来自麻省理工学院数据到AI实验室的开源项目。

Sintel

Sintel（信号智能）提供Restful API，以高效且用户友好的方式处理大量信号数据并进行异常分析。

• 许可协议：MIT
• 开发状态：预alpha
• 主页: https://github.com/signals-dev/sintel
• 文档
  • http://mtv.lids.mit.edu/apidocs (Swagger UI 风格)
  • http://mtv.lids.mit.edu/redoc (Redoc UI 风格)

先决条件

确保您在开发机器上已安装以下所有先决条件

• Python (>= 3.0) - Sintel 已经在 Python 3.6 上开发和运行。虽然不是强制要求，但强烈推荐使用 virtualenv 来避免与运行 MTV 的系统中的其他软件冲突。为此，建议使用 Anaconda Python 来维护虚拟环境。
• Git - 下载并安装 Git。OSX 和 Linux 机器通常已经预装了 Git。
• MongoDB (>= 3.6) - 下载并安装 MongoDB，并确保它在默认端口（27017）上运行。

开始使用

快速安装

下载 Sintel 仓库并安装所有先决条件后，您只需几个步骤就可以运行应用程序。要安装项目，创建一个虚拟环境并执行以下命令：

$ make install

此命令将安装应用程序运行所需的所有依赖项。对于开发，请使用以下命令代替，该命令将安装一些额外的依赖项，用于代码检查和测试：

$ make install-develop

运行您的应用程序

请激活您的虚拟环境，然后启动 API 服务器

$ sintel run -v

转到 API 操场（http://localhost:3000/apidocs）进行尝试。

开发

运行以下命令进行开发：

$ sintel run -E development -v

数据

命令 make install 或 make install-develop 已经拉取了示例数据集并将其恢复到 MongoDB。默认数据库名称为 sintel。

使用 Orion 生成您自己的数据

您可以使用以下命令将 Orion 的数据更新到 Sintel 支持的格式。注意，您可以在文件 ./sintel/config.yaml 中配置 mongodb。

$ mtv update db -v

使用 Docker 部署

• 安装 Docker 和 Compose

• 将数据加载到 mongo 容器中

  $ make docker-db-up
  

  $ make docker-up
  

转到 API 操场（http://localhost:3000/apidocs）进行尝试。有关进一步命令，请参阅 Makefile 中的 Docker 安装部分。

历史

0.1.0

• 首次发布在 PyPI。