如何利用IoTDA与ModelArts结合进行高效的预测分析？

通过结合ModelArts和IoTDA，可以高效地实现物联网数据的预测分析。

以下是关于IoTDA结合ModelArts实现预测分析的详细说明：

在物联网解决方案中，针对庞大的数据进行自动学习时，传统的标注和训练方法不仅耗时耗力，而且对资源消耗也非常庞大，通过华为云物联网平台，可以将海量数据通过函数工作流（FunctionGraph）处理，再将数据流入AI开发平台（ModelArts）进行AI分析，并将分析结果统一转发至HTTP服务器中。

前提条件

条件	描述
已开通设备接入服务	访问设备接入服务，单击“免费试用”或单击“价格计算器”购买并开通该服务。
已开通FunctionGraph服务	访问FunctionGraph服务，单击“立即使用”后开通该服务。
已开通ModelArts服务	访问AI开发平台，单击“控制台”后进入该服务。
自建一个HTTP服务器	提供POST接口用来接收推送的数据。

整体流程

1、创建并发布ModelArts模型：下载ModelArtsLab工程，获取训练数据文件，上传至OBS，登录华为云官方网站，访问AI开发平台，选择自动学习>前往新版>创建项目，进入创建预测分析界面。

2、创建FunctionGraph函数：参考数据转发至FunctionGraph函数工作流进行函数工作流配置，添加配置项并访问ModelArts预测接口。

3、构建一个HTTP服务器：提供POST接口用来接收推送的数据。

4、创建MQTT协议产品，并创建设备：设置设备上报银行客户特征信息。

5、创建流转规则，将数据流转至FunctionGraph：通过规则引擎，将数据转发到FunctionGraph。

6、查看HTTP服务器是否收到AI分析后的消息：验证预测结果是否正确。

详细步骤

1、配置ModelArts模型：

下载ModelArtsLab工程，获取训练数据文件“train.csv”。

将训练数据存放在OBS中，供创建数据集使用。

登录华为云官方网站，访问AI开发平台，选择自动学习>前往新版>创建项目，进入创建预测分析界面。

选择数据集、标签列（数据中预测结果的列），若没有数据集，可以单击“创建数据集”进行创建。

当执行到服务部署时，选择资源池、AI应用及版本，单击“继续运行”。

等部署完成之后，选择左侧导航栏“部署上线 > 在线服务”，进入在线服务页面中选择部署的服务，单击“修改”，进入修改服务页面，打开APP认证进行授权配置，完成后单击“下一步”并提交。

单击“部署上线>在线服务”，点击进入已部署的服务，选择“预测”，复制以下数据到预测代码中后，单击“预测”后可查看返回结果，结果中的predict为no则表示用户不会办理存款。

2、配置FunctionGraph函数：

参考数据转发至FunctionGraph函数工作流进行函数工作流配置，本示例中由于需要使用ModelArts相关配置参数，可按照如下方式，在代码中添加配置项并访问ModelArts预测接口，body体结构参考8。

获取ModelArts预测链接。

获取ModelArts中的AK/APP_KEY。

获取ModelArts中的SK/APP_SECRET。

设置请求URL和方法。

添加请求头和请求体。

签名请求。

发送请求并获取响应。

示例场景

设备上报银行客户特征信息，物联网平台将数据转发至FunctionGraph，由FunctionGraph转发至ModelArts进行AI分析，最终将分析的结果转发至HTTP服务器中，通过这种方式，可以实现高效的数据处理和预测分析。

IoTDA结合ModelArts实现预测分析，通过华为云物联网平台和AI开发平台的结合，可以高效地处理和分析物联网中的海量数据，降低资源消耗和时间成本，提高预测分析的准确性和效率。

ModelArts结合IoTDA实现预测分析

背景介绍

随着物联网（IoT）技术的快速发展，大量设备产生海量的数据，如何对这些数据进行有效的处理和分析，以实现智能决策和预测，成为当前研究的热点，ModelArts作为华为云提供的一站式AI开发平台，可以轻松实现模型训练、部署和运维，IoTDA作为华为云的物联网平台，提供设备接入、数据存储、消息通知等功能，将ModelArts与IoTDA结合，可以实现数据的实时采集、处理和分析，进而实现预测分析。

系统架构

以下为ModelArts结合IoTDA实现预测分析的系统架构图：

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|  IoT 设备      +>+  IoTDA 平台      +>+  ModelArts 平台 |
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        V                        V                        V
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| 数据采集模块   |      | 数据处理模块     |      | 模型训练模块     |
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功能模块

1、数据采集模块：

通过IoTDA平台，实现设备的接入和数据采集。

支持多种协议，如MQTT、HTTP等。

2、数据处理模块：

对采集到的原始数据进行清洗、去噪、特征提取等预处理操作。

使用ModelArts提供的算法库和工具，进行数据分析和挖掘。

3、模型训练模块：

利用ModelArts平台，选择合适的算法模型进行训练。

可以使用已有的模型，也可以自定义训练模型。

4、预测分析模块：

将训练好的模型部署到ModelArts平台。

对实时数据进行预测分析，实现智能决策。

优势

1、高效的数据处理：IoTDA平台提供高效的数据采集和存储，ModelArts平台提供强大的数据处理和分析能力。

2、灵活的模型选择：ModelArts平台支持多种算法模型，可根据实际需求选择合适的模型。

3、快速部署：ModelArts平台支持一键部署，缩短模型上线周期。

4、可视化操作：ModelArts平台提供可视化的操作界面，方便用户进行模型训练、部署和运维。

应用场景

1、智能工厂：对生产过程中的数据进行实时监控和分析，实现生产过程的优化。

2、智慧城市：对城市交通、环境、能源等数据进行实时监测和分析，提高城市管理效率。

3、智能农业：对农作物生长环境、病虫害等数据进行实时监测和分析，实现精准农业。

ModelArts结合IoTDA实现预测分析，可以有效地处理和分析物联网数据，为各行各业提供智能决策支持，随着技术的不断发展，这种结合将越来越广泛地应用于各个领域。