Mobile Alarmierung per App, SMS und Anruf für TensorFlow

Warum SIGNL4

TensorFlow ist eine Open-Source-Softwarebibliothek für die hochleistungsfähige numerische Berechnung. Es kann von Desktops über Servercluster bis hin zu mobilen und Edge-Geräten wie Raspberry Pi eingesetzt werden. TensorFlow wurde ursprünglich von Google KI-Forschern entwickelt und bietet starke Unterstützung für maschinelles Lernen und Tiefenlernen sowie die flexible numerische Berechnung. Die Kopplung von TensorFlow mit SIGNL4 kann Ihren täglichen Betrieb durch eine Erweiterung Ihres mobilen Teams verbessern.

Mit TensorFlow sind verschiedene Anwendungsfälle möglich:

Video-, Bild- und Tonerkennung
Großdatenanalyse (z.B. Finanzdaten)
Vorverarbeitung von Sensordaten im Feld
Tiefgreifendes Lernen, Risikoerkennung, vorausschauende Wartung, Betrugserkennung

So funktioniert es

Ein kleiner Codeausschnitt genügt, um TensorFlow mit SIGNL4 zu integrieren.

Integration

Weiterleitung von wichtigen Meldungen an verantwortliche Teams
Einfache Anbindung an SIGNL4 per Email (SMTP API)
Alarmierung des Teams in SIGNL4 per mobilem Push, Text und Sprache
Nachverfolgung und transparente Quittierung in der mobilen App
Eskalation von Alarmen wenn eine bestimmte Zeit verstrichen ist
Integrierte Bereitschaftsplanung, um die richtigen Personen zur richtigen Zeit zu alarmieren

Szenarien

Industrielles IoT
Industrie 4.0
IoT Service Benachrichtigung
IoT Gerätemanagement
Finanzen, Sicherheit, IT, Gesundheitswesen, Produktion, Versorgung, Öl und Gas, Landwirtschaft, etc.

Und so funktioniert es

Integration von SIGNL4 mit TensorFlow

TensorFlow kann in einer Vielzahl von Szenarien eingesetzt werden.

Die folgende Integration demonstriert das Sendens bestimmter Informationen an ein SIGNL4-Team über per HTTP Post.

SIGNL4 ist eine mobile App mit der Teams schneller und effektiver auf kritische Alarme, technische Störungen und dringende Service-Aufträge reagieren können. Holen Sie sich die App unter https://www.signl4.com.

Voraussetzungen

Ein SIGNL4-Konto
Zugriff auf TensorFlow

Sie können TensorFlow z.B. mit dem Pip Package Manager von Python installieren oder ein TensorFlow Docker Image herunterladen. Weitere Informationen finden Sie unter https://www.tensorflow.org/install.

In unserem Beispiel verwenden wir TensorFlow on Colaboratory, ein Tool für maschinelles Lernen in Lehre und Forschung. Es ist kostenlos zu benutzen und erfordert keine Einrichtung.

Integrationsschritte

In Colaboratory können Sie ein neues Python 3 Notebook hinzufügen (File -> New Python 3 Notebook).

Hier können Sie Ihren Python-Code zum Senden der Benachrichtigung an SIGNL4 einfügen.

Wir haben zwei Python-Beispiele vorbereitet, die Sie einfach von GitHub unter https://github.com/signl4/signl4-integration-tensorflow herunterladen können.

Einfacher SIGNL4 Webhook

Die Datei TensorFlow-SIGNL4-Inbound-Webhook.py enthält ein einfaches Skript, um Alarm-Daten im JSON-Format über Webhook (HTTP POST) an SIGNL4 zu senden.

Bitte beachten Sie, dass Sie die in der SIGNL4 URL durch Ihr eigenes SIGNL4 Team-Secret ersetzen müssen.

REST-API

Neben dem einfachen Inbound Webhook bietet SIGNL4 auch eine umfangreichere REST-API.

Die Datei TensorFlow-SIGNL4-REST-API.py nutzte diese REST-API, um einen Alarm mit einem Diagramm als base64-kodiertes Bild zu senden.

Bitte beachten Sie, dass Sie Ihren SIGNL4 API-Schlüssel benötigen, um die REST-API zu verwenden. Weitere Informationen darüber, wie Sie Ihren API-Schlüssel erhalten, finden Sie in diesem Artikel: https://www.signl4.com/blog/signl4-rest-client-application-api-key.

Das ist es. Jetzt können Sie Ihren Code testen.

Testen Sie es

Jetzt können Sie es testen, indem Sie den Code in Colaboratory ausführen. Klicken Sie einfach auf das kleine Run-Symbol oben links in Ihrem Code. Sie sollten dann eine Benachrichtigung über Ihre SIGNL4-App erhalten.

Alarm-Optimierung

SIGNL4 kann die Sichtbarkeit von Warnmeldungen im Bereich Signale und Dienste weiter erhöhen. Durch die Erweiterung der Farbe und des Symbols von Warnungen erhalten Sie auf einen Blick relevantere Informationen, ohne die Warnung öffnen zu müssen.

Alertfarbe ändern und Titel + Text überschreiben