensi ML AWS IoT Greengrass menunjukkan cara men-deploy dan menjalankan model yang dilatih di Amazon SageMaker pada perangkat edge lokal yang menjalankan AWS IoT Greengrass, dengan kemampuan untuk melakukan inferensi lokal pada data yang dibuat secara lokal serta mempublikasikan hasil inferensi ke perangkat yang mendukung IoT Greengrass atau AWS.
Inferensi ML AWS IoT Greengrass
Versi: 1.0
Terakhir diperbarui: 10/2019
Penyusun: AWS
Ikhtisar
Akselerator solusi ini menggunakan layanan AWS IoT untuk mengumpulkan data dari perangkat yang terhubung secara lokal dan memproses data tersebut menggunakan Inferensi ML AWS IoT Greengrass. Diagram di bawah ini menunjukkan arsitektur yang dapat Anda deploy secara otomatis menggunakan templat AWS CloudFormation serta kode sumber dan dokumentasi yang disertakan.
Kasus penggunaan
Akselerator solusi ini dapat menangani beberapa skenario kasus penggunaan di mana sumber data lokal, misalnya jaringan kamera atau sensor yang terhubung, dapat streaming data ke perangkat AWS IoT Greengrass dan fungsi lokal dapat digunakan untuk mengaktifkan layanan inferensi yang dijalankan pada perangkat.
Sebagai contoh, pusat fasilitas penyortiran dan daur ulang mengoperasikan armada kamera untuk mengidentifikasi dan mencari limbah. Setiap kamera mengambil satu gambar per detik saat bahan berjalan melalui proses penyortiran. Gambar ditangkap dan diteruskan ke perangkat yang menjalankan AWS IoT Greengrass, di mana inferensi lokal dibuat terhadap gambar yang ditangkap, dan tindakan yang sesuai diambil berdasarkan aturan yang ditetapkan oleh fasilitas penyortiran dan daur ulang.
Arsitektur
Arsitektur solusi terdiri dari tiga bagian utama. Sumber data, misalnya kamera yang terhubung atau protokol streaming jaringan memberikan input data mentah. AWS IoT Greengrass Core dijalankan pada perangkat keras lokal yang terhubung ke sumber data dan ke cloud, dan menjalankan fungsi AWS Lambda. Layanan AWS di cloud, seperti AWS IoT Core, Amazon SageMaker, Amazon S3, Amazon DynamoDB, dan AWS Lambda menyediakan komputasi, penyimpanan, olahpesan, serta pelatihan dan peningkatan model.
Akselerator solusi ini menggunakan fungsi Lambda untuk mengambil data dan melakukan prapemrosesan untuk inferensi. Inferensi dilakukan secara lokal menggunakan fungsi Lambda atau IoT Greengrass Connector untuk membuat prediksi yang dapat memicu tindakan lokal dan mengirimkan hasilnya ke cloud.
Fitur
Dapat Disesuaikan
Akselerator solusi ini agnostik perangkat keras tetapi dapat disesuaikan untuk memastikan model machine learning dapat di-deploy dan dijalankan pada hampir semua perangkat keras yang menjalankan AWS IoT Greengrass. Katalog Perangkat AWS Partner menyediakan daftar perangkat yang memenuhi syarat yang telah diuji untuk menjalankan IoT Greengrass dan interoperasi dengan AWS. Anda dapat menguji sendiri perangkat keras untuk menjalankan AWS IoT Greengrass dengan Penguji Perangkat AWS IoT.
Dapat Diperluas
Akselerator solusi ini melengkapi akselerator solusi Extract, Transform, Load (ETL) dengan AWS IoT Greengrass dan dapat diadaptasi untuk menangani penyerapan data dan persyaratan proses yang berbeda, termasuk penggunaan model machine learning dan alat visualisasi alternatif.