Penggunaan Sistem Enjin Pesawat Penyelenggaraan Ramalan

Sistem Penyelenggaraan Ramalan Enjin Pesawat direka untuk memanfaatkan data sensor masa nyata daripada enjin pesawat untuk meramalkan bila penyelenggaraan diperlukan, meminimumkan masa henti yang tidak dirancang dan mengoptimumkan jadual penyelenggaraan . Dokumen ini memberikan gambaran keseluruhan terperinci tentang proses penempatan untuk sistem, meliputi seni bina timbunan penuh, persediaan Docker dan langkah untuk menggunakan aplikasi menggunakan Docker dan Docker Compose.

Jadual Kandungan

1. Gambaran Keseluruhan Sistem
2. Reka Bentuk Seni Bina
3. Menyediakan Bekas Docker
   • Persediaan Karang Docker
   • Fail Docker Bahagian Belakang dan Bahagian Depan
4. Menjalankan Aplikasi
5. Pertimbangan Penggunaan
6. Kesimpulan

---

1. Gambaran Keseluruhan Sistem

Sistem ini terdiri daripada dua komponen utama:

• Frontend (Dash): Papan pemuka masa nyata yang dibina menggunakan Dash untuk menggambarkan hasil penyelenggaraan ramalan dan data penderia.
• Backend (Flask): API berasaskan Flask yang mengendalikan inferens model, memproses data sensor masuk dan mendedahkan titik akhir untuk ramalan dan analisis.

Bahagian belakang melaksanakan tugas kritikal untuk meramalkan keperluan penyelenggaraan berdasarkan data sejarah dan input penderia masa nyata. Bahagian hadapan memaparkan maklumat ini dalam format mesra pengguna, membolehkan pengendali mengambil tindakan tepat pada masanya dan meningkatkan kecekapan operasi.

2. Reka Bentuk Seni Bina

Bahagian belakang (Kelalang)

Halaman belakang ialah API RESTful yang dilaksanakan menggunakan Flask, direka untuk:

• Terima permintaan masuk dengan data penderia.
• Proses data ini menggunakan model pembelajaran mesin (mis., pengelasan atau regresi) untuk meramalkan keperluan penyelenggaraan.
• Dedahkan titik akhir yang boleh ditanya oleh bahagian hadapan untuk ramalan masa nyata dan analisis sejarah.

Bahagian Hadapan (Dash)

Halaman hadapan, dibina dengan Dash, berfungsi untuk tujuan:

• Memaparkan ramalan masa nyata, arah aliran dan visualisasi data lain.
• Membenarkan pengguna berinteraksi dengan ramalan dan memantau prestasi enjin.
• Membuat panggilan API ke bahagian belakang untuk mendapatkan maklumat terkini.

Kontena dengan Docker

Untuk menyelaraskan penggunaan dan memastikan aplikasi berjalan secara konsisten merentas persekitaran yang berbeza, kedua-dua bahagian hadapan dan bahagian belakang disimpan dalam bekas menggunakan Docker. Docker Compose digunakan untuk mentakrif dan mengurus persediaan berbilang bekas.

3. Menyediakan Bekas Docker

Persediaan Karang Docker

Fail docker-compose.yml mengatur penggunaan kedua-dua perkhidmatan frontend dan backend. Ia mentakrifkan cara membina dan memautkan bekas, serta cara mereka berkomunikasi antara satu sama lain melalui rangkaian tersuai. Di bawah ialah contoh fail docker-compose.yml yang mentakrifkan perkhidmatan:

version: '3.8'

services:
  backend:
    build:
      context: .
      dockerfile: backend/Dockerfile
    ports:
      - "5000:5000"
    volumes:
      - ./data:/app/data
    networks:
      - app-network

  frontend:
    build:
      context: .
      dockerfile: frontend/Dockerfile
    ports:
      - "8050:8050"
    depends_on:
      - backend
    networks:
      - app-network

networks:
  app-network:
    driver: bridge

Elemen utama:

• perkhidmatan bahagian belakang: Menjalankan Flask API pada port 5000 dan melekapkan direktori data untuk storan berterusan.
• perkhidmatan bahagian hadapan: Menjalankan apl Dash pada port 8050 dan bergantung pada bahagian belakang untuk bersedia sebelum bermula.
• rangkaian aplikasi: Rangkaian Docker tersuai yang membenarkan bahagian hadapan dan bahagian belakang berkomunikasi dengan selamat.

Backend Dockerfile (backend/Dockerfile)

Fail Docker ini membina bekas untuk perkhidmatan hujung belakang, yang menjalankan Flask API. Ia termasuk pemasangan kebergantungan Python dan menetapkan pembolehubah persekitaran yang diperlukan untuk menjalankan aplikasi Flask.

FROM python:3.9-slim

WORKDIR /app

COPY backend/requirements.txt /app/

RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

COPY backend/ /app/

EXPOSE 5000

ENV FLASK_APP=app.py
ENV FLASK_RUN_HOST=0.0.0.0

CMD ["flask", "run"]

Frontend Dockerfile (frontend/Dockerfile)

Perkhidmatan bahagian hadapan disimpan dalam bekas menggunakan fail Docker yang serupa. Fail ini menyediakan apl Dash dan mendedahkannya pada port 8050.

FROM python:3.9-slim

WORKDIR /app

COPY frontend/requirements.txt /app/

RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

COPY frontend/ /app/

EXPOSE 8050

CMD ["python", "app.py"]

Elemen utama:

• Kedua-dua backend dan frontend Dockerfiles memasang kebergantungan yang diperlukan, salin kod aplikasi, dedahkan port masing-masing dan mulakan pelayan aplikasi apabila bekas dijalankan.

4. Menjalankan Aplikasi

Prasyarat

Sebelum menggunakan aplikasi, pastikan anda telah memasang yang berikut pada mesin anda:

• Docker: Alat yang membolehkan kontena.
• Karang Docker: Alat untuk mentakrif dan menjalankan aplikasi Docker berbilang bekas.

Langkah-langkah untuk Menjalankan Aplikasi

1. Klon repositori: Mula-mula, klon repositori GitHub dan navigasi ke direktori projek.

   git clone <repository_url>
   cd <project_directory>

1. Bina dan mulakan perkhidmatan: Menggunakan Docker Compose, anda boleh membina dan memulakan kedua-dua perkhidmatan backend dan frontend secara serentak.

   docker-compose up --build

1. Akses aplikasi:
   Setelah bekas berjalan, anda boleh mengakses perkhidmatan berikut:

   • API Belakang: http://localhost:5000 Titik akhir ini akan menerima permintaan POST dengan data penderia dan ramalan penyelenggaraan pengembalian.
   • Frontend (Dash): http://localhost:8050 Ini ialah papan pemuka interaktif yang akan menggambarkan ramalan penyelenggaraan, arah aliran dan cerapan lain dalam masa nyata.

2. Hentikan perkhidmatan:
   Apabila anda selesai, anda boleh menghentikan perkhidmatan dengan menekan Ctrl C atau jalankan:
   

version: '3.8'

services:
  backend:
    build:
      context: .
      dockerfile: backend/Dockerfile
    ports:
      - "5000:5000"
    volumes:
      - ./data:/app/data
    networks:
      - app-network

  frontend:
    build:
      context: .
      dockerfile: frontend/Dockerfile
    ports:
      - "8050:8050"
    depends_on:
      - backend
    networks:
      - app-network

networks:
  app-network:
    driver: bridge

5. Pertimbangan Penggunaan

Walaupun Docker menyediakan persekitaran pembangunan dan ujian yang konsisten, terdapat pertimbangan tambahan untuk menggunakan sistem dalam persekitaran pengeluaran:

a) Menskalakan Aplikasi

Docker Compose sesuai untuk pembangunan dan ujian tempatan, tetapi untuk penggunaan pengeluaran, anda mungkin perlu menggunakan alat orkestra seperti Kubernetes untuk mengendalikan penskalaan dan pengurusan sumber. Kubernetes boleh menskalakan perkhidmatan bahagian hadapan dan bahagian belakang secara automatik berdasarkan permintaan trafik, memastikan ketersediaan yang tinggi dan toleransi kesalahan.

b) Pemantauan dan Pembalakan

Untuk memastikan sistem berjalan lancar dalam pengeluaran, integrasikan alat pemantauan seperti Prometheus dan sistem pembalakan seperti tindanan ELK (Elasticsearch, Logstash dan Kibana). Alat ini akan membolehkan anda menjejak prestasi sistem, mengesan isu dalam masa nyata dan menyelesaikan masalah dengan berkesan.

c) Pengurusan Model

Model penyelenggaraan ramalan yang digunakan di bahagian belakang mungkin memerlukan kemas kini berkala apabila data penderia baharu tersedia. Ia penting untuk:

• Pantau prestasi model untuk memastikan ketepatannya.
• Latih semula model secara berkala dengan data baharu.
• Model versi dan jejaki lelaran model untuk kebolehulangan.

d) Keselamatan

Untuk menjamin komunikasi antara hujung hadapan dan hujung belakang:

• Gunakan HTTPS dengan menyediakan sijil SSL, terutamanya jika anda menggunakan persekitaran pengeluaran.
• Laksanakan Penghadan kadar API dan mekanisme pengesahan (cth., token JWT) untuk mengelakkan penyalahgunaan API.

e) Penyepaduan dan Penerapan Berterusan (CI/CD)

Untuk penggunaan automatik, sepadukan saluran paip CI/CD menggunakan alatan seperti GitHub Actions, Jenkins atau GitLab CI. Saluran paip ini boleh membina, menguji dan menggunakan versi baharu aplikasi secara automatik apabila perubahan ditolak ke repositori.

6. Kesimpulan

Sistem Enjin Pesawat Penyelenggaraan Ramalan menyediakan penyelesaian komprehensif untuk memantau dan meramalkan keperluan penyelenggaraan dalam masa nyata. Dengan menggabungkan Flask untuk API bahagian belakang, Dash untuk visualisasi interaktif dan Docker untuk kontena, sistem ini menawarkan penyelesaian yang boleh dipercayai dan berskala yang boleh digunakan secara tempatan. dan dalam persekitaran pengeluaran.

Mengikut langkah yang digariskan dalam dokumen ini, anda boleh menggunakan aplikasi dengan mudah pada mesin tempatan anda atau menyediakannya untuk persekitaran pengeluaran. Dengan peningkatan selanjutnya, seperti penskalaan, pemantauan dan penggunaan berterusan, penyelesaian ini boleh berfungsi sebagai alat kritikal untuk mengoptimumkan operasi penyelenggaraan enjin pesawat.

Atas ialah kandungan terperinci Penggunaan Sistem Enjin Pesawat Penyelenggaraan Ramalan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!