Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Memproses dan memvisualisasikan data kendaraan
Edge Agent untuk FleetWise perangkat lunak AWS IoT mentransfer data kendaraan yang dipilih ke Amazon Timestream atau Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). Setelah data Anda tiba di tujuan data, Anda dapat menggunakan AWS layanan lain untuk memvisualisasikan dan membagikannya.
Memproses data kendaraan di Timestream
Timestream adalah database deret waktu yang dikelola sepenuhnya yang dapat menyimpan dan menganalisis triliunan titik data deret waktu per hari. Data Anda disimpan dalam tabel Timestream yang dikelola pelanggan. Anda dapat menggunakan Timestream untuk menanyakan data kendaraan sehingga Anda dapat memperoleh wawasan tentang kendaraan Anda. Untuk informasi selengkapnya, lihat Apa itu Amazon Timestream?
Skema default data yang ditransfer ke Timestream berisi bidang berikut.
| Nama bidang | Tipe data | Deskripsi |
|---|---|---|
|
|
varchar |
ID acara pengumpulan data. |
|
|
varchar |
ID kendaraan dari mana data dikumpulkan. |
|
|
varchar |
Nama kampanye yang digunakan perangkat lunak Edge Agent untuk mengumpulkan data. |
|
|
stempel waktu |
Stempel waktu titik data. |
|
|
varchar |
Nama sinyalnya. |
|
|
bigint |
Nilai sinyal tipe Integer. |
|
|
double |
Nilai sinyal tipe Double. |
|
|
boolean |
Nilai sinyal tipe Boolean. |
Memvisualisasikan data kendaraan yang disimpan di Timestream
Setelah data kendaraan Anda ditransfer ke Timestream, Anda dapat menggunakan AWS layanan berikut untuk memvisualisasikan, memantau, menganalisis, dan membagikan data Anda.
-
Visualisasikan dan pantau data di dasbor menggunakan Grafana atau Grafana Terkelola Amazon. Anda dapat memvisualisasikan data dari berbagai AWS sumber (seperti Amazon CloudWatch dan Timestream) dan sumber data lainnya dengan satu dasbor Grafana.
-
Analisis dan visualisasikan data di dasbor dengan menggunakan Amazon. QuickSight
Memproses data kendaraan di S3
Amazon S3 adalah layanan penyimpanan objek yang menyimpan dan melindungi sejumlah data. Anda dapat menggunakan S3 untuk berbagai kasus penggunaan, seperti data lake, backup dan restore, arsip, aplikasi perusahaan, AWS IoT perangkat, dan analisis data besar. Data Anda disimpan di S3 sebagai objek dalam ember. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Apa itu Amazon S3?
Skema default data yang ditransfer ke Amazon S3 berisi bidang berikut.
| Nama bidang | Tipe data | Deskripsi |
|---|---|---|
|
|
varchar |
ID acara pengumpulan data. |
|
|
varchar |
ID kendaraan dari mana data dikumpulkan. |
|
|
varchar |
Nama kampanye yang digunakan perangkat lunak Edge Agent untuk mengumpulkan data. |
|
|
stempel waktu |
Stempel waktu titik data. |
|
|
varchar |
Nama sinyalnya. |
|
|
bigint |
Nilai sinyal tipe Integer. |
|
|
double |
Nilai sinyal tipe Double. |
|
|
boolean |
Nilai sinyal tipe Boolean. |
|
|
struct |
Nilai sinyal tipe Struct. |
Format objek S3
AWSIoT FleetWise mentransfer data kendaraan ke S3 di mana ia disimpan sebagai objek. Anda dapat menggunakan URI objek yang secara unik mengidentifikasi data untuk menemukan data dari kampanye. Format URI objek S3 tergantung pada apakah data yang dikumpulkan adalah data yang tidak terstruktur atau diproses.
Data tidak terstruktur disimpan dalam S3 dengan cara yang tidak ditentukan sebelumnya. Bisa dalam berbagai format, seperti gambar atau video.
Pesan kendaraan diteruskan ke AWS IoT FleetWise dengan data sinyal dari file Amazon Ion diterjemahkan dan ditransfer ke S3 sebagai objek. Objek S3 mewakili setiap sinyal dan dikodekan biner.
URI objek S3 data tidak terstruktur menggunakan format berikut:
s3://bucket-name/prefix/unstructured-data/random-ID-yyyy-MM-dd-HH-mm-ss-SSS-vehicleName-signalName-fieldName
Data yang diproses disimpan dalam S3 dan menjalani langkah-langkah pemrosesan yang memvalidasi, memperkaya, dan mengubah pesan. Daftar objek dan kecepatan adalah contoh data yang diproses.
Data yang ditransfer ke S3 disimpan sebagai objek yang mewakili catatan yang disangga untuk jangka waktu sekitar 10 menit. Secara default, AWS IoT FleetWise menambahkan awalan waktu UTC dalam format year=YYYY/month=MM/date=DD/hour=HH sebelum menulis objek ke S3. Awalan ini menciptakan hierarki logis di bucket di mana setiap garis miring maju (/) menciptakan level dalam hierarki. Data yang diproses juga berisi URI objek S3 ke data tidak terstruktur.
URI objek S3 data yang diproses menggunakan format berikut:
s3://bucket-name/prefix/processed-data/year=YYYY/month=MM/day=DD/hour=HH/part-0000-random-ID.gz.parquet
Data mentah, juga dikenal sebagai data primer, adalah data yang dikumpulkan dari file Amazon Ion. Anda dapat menggunakan data mentah untuk memecahkan masalah apa pun atau untuk melakukan root penyebab kesalahan.
URI objek S3 data mentah menggunakan format berikut:
s3://bucket-name/prefix/raw-data/vehicle-name/eventID-timestamp.10n
Menganalisis data kendaraan yang disimpan di S3
Setelah data kendaraan Anda ditransfer ke S3, Anda dapat menggunakan AWS layanan berikut untuk memantau, menganalisis, dan membagikan data Anda.
Ekstrak dan analisis data menggunakan Amazon SageMaker untuk alur kerja pelabelan hilir dan pembelajaran mesin (ML).
Untuk informasi selengkapnya, lihat topik berikut di Panduan SageMaker Pengembang Amazon:
Katalog data Anda menggunakan Perayap AWS Glue dan menganalisisnya di Amazon Athena. Secara default, objek yang ditulis ke S3 memiliki partisi waktu gaya Apache Hive, dengan jalur data yang berisi pasangan nilai kunci yang dihubungkan dengan tanda yang sama.
Untuk informasi selengkapnya, lihat topik berikut di Panduan Pengguna Amazon Athena:
Visualisasikan data menggunakan Amazon QuickSight dengan membaca tabel Athena atau bucket S3 Anda secara langsung.
Tip
Jika Anda membaca dari S3 secara langsung, konfirmasikan bahwa data kendaraan Anda dalam format JSON karena Amazon QuickSight tidak mendukung format Apache Parquet.
Untuk informasi selengkapnya, lihat topik berikut di Panduan QuickSight Pengguna Amazon:
