AWS IoT Analytics 사용 예제 AWS CLI - AWS Command Line Interface

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AWS IoT Analytics 사용 예제 AWS CLI

다음 코드 예제에서는 AWS Command Line Interface 와 함께 를 사용하여 작업을 수행하고 일반적인 시나리오를 구현하는 방법을 보여줍니다 AWS IoT Analytics.

작업은 대규모 프로그램에서 발췌한 코드이며 컨텍스트에 맞춰 실행해야 합니다. 작업은 개별 서비스 함수를 직접적으로 호출하는 방법을 보여주며 관련 시나리오의 컨텍스트에 맞는 작업을 볼 수 있습니다.

각 예제에는 컨텍스트에서 코드를 설정하고 실행하는 방법에 대한 지침을 찾을 수 있는 전체 소스 코드에 대한 링크가 포함되어 있습니다.

주제

작업

다음 코드 예시에서는 batch-put-message을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

채널을 통해 메시지를 보내려면

다음 batch-put-message 예제에서는 지정된 채널로 메시지를 보냅니다.

aws iotanalytics batch-put-message \ --cli-binary-format raw-in-base64-out \ --cli-input-json file://batch-put-message.json

batch-put-message.json의 콘텐츠:

{ "channelName": "mychannel", "messages": [ { "messageId": "0001", "payload": "eyAidGVtcGVyYXR1cmUiOiAyMCB9" } ] }

출력:

{ "batchPutMessageErrorEntries": [] }

자세한 내용은 IoT Analytics 참조BatchPutMessage의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API

  • 자세한 API 내용은 명령 참조BatchPutMessage의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 cancel-pipeline-reprocessing을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

파이프라인을 통한 데이터 재처리를 취소하려면

다음 cancel-pipeline-reprocessing 예제에서는 지정된 파이프라인을 통한 데이터 재처리를 취소합니다.

aws iotanalytics cancel-pipeline-reprocessing \ --pipeline-name mypipeline \ --reprocessing-id "6ad2764f-fb13-4de3-b101-4e74af03b043"

이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.

자세한 내용은 IoT Analytics 참조CancelPipelineReprocessing의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API

다음 코드 예시에서는 create-channel을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

채널을 생성하려면

다음 create-channel 예제에서는 지정된 구성을 사용하여 채널을 생성합니다. 채널은 MQTT 주제에서 데이터를 수집하고 처리되지 않은 원시 메시지를 보관한 후 파이프라인에 데이터를 게시합니다.

aws iotanalytics create-channel \ --cli-input-json file://create-channel.json

create-channel.json의 콘텐츠:

{ "channelName": "mychannel", "retentionPeriod": { "unlimited": true }, "tags": [ { "key": "Environment", "value": "Production" } ] }

출력:

{ "channelArn": "arn:aws:iotanalytics:us-west-2:123456789012:channel/mychannel", "channelName": "mychannel", "retentionPeriod": { "unlimited": true } }

자세한 내용은 IoT Analytics 참조CreateChannel의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API

  • 자세한 API 내용은 명령 참조CreateChannel의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 create-dataset-content을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

데이터 세트의 콘텐츠를 생성하려면

다음 create-dataset-content 예제에서는 queryAction (SQL쿼리) 또는 containerAction (컨테이셔닝된 애플리케이션 실행)을 적용하여 지정된 데이터 세트의 콘텐츠를 생성합니다.

aws iotanalytics create-dataset-content \ --dataset-name mydataset

출력:

{ "versionId": "d494b416-9850-4670-b885-ca22f1e89d62" }

자세한 내용은 IoT Analytics 참조CreateDatasetContent의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API

다음 코드 예시에서는 create-dataset을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

데이터 세트를 생성하려면

다음 create-dataset 예제에서는 데이터 세트를 생성합니다. 데이터 세트는 queryAction (SQL쿼리) 또는 containerAction (컨테이셔닝된 애플리케이션 실행)을 적용하여 데이터 스토어에서 검색된 데이터를 저장합니다. 이 작업은 데이터 세트 스켈레톤을 생성합니다. 를 호출하여 수동으로 CreateDatasetContent 또는 지정한 에 따라 자동으로 데이터 세트를 채울 수 trigger 있습니다.

aws iotanalytics create-dataset \ --cli-input-json file://create-dataset.json

create-dataset.json의 콘텐츠:

{ "datasetName": "mydataset", "actions": [ { "actionName": "myDatasetAction", "queryAction": { "sqlQuery": "SELECT * FROM mydatastore" } } ], "retentionPeriod": { "unlimited": true }, "tags": [ { "key": "Environment", "value": "Production" } ] }

출력:

{ "datasetName": "mydataset", "retentionPeriod": { "unlimited": true }, "datasetArn": "arn:aws:iotanalytics:us-west-2:123456789012:dataset/mydataset" }

자세한 내용은 IoT Analytics 참조CreateDataset의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API

  • 자세한 API 내용은 명령 참조CreateDataset의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 create-datastore을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

데이터 스토어 생성

다음 create-datastore 예제에서는 메시지의 리포지토리인 데이터 스토어를 생성합니다.

aws iotanalytics create-datastore \ --cli-input-json file://create-datastore.json

create-datastore.json의 콘텐츠:

{ "datastoreName": "mydatastore", "retentionPeriod": { "numberOfDays": 90 }, "tags": [ { "key": "Environment", "value": "Production" } ] }

출력:

{ "datastoreName": "mydatastore", "datastoreArn": "arn:aws:iotanalytics:us-west-2:123456789012:datastore/mydatastore", "retentionPeriod": { "numberOfDays": 90, "unlimited": false } }

자세한 내용은 IoT Analytics 참조CreateDatastore의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API

  • 자세한 API 내용은 명령 참조CreateDatastore의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 create-pipeline을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

IoT Analytics 파이프라인 생성

다음 create-pipeline 예제에서는 파이프라인을 생성합니다. 파이프라인은 채널로부터 메시지를 사용하고 사용자가 데이터 스토어에 저장하기 전에 메시지를 처리할 수 있도록 합니다. 채널과 데이터 스토어 활동을 모두 지정해야 하며, 선택적으로 pipelineActivities 배열에 최대 23개의 추가 활동을 지정해야 합니다.

aws iotanalytics create-pipeline \ --cli-input-json file://create-pipeline.json

create-pipeline.json의 콘텐츠:

{ "pipelineName": "mypipeline", "pipelineActivities": [ { "channel": { "name": "myChannelActivity", "channelName": "mychannel", "next": "myMathActivity" } }, { "datastore": { "name": "myDatastoreActivity", "datastoreName": "mydatastore" } }, { "math": { "name": "myMathActivity", "math": "((temp - 32) * 5.0) / 9.0", "attribute": "tempC", "next": "myDatastoreActivity" } } ], "tags": [ { "key": "Environment", "value": "Beta" } ] }

출력:

{ "pipelineArn": "arn:aws:iotanalytics:us-west-2:123456789012:pipeline/mypipeline", "pipelineName": "mypipeline" }

자세한 내용은 IoT Analytics 참조CreatePipeline의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API

  • 자세한 API 내용은 명령 참조CreatePipeline의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 delete-channel을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

IoT Analytics 채널 삭제

다음 delete-channel 예제에서는 지정된 채널을 삭제합니다.

aws iotanalytics delete-channel \ --channel-name mychannel

이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.

자세한 내용은 IoT Analytics 참조DeleteChannel의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API

  • 자세한 API 내용은 명령 참조DeleteChannel의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 delete-dataset-content을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

데이터 세트 콘텐츠를 삭제하려면

다음 delete-dataset-content 예제에서는 지정된 데이터 세트의 내용을 삭제합니다.

aws iotanalytics delete-dataset-content \ --dataset-name mydataset

이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.

자세한 내용은 IoT Analytics 참조DeleteDatasetContent의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API

다음 코드 예시에서는 delete-dataset을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

데이터 세트를 삭제하려면

다음 delete-dataset 예제에서는 지정된 데이터 세트를 삭제합니다. 이 작업을 수행하기 전에 데이터 세트의 내용을 삭제할 필요는 없습니다.

aws iotanalytics delete-dataset \ --dataset-name mydataset

이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.

자세한 내용은 IoT Analytics 참조DeleteDataset의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API

  • 자세한 API 내용은 명령 참조DeleteDataset의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 delete-datastore을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

데이터 스토어 삭제

다음 delete-datastore 예제에서는 지정된 데이터 스토어를 삭제합니다.

aws iotanalytics delete-datastore \ --datastore-name mydatastore

이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.

자세한 내용은 IoT Analytics 참조DeleteDatastore의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API

  • 자세한 API 내용은 명령 참조DeleteDatastore의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 delete-pipeline을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

파이프라인을 삭제하려면

다음 delete-pipeline 예제에서는 지정된 파이프라인을 삭제합니다.

aws iotanalytics delete-pipeline \ --pipeline-name mypipeline

이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.

자세한 내용은 IoT Analytics 참조DeletePipeline의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API

  • 자세한 API 내용은 명령 참조DeletePipeline의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 describe-channel을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

채널에 대한 정보를 검색하려면

다음 describe-channel 예제에서는 지정된 채널에 대한 통계를 포함한 세부 정보를 표시합니다.

aws iotanalytics describe-channel \ --channel-name mychannel \ --include-statistics

출력:

{ "statistics": { "size": { "estimatedSizeInBytes": 402.0, "estimatedOn": 1561504380.0 } }, "channel": { "status": "ACTIVE", "name": "mychannel", "lastUpdateTime": 1557860351.001, "creationTime": 1557860351.001, "retentionPeriod": { "unlimited": true }, "arn": "arn:aws:iotanalytics:us-west-2:123456789012:channel/mychannel" } }

자세한 내용은 IoT Analytics 참조DescribeChannel의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API

  • 자세한 API 내용은 명령 참조DescribeChannel의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 describe-dataset을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

데이터 세트에 대한 정보를 검색하려면

다음 describe-dataset 예제에서는 지정된 데이터 세트에 대한 세부 정보를 표시합니다.

aws iotanalytics describe-dataset \ --dataset-name mydataset

출력:

{ "dataset": { "status": "ACTIVE", "contentDeliveryRules": [], "name": "mydataset", "lastUpdateTime": 1557859240.658, "triggers": [], "creationTime": 1557859240.658, "actions": [ { "actionName": "query_32", "queryAction": { "sqlQuery": "SELECT * FROM mydatastore", "filters": [] } } ], "retentionPeriod": { "numberOfDays": 90, "unlimited": false }, "arn": "arn:aws:iotanalytics:us-west-2:123456789012:dataset/mydataset" } }

자세한 내용은 IoT Analytics 참조DescribeDataset의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API

  • 자세한 API 내용은 명령 참조DescribeDataset의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 describe-datastore을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

데이터 스토어에 대한 정보를 검색하려면

다음 describe-datastore 예제에서는 지정된 데이터 스토어에 대한 통계를 포함한 세부 정보를 표시합니다.

aws iotanalytics describe-datastore \ --datastore-name mydatastore \ --include-statistics

출력:

{ "datastore": { "status": "ACTIVE", "name": "mydatastore", "lastUpdateTime": 1557858971.02, "creationTime": 1557858971.02, "retentionPeriod": { "unlimited": true }, "arn": "arn:aws:iotanalytics:us-west-2:123456789012:datastore/mydatastore" }, "statistics": { "size": { "estimatedSizeInBytes": 397.0, "estimatedOn": 1561592040.0 } } }

자세한 내용은 IoT Analytics 참조DescribeDatastore의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API

  • 자세한 API 내용은 명령 참조DescribeDatastore의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 describe-logging-options을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

현재 로깅 옵션을 검색하려면

다음 describe-logging-options 예제에서는 현재 AWS IoT Analytics 로깅 옵션을 보여줍니다.

aws iotanalytics describe-logging-options

이 명령은 출력을 생성하지 않습니다. 출력:

{ "loggingOptions": { "roleArn": "arn:aws:iam::123456789012:role/service-role/myIoTAnalyticsRole", "enabled": true, "level": "ERROR" } }

자세한 내용은 IoT Analytics 참조DescribeLoggingOptions의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API

다음 코드 예시에서는 describe-pipeline을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

파이프라인에 대한 정보를 검색하려면

다음 describe-pipeline 예제에서는 지정된 파이프라인에 대한 세부 정보를 표시합니다.

aws iotanalytics describe-pipeline \ --pipeline-name mypipeline

출력:

{ "pipeline": { "activities": [ { "channel": { "channelName": "mychannel", "name": "mychannel_28", "next": "mydatastore_29" } }, { "datastore": { "datastoreName": "mydatastore", "name": "mydatastore_29" } } ], "name": "mypipeline", "lastUpdateTime": 1561676362.515, "creationTime": 1557859124.432, "reprocessingSummaries": [ { "status": "SUCCEEDED", "creationTime": 1561676362.189, "id": "6ad2764f-fb13-4de3-b101-4e74af03b043" } ], "arn": "arn:aws:iotanalytics:us-west-2:123456789012:pipeline/mypipeline" } }

자세한 내용은 IoT Analytics 참조DescribePipeline의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API

  • 자세한 API 내용은 명령 참조DescribePipeline의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 get-dataset-content을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

데이터 세트의 내용을 검색하려면

다음 get-dataset-content 예제에서는 미리 서명된 로 데이터 세트의 내용을 검색합니다URIs.

aws iotanalytics get-dataset-content --dataset-name mydataset

출력:

{ "status": { "state": "SUCCEEDED" }, "timestamp": 1557863215.995, "entries": [ { "dataURI": "https://aws-radiant-dataset-12345678-1234-1234-1234-123456789012.s3.us-west-2.amazonaws.com/results/12345678-e8b3-46ba-b2dd-efe8d86cf385.csv?X-Amz-Security-Token=...-Amz-Algorithm=AWS4-HMAC-SHA256&X-Amz-Date=20190628T173437Z&X-Amz-SignedHeaders=host&X-Amz-Expires=7200&X-Amz-Credential=...F20190628%2Fus-west-2%2Fs3%2Faws4_request&X-Amz-Signature=..." } ] }

자세한 내용은 가이드의 섹션을 참조GetDatasetContent하세요.

  • 자세한 API 내용은 명령 참조GetDatasetContent의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 list-channels을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

채널 목록을 검색하려면

다음 list-channels 예제에서는 사용 가능한 채널에 대한 요약 정보를 표시합니다.

aws iotanalytics list-channels

출력:

{ "channelSummaries": [ { "status": "ACTIVE", "channelName": "mychannel", "creationTime": 1557860351.001, "lastUpdateTime": 1557860351.001 } ] }

자세한 내용은 IoT Analytics 참조ListChannels의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API

  • 자세한 API 내용은 명령 참조ListChannels의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 list-dataset-contents을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

데이터 세트 콘텐츠에 대한 정보를 나열하려면

다음 list-dataset-contents 예제에서는 생성된 데이터 세트 콘텐츠에 대한 정보를 나열합니다.

aws iotanalytics list-dataset-contents \ --dataset-name mydataset

출력:

{ "datasetContentSummaries": [ { "status": { "state": "SUCCEEDED" }, "scheduleTime": 1557863215.995, "version": "b10ea2a9-66c1-4d99-8d1f-518113b738d0", "creationTime": 1557863215.995 } ] }

자세한 내용은 IoT Analytics 참조ListDatasetContents의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API

  • 자세한 API 내용은 명령 참조ListDatasetContents의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 list-datasets을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

데이터 세트에 대한 정보를 검색하려면

다음 list-datasets 예제에서는 사용 가능한 데이터 세트에 대한 요약 정보를 나열합니다.

aws iotanalytics list-datasets

출력:

{ "datasetSummaries": [ { "status": "ACTIVE", "datasetName": "mydataset", "lastUpdateTime": 1557859240.658, "triggers": [], "creationTime": 1557859240.658, "actions": [ { "actionName": "query_32", "actionType": "QUERY" } ] } ] }

자세한 내용은 IoT Analytics 참조ListDatasets의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API

  • 자세한 API 내용은 명령 참조ListDatasets의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 list-datastores을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

데이터 스토어 목록을 검색하려면

다음 list-datastores 예제에서는 사용 가능한 데이터 스토어에 대한 요약 정보를 보여줍니다.

aws iotanalytics list-datastores

출력:

{ "datastoreSummaries": [ { "status": "ACTIVE", "datastoreName": "mydatastore", "creationTime": 1557858971.02, "lastUpdateTime": 1557858971.02 } ] }

자세한 내용은 IoT Analytics 참조ListDatastores의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API

  • 자세한 API 내용은 명령 참조ListDatastores의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 list-pipelines을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

파이프라인 목록을 검색하려면

다음 list-pipelines 예제에서는 사용 가능한 파이프라인 목록을 표시합니다.

aws iotanalytics list-pipelines

출력:

{ "pipelineSummaries": [ { "pipelineName": "mypipeline", "creationTime": 1557859124.432, "lastUpdateTime": 1557859124.432, "reprocessingSummaries": [] } ] }

자세한 내용은 IoT Analytics 참조ListPipelines의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API

  • 자세한 API 내용은 명령 참조ListPipelines의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 list-tags-for-resource을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

리소스의 태그를 나열하려면

다음 list-tags-for-resource 예제에서는 지정된 리소스에 연결한 태그를 나열합니다.

aws iotanalytics list-tags-for-resource \ --resource-arn "arn:aws:iotanalytics:us-west-2:123456789012:channel/mychannel"

출력:

{ "tags": [ { "value": "bar", "key": "foo" } ] }

자세한 내용은 IoT Analytics 참조ListTagsForResource의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API

  • 자세한 API 내용은 명령 참조ListTagsForResource의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 put-logging-options을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

로깅 옵션을 설정하거나 업데이트하려면

다음 put-logging-options 예제에서는 AWS IoT Analytics 로깅 옵션을 설정하거나 업데이트합니다. loggingOptions 필드의 값을 업데이트하면 변경 사항이 적용되는 데 최대 1분이 걸릴 수 있습니다. 또한 “roleArn” 필드에서 지정한 역할에 연결된 정책을 변경하는 경우(예: 잘못된 정책을 수정하는 경우) 해당 변경 사항이 적용되는 데 최대 5분이 걸릴 수 있습니다.

aws iotanalytics put-logging-options \ --cli-input-json file://put-logging-options.json

put-logging-options.json의 콘텐츠:

{ "loggingOptions": { "roleArn": "arn:aws:iam::123456789012:role/service-role/myIoTAnalyticsRole", "level": "ERROR", "enabled": true } }

이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.

자세한 내용은 IoT Analytics 참조PutLoggingOptions의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API

  • 자세한 API 내용은 명령 참조PutLoggingOptions의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 run-pipeline-activity을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

파이프라인 활동을 시뮬레이션하려면

다음 run-pipeline-activity 예제에서는 메시지 페이로드에서 파이프라인 활동을 실행한 결과를 시뮬레이션합니다.

aws iotanalytics run-pipeline-activity \ --pipeline-activity file://maths.json \ --payloads file://payloads.json

maths.json의 콘텐츠:

{ "math": { "name": "MyMathActivity", "math": "((temp - 32) * 5.0) / 9.0", "attribute": "tempC" } }

payloads.json의 콘텐츠:

[ "{\"humidity\": 52, \"temp\": 68 }", "{\"humidity\": 52, \"temp\": 32 }" ]

출력:

{ "logResult": "", "payloads": [ "eyJodW1pZGl0eSI6NTIsInRlbXAiOjY4LCJ0ZW1wQyI6MjB9", "eyJodW1pZGl0eSI6NTIsInRlbXAiOjMyLCJ0ZW1wQyI6MH0=" ] }

자세한 내용은 IoT Analytics 참조RunPipelineActivity의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API

  • 자세한 API 내용은 명령 참조RunPipelineActivity의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 sample-channel-data을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

채널에서 샘플 메시지를 검색하려면

다음 sample-channel-data 예제에서는 지정된 기간 동안 수집된 지정된 채널에서 메시지 샘플을 검색합니다. 최대 10개의 메시지를 검색할 수 있습니다.

aws iotanalytics sample-channel-data \ --channel-name mychannel

출력:

{ "payloads": [ "eyAidGVtcGVyYXR1cmUiOiAyMCB9", "eyAiZm9vIjogImJhciIgfQ==" ] }

자세한 내용은 IoT Analytics 참조SampleChannelData의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API

  • 자세한 API 내용은 명령 참조SampleChannelData의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 start-pipeline-reprocessing을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

파이프라인 재처리를 시작하려면

다음 start-pipeline-reprocessing 예제에서는 지정된 파이프라인을 통해 원시 메시지 데이터의 재처리를 시작합니다.

aws iotanalytics start-pipeline-reprocessing \ --pipeline-name mypipeline

출력:

{ "reprocessingId": "6ad2764f-fb13-4de3-b101-4e74af03b043" }

자세한 내용은 IoT Analytics 참조StartPipelineReprocessing의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API

다음 코드 예시에서는 tag-resource을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

리소스에 대한 태그를 추가하거나 수정하려면

다음 tag-resource 예제에서는 지정된 리소스에 연결된 태그를 추가하거나 수정합니다.

aws iotanalytics tag-resource \ --resource-arn "arn:aws:iotanalytics:us-west-2:123456789012:channel/mychannel" \ --tags "[{\"key\": \"Environment\", \"value\": \"Production\"}]"

이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.

자세한 내용은 IoT Analytics 참조TagResource의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API

  • 자세한 API 내용은 명령 참조TagResource의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 untag-resource을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

리소스에서 태그를 제거하려면

다음 untag-resource 예제에서는 지정된 리소스에서 지정된 키 이름이 있는 태그를 제거합니다.

aws iotanalytics untag-resource \ --resource-arn "arn:aws:iotanalytics:us-west-2:123456789012:channel/mychannel" \ --tag-keys "[\"Environment\"]"

이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.

자세한 내용은 AWS IoT Analytics API 참조의 UntagResource <https://docs.aws.amazon.com/iotanalytics/latest/APIReference/API_UntagResource.html >을 참조하세요.

  • 자세한 API 내용은 명령 참조UntagResource의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 update-channel을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

채널을 수정하려면

다음 update-channel 예제에서는 지정된 채널에 대한 설정을 수정합니다.

aws iotanalytics update-channel \ --cli-input-json file://update-channel.json

update-channel.json의 콘텐츠:

{ "channelName": "mychannel", "retentionPeriod": { "numberOfDays": 92 } }

이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.

자세한 내용은 IoT Analytics 참조UpdateChannel의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API

  • 자세한 API 내용은 명령 참조UpdateChannel의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 update-dataset을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

데이터 세트를 업데이트하려면

다음 update-dataset 예제에서는 지정된 데이터 세트의 설정을 수정합니다.

aws iotanalytics update-dataset \ --cli-input-json file://update-dataset.json

update-dataset.json의 콘텐츠:

{ "datasetName": "mydataset", "actions": [ { "actionName": "myDatasetUpdateAction", "queryAction": { "sqlQuery": "SELECT * FROM mydatastore" } } ], "retentionPeriod": { "numberOfDays": 92 } }

이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.

자세한 내용은 AWS IoT Analytics API 참조의 UpdateDataset <https://docs.aws.amazon.com/iotanalytics/latest/APIReference/API_UpdateDataset.html >을 참조하세요.

  • 자세한 API 내용은 명령 참조UpdateDataset의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 update-datastore을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

데이터 스토어를 업데이트하려면

다음 update-datastore 예제에서는 지정된 데이터 스토어의 설정을 수정합니다.

aws iotanalytics update-datastore \ --cli-input-json file://update-datastore.json

update-datastore.json의 내용:

{ "datastoreName": "mydatastore", "retentionPeriod": { "numberOfDays": 93 } }

이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.

자세한 내용은 IoT Analytics 참조UpdateDatastore의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API

  • 자세한 API 내용은 명령 참조UpdateDatastore의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 update-pipeline을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

파이프라인을 업데이트하려면

다음 update-pipeline 예제에서는 지정된 파이프라인의 설정을 수정합니다. 채널과 데이터 스토어 활동을 모두 지정해야 하며, 선택적으로 pipelineActivities 배열에 최대 23개의 추가 활동을 지정해야 합니다.

aws iotanalytics update-pipeline \ --cli-input-json file://update-pipeline.json

update-pipeline.json의 내용:

{ "pipelineName": "mypipeline", "pipelineActivities": [ { "channel": { "name": "myChannelActivity", "channelName": "mychannel", "next": "myMathActivity" } }, { "datastore": { "name": "myDatastoreActivity", "datastoreName": "mydatastore" } }, { "math": { "name": "myMathActivity", "math": "(((temp - 32) * 5.0) / 9.0) + 273.15", "attribute": "tempK", "next": "myDatastoreActivity" } } ] }

이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.

자세한 내용은 IoT Analytics 참조UpdatePipeline의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API

  • 자세한 API 내용은 명령 참조UpdatePipeline의 섹션을 참조하세요. AWS CLI