Apama Analytics Builder for Cumulocity IoT 10.5 | Dokumentation für Apama Analytics Builder for Cumulocity IoT | Bedienungsanleitung für Apama Analytics Builder for Cumulocity IoT | Überwachung und Konfiguration | Überwachung | Regelmäßig wiederkehrenden Status überwachen
 
Regelmäßig wiederkehrenden Status überwachen
Zusätzlich zu dem Status, der auf der Karte eines Modell angezeigt wird, können Sie die Generierung eines periodischen Status einschalten, welcher dann über Operationen oder Ereignisse von Cumulocity IoT veröffentlicht wird. Siehe Konfiguration zur Einstellung der Mandantenoptionen status_device_name und status_period_secs.
Jede Operation hat die folgenden Parameter:
Parameter
Beschreibung
models_running
Informationen zu den aktiven Modellen, die ausgeführt werden.
models_failed
Informationen zu den aktiven Modellen, bei denen ein Fehler aufgetreten ist.
apama_status
Statusmetriken des Apama-Korrelators. Viele Statusnamen entsprechen den Key-Namen im REST-API von Apama. Die Werte werden von der getValues()-Aktion des Ereignisses com.apama.correlator.EngineStatus ausgegeben und über das REST-API offengelegt.
Modellstatus
Die folgenden Informationen werden für jedes aktive Modell veröffentlicht, das derzeit ausgeführt wird oder bei dem ein Fehler aufgetreten ist:
Name
Beschreibung
mode
Der Modus des aktiven Modells. Für Modelle im Simulationsmodus ist dies SIMULATION. Ansonsten ist es PRODUCTION.
modeProperties
Alle modusspezifischen Eigenschaften des Modells. Bei Modellen, die im Modus SIMULATION laufen, beinhaltet dies die Start- und Endzeit der Simulation.
numModelEvaluations
Die Gesamtanzahl der Male, wie oft das Modell seit der Aktivierung ausgewertet wurde.
numBlockEvaluations
Die Gesamtanzahl der Male, wie oft die Blöcke im Modell seit der Aktivierung des Modells ausgewertet wurden. Dies ist die Summe der Anzahl der Auswertungen für jeden Block im Modell.
avgBlockEvaluations
Die durchschnittliche Anzahl der Blöcke, die bei jeder Modellauswertung ausgewertet wurden.
numOutputGenerated
Die Gesamtanzahl der vom Modell generierten Ausgaben seit der Aktivierung des Modells.
Diese Informationen zu jedem Modell geben einen Einblick in die Leistungsfähigkeit oder den Ablauf der Modelle. Ein Modell mit einer viel größeren Anzahl von numBlockEvaluations als ein anderes Modell kann zum Beispiel signalisieren, dass es die meisten Ressourcen verarbeitet, auch wenn es eine geringe Anzahl von numModelEvaluations hat. In ähnlicher Weise kann dies dazu genutzt werden, um herauszufinden, ob ein Modell seine Ausgaben mit der erwarteten Rate erzeugt - im Verhältnis dazu wie oft es ausgewertet wird.
Das folgende Beispiel zeigt die Daten einer Statusoperation, die von Cumulocity IoT veröffentlicht werden:
{
"creationTime": "2018-07-23T21:48:54.620+02:00",
"deviceId": "6518",
"deviceName": "apama_status",
"id": "8579",
"self": "https://myown.iot.com/devicecontrol/operations/8579",
"status": "PENDING",
"models_running": {
"Package Tracking": {
"mode": "SIMULATION",
"modeProperties":{"startTime":1533160604, "endTime":1533160614},
"numModelEvaluations": 68,
"numBlockEvaluations": 967,
"avgBlockEvaluations": 14.2,
"numOutputGenerated": 50
}
},
"models_failed": {
"Build Pipeline ": {
"mode": "PRODUCTION",
"numModelEvaluations": 214,
"numBlockEvaluations": 671,
"avgBlockEvaluations": 3.13,
"numOutputGenerated": 4
}
},
"apama_status": {
"user-analytics-oldEventsDropped": "1",
"numJavaApplications": "1",
"numMonitors": "27",
"user-httpServer.eventsTowardsHost": "1646",
"numFastTracked": "183",
"user-httpServer.authenticationFailures": "4",
"numContexts": "5",
"slowestReceiverQueueSize": "0",
"numQueuedFastTrack": "0",
"mostBackedUpInputContext": "<none>",
"user-httpServer.failedRequests": "4",
"slowestReceiver": "<none>",
"numInputQueuedInput": "0",
"user-httpServer.staticFileRequests": "0",
"numReceived": "1690",
"user-httpServer.failedRequests.marginal": "1",
"numEmits": "1687",
"numOutEventsUnAcked": "1",
"user-httpServer.authenticationFailures.marginal": "1",
"user-httpServer.status": "ONLINE",
"numProcesses": "48",
"numEventTypes": "228",
"virtualMemorySize": "3177968",
"numQueuedInput": "0",
"numConsumers": "3",
"numOutEventsQueued": "1",
"uptime": "1383561",
"numListeners": "207",
"numOutEventsSent": "1686",
"mostBackedUpICQueueSize": "0",
"numSnapshots": "0",
"mostBackedUpICLatency": "0",
"numProcessed": "1940",
"numSubListeners": "207"
}
}
Sie können den Status mit dem REST-API oder dem Management Interface (EPL-Plug-in) von Apama überwachen. Weitere Informationen finden Sie in den folgenden Abschnitten der englischsprachigen Produktdokumentation von Apama:
*"Managing and Monitoring over REST" in Deploying and Managing Apama Applications, und
*"Using the Management interface" in Developing Apama Applications.

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