SPSS Collabration And Deployment Services(이하 CADS)에서는 SPSS Modeler가 만든 흐름을 REST API화하고 실시간으로 실행할 수 있습니다.실시간 득점이라고 합니다.
이번에는 파이썬 프로그램부터 REST API의 실시간 득점을 실행한다.

1. 흐름 확인

다음 스트림을 사용합니다.
[기계 ID] 및 [온도]를 입력하면 예측 결과로 [\$R-불량] 및 [\$RC-불량]을 첨부한 후 반환되는 흐름입니다.

2. 채점 구성

확인된 흐름을 CADS 저장소에 로그인한 다음 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하여 [채점 루프 구성]으로 채점 구성 마법사를 시작합니다.

이름을 추가하고 기본 설정에 따라 [끝] 을 누르면 설정을 완성합니다.

REST API를 통해 액세스할 수 있습니다.

3. 파이썬 프로그램의 설명

우선 아래 매뉴얼에 따라 http의 눈썹을 만듭니다.
베이스 64로 사용자와 비밀번호를 인코딩해야 합니다.아래의 예는admin을 사용했지만, 원래 채점링을 만드는 사용자를 추천합니다.
Specifying request headers - IBM Documentation
머리글 만들기

import base64
userpass_enc=str(base64.b64encode('admin:password'.encode()).decode("ascii"))

headers = {'Content-Type':'application/json;charset=utf-8',
           'Authorization': 'Basic {}'.format(userpass_enc),
          'Client-Accept-Language': 'ja-JP',
          'Accept-Language':'ja-JP'}

다음 설명서에 따라 채점 요청의 주체를 만듭니다.
The scoreRequest object - IBM Documentation
점수 링 구성에서 지정한 이름
name: 분수 링의 입력 노드 이름입니다.아래의 예는'득점 데이터'이다.
input: 설명 변수의 이름과 값을 지정합니다.목록 대상이기 때문에 여러 줄을 동시에 전송할 수도 있다.

보디 팟캐스트

input={
  "id":"FailPredict",
  "requestInputTable":[
    {
      "name":"スコアリングデータ",
      "requestInputRow":[
        {"input":[
           {"name":"機械ID","value":"1036"},
           {"name":"温度","value":"911.726"}
         ]}
      ]}
  ]}

POST는 다음 설명서에 따라 URL을 지정합니다.
Specifying a request URL - IBM Documentation
Request post를 사용합니다.
status_코드 200으로 돌아가면 성공입니다.
릴리즈 요청

import json
import requests
url="http://ms183-win19:9080/scoring/rest/configuration/FailPredict/score"
r_rts = requests.post(url, data=json.dumps(input),headers=headers)
print(r_rts.status_code)

post 결과에 대해 json () 방법으로 점수 결과를 얻을 수 있습니다.
각 요소는 아래의 수첩에서 설명하였다.
The scoreResult object - IBM Documentation
열 이름 목록 내보내기
결과 목록을 내보냅니다.출력 열 이름 목록의 순서대로 출력합니다.
응답체 확인

pprint.pprint(r_rts.json())

위의 예는\$R-불량'='F','\$RC-불량'= 0.8809523809523809로 되돌아왔다.

4. 샘플

샘플은 아래에 놓았다.
스트리밍 미디어
https://github.com/hkwd/spsssample/raw/master/20210921CADSRTS/%E4%B8%8D%E8%89%AF%E5%88%A4%E5%AE%9A.str
notebook
https://github.com/hkwd/spsssample/blob/master/20210921CADSRTS/RTSpub.ipynb
데이터
https://github.com/hkwd/spsssample/blob/master/20210921CADSRTS/sensor_1036.csv
https://github.com/hkwd/spsssample/blob/master/20210921CADSRTS/sensor_summary.csv
■ 테스트 환경
Modeler 18.3
Python 3.8.5
Windows 10 64bit
Collaboration and Deployment Services 8.3
Windows Server 2019

5. 참조

Score POST - IBM Documentation