予測メンテナンス航空機(jī)エンジン システムは、航空機(jī)エンジンからのリアルタイム センサー データを活用してメンテナンスがいつ必要になるかを予測し、計(jì)畫外のダウンタイムを最小限に抑え、メンテナンス スケジュールを最適化するように設(shè)計(jì)されています。 。このドキュメントでは、システムのデプロイメント プロセスの詳細(xì)な概要を説明し、フルスタック アーキテクチャ、Docker セットアップ、Docker と Docker Compose を使用してアプリケーションをデプロイする手順について説明します。

目次

1. システム概要
2. 建築設(shè)計(jì)
3. Docker コンテナのセットアップ
   • Docker Compose セットアップ
   • バックエンドとフロントエンドの Dockerfile
4. アプリケーションの実行
5. 導(dǎo)入に関する考慮事項(xiàng)
6. 結(jié)論

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1. システム概要

このシステムは 2 つの主要なコンポーネントで構(gòu)成されています:

• フロントエンド (Dash): 予測メンテナンスの結(jié)果とセンサー データを視覚化するために、Dash を使用して構(gòu)築されたリアルタイム ダッシュボード。
• バックエンド (Flask): モデル推論を処理し、受信センサー データを処理し、予測と分析のためのエンドポイントを公開する Flask ベースの API。

バックエンドは、履歴データとリアルタイムのセンサー入力に基づいてメンテナンスの必要性を予測するという重要なタスクを?qū)g行します。フロントエンドはこの情報(bào)を使いやすい形式で表示するため、オペレーターはタイムリーなアクションを?qū)g行して業(yè)務(wù)効率を向上させることができます。

2. アーキテクチャ設(shè)計(jì)

バックエンド (Flask)

バックエンドは、Flask を使用して実裝された RESTful API であり、次の目的で設(shè)計(jì)されています。

• センサー データを含む受信リクエストを受け入れます。
• 機(jī)械學(xué)習(xí)モデル (分類や回帰など) を使用してこのデータを処理し、メンテナンスの必要性を予測します。
• リアルタイムの予測と履歴分析のためにフロントエンドがクエリできるエンドポイントを公開します。

フロントエンド (ダッシュ)

Dash で構(gòu)築されたフロントエンドは、次の目的を果たします。

• リアルタイムの予測、傾向、その他のデータの視覚化を表示します。
• ユーザーが予測を操作し、エンジンのパフォーマンスを監(jiān)視できるようにします。
• 最新情報(bào)を得るためにバックエンドへの API 呼び出しを行います。

Dockerによるコンテナ化

デプロイメントを合理化し、アプリケーションが異なる環(huán)境間で一貫して実行されるようにするために、フロントエンドとバックエンドの両方が Docker を使用してコンテナ化されています。 Docker Compose は、複數(shù)コンテナーのセットアップを定義および管理するために使用されます。

3. Dockerコンテナのセットアップ

Docker Compose のセットアップ

docker-compose.yml ファイルは、フロントエンド サービスとバックエンド サービスの両方のデプロイメントを調(diào)整します。これは、コンテナーを構(gòu)築してリンクする方法、およびカスタム ネットワークを介してコンテナーが相互に通信する方法を定義します。以下は、サービスを定義する docker-compose.yml ファイルの例です。

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

主要要素:

• バックエンド サービス: ポート 5000 で Flask API を?qū)g行し、永続ストレージ用のデータ ディレクトリをマウントします。
• フロントエンド サービス: Dash アプリをポート 8050 で実行し、開始前にバックエンドの準(zhǔn)備が完了していることに依存します。
• app-network: フロントエンドとバックエンドが安全に通信できるようにするカスタム Docker ネットワーク。

バックエンド Dockerfile (バックエンド/Dockerfile)

この Dockerfile は、Flask API を?qū)g行するバックエンド サービスのコンテナを構(gòu)築します。これには、Python の依存関係のインストールと、Flask アプリケーションの実行に必要な環(huán)境変數(shù)の設(shè)定が含まれます。

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"]

フロントエンド Dockerfile (フロントエンド/Dockerfile)

フロントエンド サービスは、同様の Dockerfile を使用してコンテナ化されます。このファイルは Dash アプリをセットアップし、ポート 8050 で公開します。

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"]

主要要素:

• バックエンドとフロントエンドの両方の Dockerfile は、必要な依存関係をインストールし、アプリケーション コードをコピーし、それぞれのポートを公開し、コンテナーの実行時にアプリケーション サーバーを起動します。

4. アプリケーションの実行

前提條件

アプリケーションをデプロイする前に、次のものがマシンにインストールされていることを確認(rèn)してください:

• Docker: コンテナ化を可能にするツール。
• Docker Compose: マルチコンテナ Docker アプリケーションを定義および実行するためのツール。

アプリケーションを?qū)g行する手順

1. リポジトリのクローンを作成します: まず、GitHub リポジトリのクローンを作成し、プロジェクト ディレクトリに移動します。

   git clone <repository_url>
   cd <project_directory>

1. サービスを構(gòu)築して開始します: Docker Compose を使用すると、バックエンド サービスとフロントエンド サービスの両方を同時に構(gòu)築して開始できます。

   docker-compose up --build

1. アプリケーションにアクセスします:
   コンテナが実行されると、次のサービスにアクセスできるようになります:

   • バックエンド API: http://localhost:5000 このエンドポイントは、センサー データを含む POST リクエストを受け入れ、メンテナンス予測を返します。
   • フロントエンド (ダッシュ): http://localhost:8050 これは、メンテナンスの予測、傾向、その他の洞察をリアルタイムで視覚化するインタラクティブなダッシュボードです。

2. サービスを停止します:
   完了したら、Ctrl C を押すか、次のコマンドを?qū)g行してサービスを停止できます。
   

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. 導(dǎo)入に関する考慮事項(xiàng)

Docker は一貫した開発およびテスト環(huán)境を提供しますが、運(yùn)用環(huán)境にシステムをデプロイする場合には追加の考慮事項(xiàng)があります。

a) アプリケーションのスケーリング

Docker Compose はローカルの開発とテストに適していますが、運(yùn)用環(huán)境のデプロイでは、スケーリングやリソース管理を処理するために Kubernetes などのオーケストレーション ツールを使用する必要がある場合があります。 Kubernetes は、トラフィック需要に基づいてフロントエンド サービスとバックエンド サービスを自動的にスケールし、高可用性と耐障害性を確保します。

b) モニタリングとロギング

本番環(huán)境でシステムがスムーズに動作していることを確認(rèn)するには、Prometheus などの監(jiān)視ツールと、ELK スタック (Elasticsearch、Logstash、Kibana) などのロギング システムを統(tǒng)合します。これらのツールを使用すると、システムのパフォーマンスを追跡し、問題をリアルタイムで検出し、効果的にトラブルシューティングを行うことができます。

c) モデル管理

バックエンドにデプロイされた予測メンテナンス モデルは、新しいセンサー データが利用可能になると定期的な更新が必要になる場合があります。以下のことが重要です:

• モデルのパフォーマンスを監(jiān)視して、精度を確保します。
• 新しいデータを使用して定期的にモデルを再トレーニングします。
• モデルのバージョンを変更し、再現(xiàn)性を確保するためにモデルの反復(fù)を追跡します。

d) セキュリティ

フロントエンドとバックエンド間の通信を保護(hù)するには:

• 特に運(yùn)用環(huán)境に展開する場合は、SSL 証明書をセットアップして HTTPS を使用します。
• API の悪用を防ぐために、API レート制限 と 認(rèn)証メカニズム (JWT トークンなど) を?qū)g裝します。

e) 継続的インテグレーションとデプロイメント (CI/CD)

自動デプロイの場合は、GitHub Actions、Jenkins、GitLab CI などのツールを使用して CI/CD パイプラインを統(tǒng)合します。このパイプラインは、変更がリポジトリにプッシュされると、アプリケーションの新しいバージョンを自動的に構(gòu)築、テスト、デプロイできます。

6. 結(jié)論

予知保全航空機(jī)エンジン システムは、リアルタイムでメンテナンスの必要性を監(jiān)視および予測するための包括的なソリューションを提供します。バックエンド API 用の Flask、インタラクティブな視覚化用の Dash、コンテナ化用の Docker を組み合わせることで、このシステムは両方のローカルにデプロイできる信頼性が高く、スケーラブルなソリューションを提供します。そして本番環(huán)境でも。

このドキュメントで説明されている手順に従って、アプリケーションをローカル マシンに簡単にデプロイしたり、実稼働環(huán)境用に準(zhǔn)備したりできます。スケーリング、モニタリング、継続的展開などのさらなる機(jī)能強(qiáng)化により、このソリューションは航空機(jī)エンジンのメンテナンス作業(yè)を最適化するための重要なツールとして機(jī)能します。

以上が航空機(jī)エンジン予知保全システムの導(dǎo)入の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。