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  • 支持云审计的关键操作 - IoT数据分析 IoTA

    支持云审计的关键操作 操作场景 平台提供云审计服务。通过云审计服务,您可以记录与云服务器相关的操作事件,便于日后的查询、审计和回溯。 前提条件 已开通云审计服务。 支持审计的关键操作列表 表1 数据源支持审计的关键操作列表 操作名称 资源类型 事件名称 创建数据源 datasource

  • 如何查看审计日志 - IoT数据分析 IoTA

    如何查看审计日志 操作场景 在您开启云审计服务后,系统开始记录云服务器的相关操作。云审计服务管理控制台保存最近7天的操作记录。 本节介绍如何在云审计服务管理控制台查看最近7天的操作记录。 操作步骤 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的,选择区域和项目。 单击“服务列表”,选择“管理与部署

  • 构造请求 - IoT数据分析 IoTA

    HTTP方法 方法 说明 GET 请求服务器返回指定资源。 PUT 请求服务器更新指定资源。 POST 请求服务器新增资源或执行特殊操作。 DELETE 请求服务器删除指定资源,如删除对象等。 HEAD 请求服务器资源头部。 PATCH 请求服务器更新资源的部分内容。 当资源不存在的

  • 如何在IoTDA上查询设备ID - IoT数据分析 IoTA

    如何在IoTDA上查询设备ID 单击右侧文字链接进入IoTDA设备接入服务控制台,IoTDA服务链接设备接入IoTDA服务。 单击左侧导航栏的“设备 > 所有设备”, 在右侧选择需要查看设备对应的产品类型,比如“Printing01”表示查看所有的贴片机设备。 选择需要查看的设备

  • IoT数据分析服务权限配置示例 - IoT数据分析 IoTA

    统一身份认证 –> 用户组 –> (选择)授权 -> (搜索选择)自定义策略名称 -> 下一步 -> 设置对应的授权范围 -> 确定完成 相关链接 IAM产品介绍 IAM基础概念 父主题: 权限管理

  • 使用IoTDA数据源 - IoT数据分析 IoTA

    弹出“创建数据管道”对话框,您可自行填写“作业名称”(注意:同一用户所创建的作业名称不可重复)、“描述”,并选择数据源(若列表为空,请跳转到“创建数据源”链接创建数据源,详见数据源章节),如下图所示。 使用IoTDA数据源时,系统会自动读取该数据源的相关信息及相关的产品信息,生成作业执行流程,如图所示。

  • 使用说明 - IoT数据分析 IoTA

    使用说明 IoT数据分析服务提供RESTful(Representational State Transfer)风格API,支持您通过HTTPS请求调用,调用方法请参见如何调用API。 父主题: 使用前必读

  • 使用DIS数据源 - IoT数据分析 IoTA

    ”对话框,用户可自行填写“作业名称”(注意:同一用户所创建的作业名称不可重复)、“描述”,并选择数据源(若列表为空,请跳转到“创建数据源”链接创建数据源,详见数据源章节),如下图所示: 目前可支持的数据源两种类型:IoTDA数据源、DIS数据源。 使用DIS数据源时,需要用户自行配置数据源及数据处理流程,如图所示:

  • 最新动态 - IoT数据分析 IoTA

    最新动态 本文介绍IoT数据分析服务各特性版本的功能发布和对应的文档动态,新特性将在华北-北京4和华东-上海一(Region)陆续发布,欢迎体验。 2021年5月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 基于SMT数字工厂产线设备OEE实时分析实践 本实践将指导您使用Io

  • 添加属性信息 - IoT数据分析 IoTA

    在单位定义时,系统已预置一系列常用单位,若无合适单位、用户可手动输入自定义单位。 图1 手动增加属性信息 快速添加 IoT数据分析服务提供快速批量添加属性的功能,用户可以将在存储管理中定义的物的各种属性快速引入到资产模型中,引用时需要指定存储位置,具体步骤如下: 点击快速添加,如下图2中①所示

  • 产品优势 - IoT数据分析 IoTA

    业的定义中,开发者可以方便引用物联网的模型数据,大大提升数据分析的效率。 一站式开发体验 大数据开发技术门槛较高,而IoT数据分析服务整合大数据分析领域的最佳实践,为开发者打造一站式数据开发体验,并且跟物联网相关服务(比如IoT设备接入)无缝对接,降低开发者开发难度,提升开发效率。

  • 创建SMT产线和设备资产模型 - IoT数据分析 IoTA

    创建SMT产线和设备资产模型 场景说明 为了构建物联网领域业务对象的数字孪生模型,IoT数据分析服务参考软件工程中面向对象的思想提供“资产建模”能力,其中核心概念包括资产模型和资产,模型包括属性(类属性)和分析任务(类方法),对物理世界事物构建数字资产模型时,必须先定义好资产模

  • 基本概念介绍 - IoT数据分析 IoTA

    基本概念介绍 为了构建物联网领域业务对象的数字孪生模型,IoT数据分析服务参考软件工程中面向对象的思想提供“资产建模”能力,其中核心概念包括资产模型和资产,下面将对此概念进行介绍。 资产模型(AssetModel) 资产模型是对物理世界中同类事物的抽象定义,资产模型中包括属性和

  • 编排作业 - IoT数据分析 IoTA

    按照业务诉求,以算子编排的方式来开发实时作业。 实时作业是由“算子”和“数据流”组成一个DAG(有向无环图)。 “算子”表示的是对数据的处理,本服务预制多个算子供您使用,一个实时作业最多支持100个算子(即作业流图上显示的100个处理节点)。 “数据流”表示在算子之间的传递数据,数据有明确的

  • 存储管理 - IoT数据分析 IoTA

    存储管理 IoT数据分析服务的存储管理统一展示 IoT 数据分析服务上所有保存数据的存储,包括资产模型存储和由数据管道创建的存储,并支持对这些存储中的数据配置保存时间。 存储 存储组

  • 计费项 - IoT数据分析 IoTA

    算类型的输出值,不包含流计算类型的输出值,按输出值字节数除以1KB计算。 关于资产节点数,每小时按峰值计算。例如某小时发布50个节点,然后删除再重新发布20个节点,则该小时按50个节点计算。 父主题: 计费说明

  • 从这里开始 - IoT数据分析 IoTA

    略,比如设置温存储各自的老化周期。 具体内容可参考存储管理 完成上述3步后,最基础的配置就完成,IoT数据分析服务已经准备好接收用户的数据。 用户后续可根据数据分析的需要,再逐步配置更多的内容,比如资产模型或者实时流作业等。

  • 使用IoTA实现电子工厂SMT产线OEE分析实践 - IoT数据分析 IoTA

    创建管道作业接入IoTDA数据。 创建SMT产线和设备资产模型 为了构建物联网领域业务对象的数字孪生模型,IoT数据分析服务参考软件工程中面向对象的思想提供“资产建模”能力,其中核心概念包括资产模型和资产,模型包括属性(类属性)和分析任务(类方法),对物理世界事物构建数字资产模型时,必须先定义好

  • 存储 - IoT数据分析 IoTA

    存储 存储是保存数据的对象,通常来说,同一种设备的数据会保存在同一个存储中。存储中定义设备的标签与设备的属性。其中设备ID(deviceId)就是最常用的一种标签(tag)。一个标签包括标签名与标签值,例如设备ID:标签名为 deviceId,而它的标签值则是具体的某个设备ID

  • 应用场景 - IoT数据分析 IoTA

    和分析是车企面临的一个重要课题。通过使用IoT数据分析服务,可以帮助企业快速搭建新能源车大数据分析平台。 优势 IoT数据分析服务作为整合数据集成,数据清洗,数据存储,数据分析的一站式IoT数据分析平台,无论是对接车企已有的车联网平台数据还是车联网服务的数据,IoT数据分析服务