Telemetry 介紹

Telemetry（遙測）是指Intel Developer Cloud幫助開發(fā)者收集應(yīng)用程序執(zhí)行時開發(fā)者指定的信息，并通過UI 的形式展現(xiàn)的功能，該功能可以被啟動或關(guān)閉。

Intel Developer Cloud提供的遙測指標(biāo)，包括有關(guān)計(jì)算設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)和應(yīng)用運(yùn)行數(shù)據(jù)。在Intel Developer Cloud的部分實(shí)例調(diào)用了Telemetry Dashboard模塊，我們可以通過運(yùn)行這塊單元格來查看邊緣節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行應(yīng)用過程中實(shí)際數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)對于想要為其應(yīng)用程序做出數(shù)據(jù)驅(qū)動決策以確定適合其解決方案的最佳硬件的用戶來說是很有參考價值的。

Telemetry 涉及的內(nèi)容比較多，我們本僅從Telemetry概念，功能做介紹，對于如何把Telemetry 功能集成到自己的應(yīng)用中去，我們后面會再做分析。

Telemetry 流程

Intel Developer Cloud示例的整體工作流程如下：

| 工作流程圖

1．注冊Intel Developer Cloud

2．啟動并打開 Jupyter Notebook

3．使用指定的目標(biāo)硬件開發(fā)模型并將作業(yè)發(fā)送到作業(yè)隊(duì)列

4. 應(yīng)用運(yùn)行時調(diào)用Telemetry 接口記錄數(shù)據(jù)

5．指標(biāo)/結(jié)果由 Jupyter Notebook 訪問

6．通過 Grafana 儀表板生成遙測數(shù)據(jù)

Telemetry 數(shù)據(jù)包含在給定作業(yè)運(yùn)行期間的應(yīng)用程序詳細(xì)信息——即：平均推理時間 （MS）、推理計(jì)數(shù)、目標(biāo)硬件。它還包括以下指標(biāo)：每秒幀數(shù)、推理時間、推理期間的 CPU/GPU 使用率、平均 CPU/GPU 溫度以及推理期間的內(nèi)存使用率。

裸機(jī)實(shí)例演示

＞Step1. 進(jìn)入Jupyter Lab環(huán)境

登錄Intel Developer Cloud主頁后，選擇“Bare Metal Deployment”的 “Get Started”，進(jìn)入Jupyter Notebook開發(fā)環(huán)境。

| 點(diǎn)擊進(jìn)入Jupyter Notebook

＞Step2. 運(yùn)行參考實(shí)例

這次我們并不去細(xì)究Telemetry調(diào)用，所以選擇已經(jīng)集成了Telemetry 的預(yù)置實(shí)例——物體檢測。我在多個介紹文章里選擇把這個預(yù)置實(shí)例拎出來，主要是因?yàn)樗δ芊浅｝R全，很適合做演示。當(dāng)然平臺還有很多預(yù)置程序，可以自行去探索，大可不必局限于這個實(shí)例。

進(jìn)入Jupyter Notebook開發(fā)環(huán)境后，依次點(diǎn)擊文件夾~/Reference-samples/iot-devcloud/openvino-dev-latest/developer-samples/python/，然后找到object-detection-python應(yīng)用，打開object_detection_demo.ipynb文件：

依次運(yùn)行notebook上模塊（Cell），需要注意的是要等在邊緣節(jié)點(diǎn)上的應(yīng)用運(yùn)行完畢后，再去點(diǎn)擊notebook最后Telemetry Dashboard模塊，會生成進(jìn)入Telemetry數(shù)據(jù)頁面的鏈接地址，點(diǎn)擊即可進(jìn)入數(shù)據(jù)頁面，觀察邊緣設(shè)備運(yùn)行對象檢測應(yīng)用的數(shù)據(jù)指標(biāo)。注意：數(shù)據(jù)收集發(fā)生在應(yīng)用過程，并隨應(yīng)用終止而結(jié)束，需等收集結(jié)束后才可查看數(shù)據(jù)。

| Submit jobs

| Telemetry Dashboard

| 觀察數(shù)據(jù)

總 結(jié)

Telemetry雖然功能簡單，卻是十分關(guān)鍵。獲取AI應(yīng)用執(zhí)行過程中設(shè)備的狀態(tài)，通過數(shù)據(jù)分析，找到一個更合理的硬件搭配，發(fā)現(xiàn)我們設(shè)備資源瓶頸，才能更好地優(yōu)化我們的方案。

上面只是演示了裸機(jī)部署實(shí)例，在DevCloud 容器化環(huán)境下也是支持Telemetry功能的，原理一樣，這里不再贅述，您可以自行去探索一下。

審核編輯 ：李倩