AWS IoT Analytics データの探索

データの保存、分析、視覚化には、いくつかのオプションがあります AWS IoT Analytics 。

Amazon S3

データセットのコンテンツを Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットに送信して、既存のデータレイクとの統合、または社内アプリケーションと可視化ツールからのアクセスができます。CreateDataset のフィールド contentDeliveryRules::destination::s3DestinationConfiguration を確認します。

AWS IoT Events

データセットコンテンツを への入力として送信できます。このサービスでは AWS IoT Events、デバイスやプロセスをモニタリングしてオペレーションの失敗や変更がないか確認し、そのようなイベントが発生したときに追加のアクションをトリガーできます。

これを行うには、CreateDataset を使用してデータセットを作成し、 フィールドで AWS IoT Events 入力を指定しますcontentDeliveryRules :: destination :: iotEventsDestinationConfiguration :: inputName。また、「iotevents:BatchPutMessage」を実行する AWS IoT Analytics アクセス許可を付与するロールroleArnの を指定する必要があります。データセットのコンテンツが作成されるたびに、 は各データセットコンテンツエントリをメッセージとして指定された AWS IoT Events 入力 AWS IoT Analytics に送信します。たとえば、データセットには次のものが含まれている場合:

"what","who","dt"
"overflow","sensor01","2019-09-16 09:04:00.000"
"overflow","sensor02","2019-09-16 09:07:00.000"
"underflow","sensor01","2019-09-16 11:09:00.000"
...

は、次のようなフィールドを含むメッセージを送信 AWS IoT Analytics します。

{ "what": "overflow", "who": "sensor01", "dt": "2019-09-16 09:04:00.000" }

{ "what": "overflow", "who": "sensor02", "dt": "2019-09-16 09:07:00.000" }

と では、関心のあるフィールド (、what、 の 1 つ以上dt) を認識する AWS IoT Events 入力を作成しwho、イベントでこれらの入力フィールドを使用してアクションをトリガーするか、内部変数を設定する AWS IoT Events ディテクターモデルを作成します。

QuickSight

AWS IoT Analytics は QuickSight と直接統合できます。QuickSight は、視覚化の構築、アドホック分析の実行、データからのビジネスインサイトの迅速な取得に使用できる高速ビジネス分析サービスです。QuickSight を使用すると、組織は数十万人のユーザーにスケールし、堅牢なインメモリエンジン (SPICE) を使用して応答性の高いパフォーマンスを実現できます。QuickSight は、これらのリージョンで使用できます。

Jupyter Notebook

AWS IoT Analytics データセットは、高度な分析とデータ探索を実行するために Jupyter Notebook によって直接使用することもできます。Jupyter Notebook はオープンソースのソリューションです。http://jupyter.org/install.html からダウンロードしてインストールできます。Amazon がホストするノートブックソリューションである SageMaker AI との追加統合も利用できます。